基于数据库的温室作物生长决策支持系统的设计与实现

文中用Delphi6．0编写构建了温室作物生长的决策支持系统。采用Database Desktop来设计系统中的知识库、模型库和数据库。以数据库为基础的系统，有助于系统对知识、模型和相关数据的管理。对系统决策的过程采用基于数据库的方法进行编写，解决了温室作物生长智能决策过程中推理困难的问题，同时提高了决策的准确程度。经实际运用达到了理想的效果。     

高级决策支持系统中的数据挖掘技术

决策支持系统是一个基于计算机的人机交互决策制定系统,其技术已从早期的以数据、信息为中心发展到现代的以知识和智能为中心的高级决策支持系统。以决策支持系统中采用的数据挖掘技术作为考察角度,探讨数据挖掘和决策支持系统之间的关系。     

高级决策支持系统中的数据挖掘技术

决策支持系统是一个基于计算机的人机交互决策制定系统,其技术已从早期的以数据、信息为中心发展到现代的以知识和智能为中心的高级决策支持系统。以决策支持系统中采用的数据挖掘技术作为考察角度,探讨数据挖掘和决策支持系统之间的关系。     

数据挖掘下新农村决策支持系统的构建

介绍了决策支持系统和数据挖掘的基本概念,结合数据挖掘技术提出了新农村决策支持系统的需求;阐述了数据挖掘在决策支持系统应用,构建出系统的体系结构,最终实现一个应用于新农村建设的决策支持系统。     

一个基于数据挖掘技术的高校财务预算系统设计与研制

财务预算是高等院校管理中的一项重大决策工作。采用数据仓库和数据挖掘技术建立决策支持系统是当前的主要方式。本文分析了高等院校财务预算的业务需求,设计实现了一个高校财务预算决策支持系统,包括数据预处理、数据集成、数据挖掘分析等。系统采用决策树数据挖掘技术,对高校财务历史数据进行分析处理,提供预算分析指导。实际使用表明系统对高等院校的财务预算有良好支持。     

数据挖掘技术及其在决策支持系统中的应用

介绍了数据挖掘和决策支持系统的概念以及分析方法，讨论了基于数据挖掘的决策支持系统，构建了一个应用于实际的基于数据挖掘的税收决策支持系统构架。     

基于数据仓库与数据挖掘技术的决策支持系统

数据仓库是数据库技术应用的拓展,建立在数据仓库基础上的数据挖掘技术为决策支持系统提供了新的解决方案。本文对数据仓库和数据挖掘技术及其在决策支持系统中的应用进行了分析与探讨。     

数据挖掘与决策支持系统

决策支持系统的建立是一项复杂的系统工程。本文分析传统决策支持系统开发中存在的问题．探讨数据挖掘技术在决策支持中的应用,讨论基于这一技术的决策支持系统建立中的有关问题,如数据挖掘的层次空间、数据仓库的组织、知识发现方法等,最后进一步提出决策支持系统的基本结构框架和系统的建立方法。     

数据挖掘、OLAP在决策支持系统中的应用

分析了传统数据库和决策支持系统中存在的问题,讨论了基于数据集市的数据挖掘和联机分析处理技术在决策支持系统中的应用。     

互联网发展背景下的企业智能决策支持系统的构建

基于互联网的企业智能决策支持系统具体的网络模式以及体系框架模型进行具体的探索和研究,对系统的问题求解和综合子系统,以及有关互联网的信息采集和储蓄子系统、数据库和数据仓库子系统、定量分析和模式子系统、定性分析知识子系统等各方面进行系统而全面的分析.将数据挖掘在这个系统中的作用也进行了具体的分析,对于互联网发展背景下的企业智能决策支持系统的构建提出了发展建议.     

干部选拔决策支持系统中数据仓库的设计

基于数据仓库的决策支持系统是现今决策支持技术应用的主流。本文结合数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、模型库系统、知识库系统等技术提出了一个干部选拔决策支持系统的解决方案，并就干部选拔数据仓库的设计和实现进行了分析和探讨。     

烟草业务联机分析处理系统的实现

数据库技术的广泛应用以及数据仓库技术的出现为决策支持系统提供了新的发展方向。联机分析(onlineanalyticalprocessing,简称OLAP)正是在数据仓库的基础上发展起来的一门崭新的决策技术。文章结合某市烟草决策支持系统,介绍了基于联机分析处理技术的烟草数据分析系统的设计思路与实现方法,并对其中关键环节进行了较为详细的探讨与阐述,为联机分析处理技术的实用化提供了可借鉴的成功经验。     

数据挖掘技术在农业数据中的有效应用

农业信息系统的建立和大量农业数据的增长,人工获取知识和分析数据变得越来越难,需要对数据进行自动分析并获取知识。KDD和数据挖掘技术在农业中得到应用,由于农业领域本身的特点,通常的数据挖掘技术得不到有效应用。该文提出了几种对农业数据库进行知识发现的有效方法,并将知识发现方法与信息系统紧密结合。     

数据挖掘技术在农业数据中的有效应用

农业信息系统的建立和大量农业数据的增长,人工获取知识和分析数据变得越来越难,需要对数据进行自动分析并获取知识。KDD和数据挖掘技术在农业中得到应用,由于农业领域本身的特点,通常的数据挖掘技术得不到有效应用。该文提出了几种对农业数据库进行知识发现的有效方法,并将知识发现方法与信息系统紧密结合。     

基于Multi-agent技术的知识发现新模型KDD的设计

KDD模型是基于双库协同机制的知识发现新模型,是结构化数据挖掘领域研究的一个新的分支。为了进一步提高KDD的智能性,文章设计了一个基于Multi-agent技术的智能数据挖掘系统。利用多智能体技术,实现了数据预处理、数据挖掘、知识的自动获取、基础数据库与知识库的同步进化与协调、知识的评价与表示等功能,为智能信息系统的发展提供了重要支持。     

数据挖掘技术在高校网络教务管理系统中的应用

作为数据库技术的一个新的发展方向。数据挖掘技术与数据库技术的结合产生的集成、一致的环境,将使决策者更快地获得更准确的信息。在论述基于数据仓库的决策支持系统的三个组成部件和已存在的教务管理信息系统的基础上．给出基于数据仓库的DSS系统在网络教务管理中的实现方案。     

数据挖掘技术在高校网络教务管理系统中的应用

作为数据库技术的一个新的发展方向,数据挖掘技术与数据库技术的结合产生的集成、一致的环境,将使决策者更快地获得更准确的信息。在论述基于数据仓库的决策支持系统的三个组成部件和已存在的教务管理信息系统的基础上,给出基于数据仓库的DSS系统在网络教务管理中的实现方案。     

基于数据挖掘的智能决策支持系统

传统决策支持系统由于其功能的不足.不能满足现代企业的决策需求.而数据挖掘技术是解决该问题的有效途径之一.文章分析了数据挖掘技术在决策支持系统中的应用现状.提出了一种基于数据挖掘的智能决策支持系统的体系结构,并给出了总体结构模型和各子系统功能描述.     

社保DSS中数据仓库的设计与实现

传统DSS基于业务系统数据库从而缺乏统一、充足的数据源支持,这严重影响了DSS的发展。数据仓库的出现解决了DSS应用的一大难题。该文以江西省社会保险DSS为应用实例,给出了社保数据仓库的具体设计与实现过程。     

基于数据仓库技术的CRM决策支持系统模型设计

针对目前企业决策支持系统面临的新问题，介绍了CRM相关知识和决策支持系统的前沿技术——数据仓库及数据挖掘和联机分析处理，并在此基础上，提出了以数据仓库为中心、数据挖掘和联机分析处理为手段的面向客户关系管理的决策支持系统模型框架，描述了CRM数据运作流程和数据仓库等技术在其中所起的重要作用。