智能决策支持系统的模型技术及研究趋势

本文介绍了关于智能决策支持系统(IDSS)及其最核心部分模型系统，对当前基于IDSS最有影响的几种模型表示方法、模型操纵技术等进行了讨论，并对目前人工智能技术的热点神经网络(NN)，以及最新出现的新技术数据仓库(DW)和数据采掘技术(DM)及其对IDSS未来发展的影响进行了探讨，指出了IDSS的研究趋势。     

基于GIS的导弹目标分配智能决策支持系统

在传统智能决策支持系统(IDSS)中引入地理信息系统(GIS),形成“四库一机”的系统框架模式,在此基础上设计开发导弹目标分配智能决策支持系统,实现IDSS、GIS以及决策分析模型的紧密耦合集成,并提出一个包含知识库子系统的编队目标分配智能决策模型,采用推理机原理对专家知识进行表示与处理。模拟计算表明,该模型计算时间短,结果合理,能满足战场环境动态性、实时性的特点。     

科技经费管理智能决策支持系统的研究

本文以科技经费管理问题为背景,研究了智能决策支持系统(IDSS)及其在国家科技经费管理中的应用.介绍了智能决策支持系统与专家系统(ES)的发展概况,并对IDSS与ES进行了分析比较,提出一个面向科技经费管理的智能决策支持系统(RDF-IDSS)框架.介绍了该系统的功能、系统构成的各部分以及系统开发工具的选择.     

基于GIS的IDSS模型研究

随着GIS与IDSS技术的不断发展，对二者结合方面的研究也倍受人们关注。以此为基点，提出了一个基于GIS的IDSS模型(G-IDSS)，并有步骤地介绍了这一模型的框架、特点和功能，同时对其实现过程中涉及的GIS数据仓库、数据挖掘、联机分析等关键技术进行了着重阐述。     

智能决策支持系统总体设计初探

本文论述了决策支持系统(DSS)和专家系统(ES)的起源、区别与关系,着重介绍了智能决策支持系统(IDSS)的基本概念、基本结构与总体设计要求,对组成IDSS的各单元(子系统)的设计作了详细的讨论,并指出其发展趋势与值得研究的问题。     

智能决策支持系统(IDSS)研究进展

在认真研究IDSS发展历史的基础上，从基于人工智能的IDSS、基于数据仓库的IDSS和IDSS的统一表示三个方面对IDSS进行分析总结，对基于人工智能的IDSS，又从专家系统、机器学习和Agent三个方面对其进行研究．认为当前IDSS研究的重点仍然是智能部件的设计与实现、各个部件之间的有效接口和系统综合集成这几方面．结合当前数据仓库、Agent等多种新技术的出现，指出综合利用多种技术来构建集成式系统是IDSS未来发展的方向．     

基于数据挖掘和CORBA技术的IDSS模型

阐述了数据仓库和数据挖掘技术在决策支持系统中的作用,并结合其应用,提出了一种基于Agent的智能决策支持系统(IDSS)模型。然后,基于CORBA构件技术给出了模型实现方法,并根据此模型开发了一个专利信息战略分析与决策系统原型。实践证明此模型是可行的。     

基于GIS的IDSS模型研究

随着GIS与IDSS技术的不断发展，对两者结合方面的研究也倍受人们关注，本文以此为基点，提出了一个基于GIS和IDSS模型（G－IDSS），并有步骤地介绍了这一模型的框架、特点和功能，同时对其实现过程中涉及的GIS数据仓库，数据挖掘，联机分析等关键技术进行了着重阐述。     

智能决策支持系统的信息结构及其实现

本文提出了一个具体的智能决策支持系统(IDSS)的方案及其实现,描述了为实现该系统所需的信息结构,并揭示了 IDSS 设计问题的诸多特征。作为该方案的论证还阐明了一个用于公司规划问题的 IDSS 的实现情况。     

基于RDBMS的智能决策支持系统的研究与设计

文章研究了基于RDBMS的智能决策支持系统(IDSS)的结构模型,提出了IDSS三种基本知识库(事实库,模型库,规则库)的设计方案和问题求解算法。IDSS是在传统的管理信息系统基础上辅助用户做出决策的智能信息系统,是数据库技术和实用信息系统发展的必然趋势。