基于数据仓库决策分析的电力系统应用研究

首先讨论了基于数据仓库的决策分析系统的优越性，给出了一种实现模型。并就建立数据仓库的关键技术进行讨论，提出了一种新的实现数据清洗和过渡的方法，并且比较数据立方体的三种存储模型，最后给出了量化结果。     

基于数据仓库的决策支持系统的构建

提出了一个决策支持系统框架；在此框架基础上具体构建了一个通用的基于数据仓库的决策支持系统，并着重介绍了数据仓库的构建、数据仓库的增量更新、决策支持系统的构建以及决策支持系统的数据显示；最后结合实例介绍了该系统的具体应用。     

数据仓库技术在数据服务平台中的应用

本文介绍了数据仓库的定义、特征、结构及其相关技术。结合深圳银联数据服务平台,提出了系统数据仓库的解决方案及其实现过程。文章还讨论了联机分析处理在数据仓库环境下针对信息分析的应用,并进行了评价。     

基于数据仓库的决策分析系统技术研究

在构建决策分析系统过程中,采用计算列方法和视图法进行数据变换与清洗,选择多维OLAP、关系OLAP、混合OLAP存储模式对提升决策分析系统性能有很大的作用。     

基于数据仓库的决策分析系统技术研究

在构建决策分析系统过程中,采用计算列方法和视图法进行数据变换与清洗,选择多维OLAP、关系OLAP、混合OLAP存储模式对提升决策分析系统性能有很大的作用.     

基于数据仓库的Web日志挖掘技术研究

Web日志挖掘是目前Web挖掘研究的一个重点.针对Web日志挖掘中存在的问题,给出了基于数据仓库技术的Web日志挖掘方案,就数据预处理、数据立方体设计及数据挖掘技术的应用进行了较为深入的探讨.并以一个Web站点日志为例,详细阐述了Web日志数据预处理、Web日志立方体设计以及数据挖掘算法的实现过程,并实现了一个Web日志多维数据集,能够有效解决Web日志分析中的难题.     

基于数据仓库的CRM体系结构研究

目前的CRM体系结构把数据仓库作为整个体系的核心,但在实际应用中CRM体系中的不同部分需要不同的响应速度,要求短期的信息更新与长期的交易历史数据相结合,因此如何将数据仓库与其它模块有机的联系起来成了一个急需解决的问题.针对这种情况提出一种基于数据仓库的CRM体系结构,以提高整个CRM系统的效率为目标,对于基于数据仓库的CRM体系结构中不同的用户而言,都可以用统一的观点来进行CRM上的分析操作,同时也就可以更好的支持CRM安全性管理.     

超大型压缩数据仓库的查询研究

查询速度是联机分析处理中的一个关键性能指标,人们通过事先生成所有可能的聚集来提高查询速度,然而这样的完全物化是以存储空间为代价的.针对数据立方体数据分布特点和结合压缩技术,本文介绍如何最大化节省存储空间来进行完全物化,然后在此基础上对查询进行了研究,以达到最小存储空间以及较好的查询速度的目的.     

大型数据仓库实现技术的研究

大型数据仓库是实现海量数据存储的有效途径,但在大型数据仓库的实现中存在很多问题。在分析问题的基础上,对大型数据仓库的实现问题提出了一定的解决策略,对其中的几个关键技术即数据立方体的有效计算、增量式更新维护、索引优化、故障恢复、模式设计和查询优化的代价模型及元数据的定义和管理等作了研究。     

数据仓库与数据库相结合完善通风网络数据处理

数据仓库技术是信息产业的新兴技术之一,对大型企业的事务分析、决策等具有很大意义。将数据仓库技术、数据挖掘技术引入到矿井通风网络数据处理这一研究领域,介绍了数据仓库的概念、特征以及数据分析的相关技术,讨论了矿山企业通风网络数据仓库的建立过程,提出了一种数据仓库技术与数据库技术相结合的矿山企业通风网络管理系统。     

基于知识库的决策支持系统关键技术研究

本文将区域循环经济的特点与知识库的原理相结合,研究了决策支持系统中指标的构建和模型选择关键问题,给出了决策模型知识、符号知识、案例知识的表示方法,以及规则和推理机制、知识库的实现原型,为实现指标体系的动态组合,决策方法的智能选择提供了有效的解决方案。     

基于数据仓库的决策支持系统的分析与研究

为解决传统决策支持系统（DSS）中存在的不足问题，本文重点论述了数据仓库技术及其体系结构，在此基础上分析了基于数据仓库技术、OLAP及其数据挖掘技术的决策支持系统的体系结构及其开发过程。     

基于数据仓库的决策支持系统的分析与研究

为解决传统决策支持系统(DSS)中存在的不足问题,本文重点论述了数据仓库技术及其体系结构,在此基础上分析了基于数据仓库技术、OLAP及其数据挖掘技术的决策支持系统的体系结构及其开发过程。     

基于数据仓库的集成质量决策支持系统的研究

论文讨论了数据仓库的基本原理,包括数据仓库的概念、功能、特点、逻辑结构和物理结构以及数据仓库系统,集成质量系统的内涵和质量决策支持系统的决策范围,提出了基于数据仓库的集成质量决策支持系统的体系结构及其开发流程和开发的关键技术。     

Key Technologies of Confrontational Intelligent Decision Support for Multi-Agent Systems

This paper firstly studies intelligent learning techniques based on reinforcement learning theory. It proposes an improved multi-agent cooperative learning method that can be shared through continuous learning and the strategies of individual agents to achieve the integration of multi-agent strategy and learning in order to improve the capabilities of intelligent multi-agent systems. Secondly, according to the analysis of data mining and AHP theory, a new concept is proposed to build a data mining model (based on intelligent learning) that has been named ‘ACMC’ (AHP Construct Mining Component); designed ACMC strategy evaluation and assistant decision-making based on multiagent systems, to achieve a strategic assessment of the current situation and reach a final decision. Finally, after research on Intelligent Decision Technology based on game theory, aspects of game theory are employed to deal with the real demand of confrontational environments.     

数据仓库挖掘技术在决策支持系统中的应用研究

本文在论述数据仓库、数据挖掘和决策支持系统的基本概念决策支持系统的应用模式,针对2种典型的企业应用提出了解决方案.     

基于数据仓库的质量管理决策支持系统研究

针对目前应用ERP系统实现质量管理时存在的数据缺乏组织性、利用率低、数据冗余的问题，引进数据仓库的概念，给出了其概念、性质、物理结构、逻辑结构。对以ERP为基础的质量管理信息系统做出了详细分析，并将数据仓库技术应用到质量管理信息系统中，提出了质量管理决策支持系统的体系结构和开发的关键技术，以快速准确获取历史数据中有价值信息，来指导企业的生产决策，提高质量管理水平，从而提高企业的经营管理水平和经济效益。