一类基于信息挖掘的智能决策支持系统的结构模型

本文讨论了基于信息挖掘的智能决策支持系统IDSSIM(Intelligent Decision Support System Basedon Infor mation Mining)的总体结构模型和各子系统功能描述.IDSSIM完善并扩充了现有智能决策支持系统的功能,改变了现有智能决策支持系统的运行机制,将领域专家的知识获取、推理机制、KDD*挖掘和WEB挖掘有效地融入智能决策支持系统中,从而形成了一类具有双网、六库、综合集成、多层递阶和模型驱动的新型智能决策支持系统.IDSSIM对智能决策支持系统的主流发展起着重要的推动作用,有望形成新一代的智能决策支持系统模型.     

基于信息挖掘的智能决策支持系统的多智体结构设计

该文讨论了基于信息挖掘的智能决策支持系统IDSSIM的总体结构模型和各子系统功能描述。将领域专家的知识获取、推理机制、KDD挖掘和WEB挖掘有效地融入智能决策支持系统中,从而形成了一类具有双网、六库、综合集成、多层递阶和模型驱动的新型智能决策支持系统。     

基于信息挖掘的智能决策支持系统结构模型

讨论了一种基于信息挖掘的智能决策支持系统IDSSIM(IntelligentDecisionSupportSystemBasedonInformationMining) ,并给出其总体结构模型和各子系统功能描述。IDSSIM完善并扩充了现有智能决策支持系统的功能 ,改变了现有智能决策支持系统固有的运行机制 ,将推理机制、Web挖掘和KDD 挖掘有效地融入智能决策支持系统中 ,从而形成了一类具有五库、综合集成、多层递阶结构模型的新型智能决策支持系统。IDSSIM对智能决策系统的主流发展起着重要的推动作用 ,有望形成新一代的智能决策支持系统概型。     

多智体在IDSSIM结构设计中的应用

本文讨论了基于信息挖掘的智能决策支持系统IDSSIM的总体结构模型和各予系统功能描述。IDSSIM完善并扩充了现有智能决策系统的功能,将领域专家的知识获取、推理机制、KDD^*挖掘和Web挖掘有效地融入智能决策支持系统中,从而形成了一类具有双同、六库、综合集成、多层递阶和模型驱动的新型智能决策支持系统。     

源于信息挖掘的新型智能化决策支持系统

阐述了以结构化数据和复杂类型数据挖掘为主要内容的信息挖掘技术。采用7库(模型库、综合知识库、数据库、方法库、文本库、日志库、多媒体库)与双网(Internet、Intranet)相结合的体系结构,以信息挖掘技术为核心,提出源于信息挖掘的新型智能化决策支持系统(IDSSIM)。旨在解决决策支持系统对半结构化数据、非结构化数据的挖掘处理能力,使之适应目前信息源的多样型和动态变化性的特点,提供更加丰富的决策信息。     

Web使用信息挖掘综述

Web使用信息挖掘可以帮助我们更好地理解Web和Web用户访问模式,这对于开发Web的最大经济潜力是非常关键的。一般来说,使用信息挖掘包含三个阶段：数据预处理,模式发现和模式分析。文章以这三个阶段为PWeb框架,分别介绍了数据预处理的技术与困难,Web使用信息挖掘中常用的方法和算法,以及主要应用。     

网络信息挖掘在电子商务系统中的应用

描述了网络信息挖掘的含义以及与数据挖掘之间的区别,提出了在电子商务应用中采用网络信息挖掘帮助企业实现最大化利润的方法,最后指出了网络信息挖掘未来的研究方向。     

网络信息挖掘在电子商务系统中的应用

描述了网络信息挖掘的含义以及与数据挖掘之间的区别．提出了在电子商务应用中采用网络信息挖掘帮助企业实现最大化利润的方法,最后指出了网络信息挖掘未来的研究方向。     

基于粗糙集的Web结构挖掘

Web站点是由许多Web页面构成的信息系统,随着网络的飞速发展,Web挖掘得到了越来越多的研究。如何从Web中找到与用户查询主题相关的权威页面,是Web结构挖掘的一个重要研究方向。粗糙集理论作为一种有效处理模糊和不确定信息的数学工具,由于其不需要任何先验知识,在数据挖掘领域取得了广泛的应用。文中概述了Web结构挖掘的有关概念,基于粗糙集理论,定义了Web结构挖掘的数据模型,并给出了基于粗糙集的Web结构挖掘的实现流程,分析说明了该方法的性能。     

Web挖掘妙用

浩如烟海的Web数据,如果有挖掘技术能充分利用其价值,其意义不可估量。     

基于智能决策支持的协同设计的研究

讨论了产品协同设计对智能决策支持的需求,给出一个基于智能决策支持的协同设计系统体系结构模型,并重点分析了协同设计任务模型的分类与重构机制,提出了一个采用贪心法和相似匹配算法相结合的任务重构机制来求解模型的方法。     

基于信息挖掘与推拉技术的IDSS的研究

该文在分析传统的决策支持系统所存在问题的基础上,提出了新一代基于信息挖掘与推拉技术的智能决策支持系统,概述了该系统中所使用的基于双库协同机制的KDD技术、Web内容挖掘技术、Web用户访问信息挖掘技术及信息推-拉技术等。     

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。     

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。     

基于粗糙集理论的智能决策支持系统

本文着重介绍了基于粗糙集理论的智能决策支持系统的总体结构及其各个模块的功能。首先介绍了智能决策支持系统产生的背景．即人工智能技术和决策支持相结合而产生的。粗糙集理论是研究不完整、不确定知识并口．数据的表达、学习、归纳的理论和方法，适合于发现数据中隐含的、潜在有用的规律，即知识，找出其内部数据的关联关系和特征，因此在智能决策支持系统中发挥着重要作用。     

多Agent智能决策支持系统的研究

分析了智能决策支持系统当前所面临的挑战,智能知识处理、分布式并行化决策、智能界面、系统集成将是其主要研究方向,指出了智能主体用于智能决策支持系统的优势,介绍了一些典型应用,从体系结构上将多主体应用于智能决策支持系统的方式归结为集中控制、网络控制、层次控制三类,分析了各自的优缺点。     

浅论城市交通管理智能化决策支持系统的开发与应用

笔者首先分析当前城市交通管理决策现状,提出开发交通管理决策支持系统,以提高决策水平。然后,提出基于数据仓库的决策支持系统的体系结构。实施数据仓库和决策实施系统毕竟不同于一般管理信息系统的开发,对此,笔者还探讨了适合于此类项目实施的方法论。