商业智能决策支持系统（BIDSS）的原理及实现

商业经济的未来发展模式是以客户为中心的面向服务的运营模式,其核心是完善的服务保障体系和高效的经营管理策略。在信息社会数字化环境下,复杂的商业企业的发展和管理水平取决于企业信息体系的建设和信息处理水平,尤其是将商业的营销管理、供应链管理、客户关系管理、商业企业的内部管理、资本运作等一系列管理融和在一起,从整体上进行企业的管理和决策。商业智能决策支持系统是把人工智能(AI)、决策支持系统(DSS)、数据挖掘(DM)、Web等技术与传统的商场计算机管理系统结合起来,使商业企业的决策者可以很容易地访问丰富的数据,进行查询、报表和分析等工作,并引入一个可选择的廉价机制,使数据服务于每一个需要它的人,通过对经营数据、市场、供应商、客户等的分析,实现商业运作的优化决策,提高企业的市场竞争能力。     

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。     

正确认识商业智能BI

近年来,商业智能BI(BusinessIntelligence)一词频频出现在商业自动化的资料里。然而,不少人对商业智能还存在种种疑惑。BI到底是什么?它与ERP又有什么区别?BI能为企业解决哪些问题?怎样引入BI?这些问题都需要进一步澄清,才能使BI真正为企业带来效益。本文拟对上述问题提出几点个人看法,与读者们商榷。     

一个基于市场分析与预测的决策支持系统MAF-DSS

文章介绍一个用于市场分析与预策的决策支持系统MAF-DSS。它从管理信息系统中提取数据,运用数学方法与人工智能方法,对市场情况进行多种分析与预测,并将结果综合成文字报告,利用语音同时配以表格、统计图形、可视化模型、三维复杂模型实时动态显示等多种形式输出,为企业的管理与决策提供支持。文章在简述系统功能后,着重介绍这一系统的解决方案和系统所采用的分析预测方法与框架。     

知识管理与决策支持系统

知识管理对于企业的发展具有重要战略意义。本文通过论述知识反其分类。知识管理系统组成。决策支持系统等，最后给出一个决策支持系统参考模型。     

基于商业智能(BI)技术构建决策支持系统

该文论述了利用数据转换工具、数据仓库、在线分析处理、数据挖掘、Brio前端展现工具等一系列商业智能技术整合公司信息化数据,并快速开发公司决策支持系统的应用方法。     

宏观经济智能决策支持系统MEIDSS

对大型智能软件系统ＭＥＩＤＳＳ的总体结构和功能特征加以论述，重点是人工智能与面向对象技术相结合的系统设计方法，以及ＭＥＩＤＳＳ实现仿真决策问题自动求解的技术。     

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．     

智能决策支持系统(IDSS)的发展现状

介绍了智能决策支持系统(IDSS)的概念,分析了基本结构的框架,介绍智能决策支持系统的现状,对智能决策支持系统的发展方向提出了新的思路。     

生产成本管理智能决策支持系统生成器的开发研究

文章根据生产成本管理特点,对生产成本管理智能决策支持系统生成器的开发问题进行了探讨,论述了系统总体设计和系统实现的关键技术。     

基于MAS的分布式群体决策支持系统框架体系结构的研究

论文分析了群体决策支持系统(GDSS)的现状,根据GDSS决策方式的两种分类,结合分布式人工智能(DAI)技术和多Agent系统(MAS)技术,提出了基于MAS的分布式群体决策支持系统的框架体系结构,并对群体决策支持系统中的协调作了初步研究。     

商业智能系统构建中的问题及解决方案

就构建商业智能系统中需要考虑和可能出现的一些重要问题,结合相应的软件工程方法进行了讨论,并提供了一些相对灵活的解决方案。     

基于面向对象模型库的商业决策支持系统

目前,管理信息系统(MIS)已经在我国商业企业中得到了广泛的应用。但目前商业中的管理信息系统仍然还停留在基本事务处理的阶段,为决策者提供决策支持的功能比较弱。解决这一问题的途径是设计一套基于MIS的商业决策支持系统。决策支持系统是利用各种数据、信息、知识,特别是模型技术,辅助各级决策者解决结构化、半结构化决策问题的人机交互系统。该系统采用了模型/方法库、数据库、会话控制系统三模块的总体架构。模型/方法库的设计和管理是该系统的核心和难点所在。该文提出了利用面向对象技术实现模型/方法库的构造,参考数据库管理模式来管理模型库。预测是决策的基础。由于不同的模型针对不同的商业经营数据─主要表现为离散随机型的时间序列值─的预测效果不同,文章提出了一种思路,通过比较各预测模型的预测误差,选择出最优的预测模型,解决了多模型预测的自适应问题。该文所提出的模型的定义方法、模型/方法库的构造思路,基本上是一种通用的模型设计思路,对于其它决策支持系统的设计也有一定的参考作用。     

商业智能及其在移动通信行业的应用

商业智能是决策支持系统发展的新阶段,讨论了商业智能的核心技术数据仓库、联机分析处理、数据挖掘,并以实际应用中开发的短消息分析系统为例,着重介绍了商业智能在移动通信行业的应用。     

业务支持系统通用结构及其实现方法研究

通过对业务模型的深入研究,提出了基于业务模型对象的业务支持系统通用体系结构,探讨了以OOM/OOP技术,动态建立具有生成器功能的该体系结构的方法。最后介绍了该项研究的应用情况。     

业务支持系统通用结构及其实现方法研究

通过对业务模型的深入研究,提出了基于业务模型对象的业务支持系统通用体系结构,探讨了以OOM/OOP技术,动态建立具有生成器功能的该体系结构的方法.最后介绍了该项研究的应用情况.     

决策支持系统与地理信息系统的集成化研究

通过村庄布局优化决策支持系统案例,着重讨论Ｔ ＧＩＳ与 ＤＳＳ的系统集成,介绍了实现 ＤＳＳ与 ＧＩＳ集成的技术,即ＧＩＳ采用独立开发的电子地图引擎,采用与ＤＳＳ相一致的数据管理工具,在较低的层面上实现统一的数据结构和规范的数据交互,从而实现地理信息库与数据库和模型库的有机链接,实现在地图上村庄信息的显示和查询,以及村庄合并搬迁后在地图上的动态变化,使用户的决策活动更直观方便。     

基于ERP的决策支持系统的研究

近年来许多企业已经实施了ERP系统,并在企业中得以应用,并形成了准确的、及时的、完整的管理决策基础数据,如何利用这些信息数据,参与决策,实现决策支持已成为当前及今后ERP的发展趋势和终极目标。基于目前情况,现采用一种全新的思路,把数据挖掘技术应用到决策支持系统中,使定量分析和定性分析相结合,引入管理科学中的Spreadsheet方法,进行决策分析和风险评估,使生产力得到最为合理的组织,以获得最佳得经济效益。