基于数据仓库的决策支持系统

本文作者对数据仓库技术、联机分析处理技术及数据挖掘技术作了扼要论述，并着重讲解如何应用数据仓库技术、联机分析处理技术及数据挖掘技术解决传统决策支持系统的不足。     

基于数据仓库的决策支持系统

本文作者对数据仓库技术、联机分析处理技术及数据挖掘技术作了扼要论述,并着重讲解如何应用数据仓库技术、联机分析处理技术及数据挖掘技术解决传统决策支持系统的不足。     

基于数据挖掘的安全管理信息系统研究——以某煤炭企业班组安全管理为例

构建了基于7大功能模块的煤炭班组安全管理信息系统,给出了应用数据挖掘到该系统开发与设计中的基本流程.以某煤炭企业为例,采用数据仓库将该企业班组安全管理信息系统中各分立业务数据库以特定主题进行集成,并利用联机分析处理(OLAP)服务器构建了多维星型结构模型.采用模糊聚类算法对该煤炭班组安全监测数据进行了数据挖掘,划分出安全监测点隶属区域,不同区域代表不同安全级别.结果表明:采用数据仓库和OLAP服务器技术,实现了系统对煤炭班组安全信息多角度和多方位分析.该数据挖掘算法提高了安全监测区域划分的准确度,系统界面颜色差异化设计,使得挖掘结果更加直观明了.     

基于数据仓库的决策支持系统研究与应用

针对关系型数据库在联机分析方面的不足,利用数据仓库的相关技术和开发方法。提出了决策支持系统开发的一种新途径,该方法是在MIS系统基础之上,从分析入手,按照严格的开发步骤建立数据仓库,并根据决策支持系统对信息的要求,结合数据挖掘,数据转换,数据多维分析及联机分析等技术方法,开发出基于数据仓库的决策支持系统,通过一个商业销售分析与决策支持系统的设计,证实该方法可以提供完整,及时、准确和明了的决策信息,达到提供全面的决策支持服务的目的。     

基于数据仓库的决策支持系统研究与应用

针对关系型数据库在联机分析方面的不足,利用数据仓库的相关技术和开发方法,提出了决策支持系统开发的一种新途径.该方法是在MIS系统基础之上,从分析入手,按照严格的开发步骤建立数据仓库,并根据决策支持系统对信息的要求,结合数据挖掘、数据转换、数据多维分析及联机分析等技术方法,开发出基于数据仓库的决策支持系统.通过一个商业销售分析与决策支持系统的设计,证实该方法可以提供完整、及时、准确和明了的决策信息,达到提供全面的决策支持服务的目的.     

基于数据仓库的综合决策支持系统构架

数据仓库技术的发展为决策支持系统开辟了新的途径。本在介绍数据仓库、联机分析处理、数据挖掘基本概念和原理的基础上，提出了综合决策支持系统的构架，并主要阐述了综合决策支持系统(SDSS)的构架特点及在信息作战系统中的应用。     

数据仓库设计

数据仓库改变了传统的以支持查询为主的事务型处理，变成以面向主题为主的分析型处理，并在此基础上建立了联机分析处理和数据挖掘应用，以适应快速的访问和支持决策分析操作。本文作者使用了信息动态打包法构造概念模型和逻辑模型，并通过事实星座模式构造物理数据存储模型，来实现数据仓库的构建。     

空间侦察信息综合集成技术研究

结合未来战争特点，从理论上论证了空间侦察信息地面应用系统的3层分布式体系结构；从技术上分析了空间侦察信息综合集成的数据仓库技术、联机分析处理技术和数据挖掘技术，对空间侦察综合信息的处理技术做了初步探讨。     

基于Web的工程索赔决策支持系统的研究

针对我国工程索赔经验少、索赔专家稀缺的实际情况，提出了一种基于Web的工程索赔决策支持系统，首先综合了数据仓库，联机分析处理，数据挖掘技术于一体的综合决策支持系统，给出了数据仓库、模型库和知识库的具体设计，最后对系统的实现作了简要的介绍，该系统的应用旨在建立一个功能强大的在线工程索赔支持平台，共享索赔专家丰富的知识和经验，帮助承包商完成复杂的索赔工作。     

基于数据挖掘的白酒企业决策支持系统研究

以数据仓库,联机分析处理（OLAP）和数据挖掘技术构建白酒企业决策支持系统。系统通过数据仓库对来自不同数据源、历史的数据进行存储;采用联机分析处理技术对数据仓库中的数据进行多角度、多层次等分析;通过数据挖掘,从数据仓库中识别和提取隐含的知识,为企业决策人员提供强有力的决策辅助支持。     

数据仓库加载刷新方法的研究

通过在实际应用项目中的数据加载的大量试验对比结果的研究 ,确定了在数据仓库的数据维护设计中的基本原则和设计方法选择 ,对于数据仓库的设计和应用具有较强的参考价值。     

数据仓库系统中元数据的研究与应用

讨论了数据仓库系统中元数据的内容、功能及其管理和维护。在Microsoft Meta Data Service和Open Information Model（OIM）模型的基础上，给出了一个元数据管理和维护系统的实例。     

采煤数据仓库的设计与实现

数据仓库是煤矿企业生产经营决策支持系统的重要组成部分.文章介绍了一个采煤数据仓库系统,给出了多维模型、数据转换与加载、物化视图以及模式维护等关键问题上的设计思想和实现方法.     

网格和密度的聚类算法在CRM中的应用

聚类分析是数据挖掘领域中一种非常有用的技术,它用于从大量数据中寻找隐含的数据分布模式,主要有分割法、层次法、密度法、网格法和模型法等。该文主要讨论数据挖掘中一种基于密度和网格的聚类分析算法及其在客户关系管理中的应用。该算法具有较高的聚类效率而且容易实现,可以发现任意形状的聚类,时间复杂度低,聚类精度高,适用于数据的批量更新。该文还提出增量式聚类技术,它不仅能够利用前期聚类的结果,充分提高聚类分析的效率,而且可以降低维护知识库所带来的巨大开销。实验证明了算法的有效性。     

基于AO View Graph的实视图选择算法的研究

数据仓库中实体化视图的选择关系到数据仓库的效率和维护代价,是数据仓库中研究的重要问题.基于AND-OR V iew Graph,应用视图选择的代价模型,提出了利用遗传算法实现实视图选择的方法和策略.实验结果证明,这种算法结果更优,效率更高.     

粗集中规则提取的一种增量式算法

本文对数据成时间序列的动态决策表 ,用增量式算法提取决策表的规则模型。增量式算法的关键点是在分类正确率和相容度下对属性集进行优级排序 ,算法的特点是随着数据的增加逐次推导规则。随着计算轮次的增加 ,比较运算的次数按多项式增加。由于大型静态数据库可转化为动态数据库 ,所以 ,增量式算法是大型决策表规则提取的有效算法     

数据挖掘在银行客户关系管理系统中的应用

介绍了数据仓库和客户关系管理系统的概念，分析了数据仓库应用的关键技术联机分析处理和数据挖掘之间的区别，指出基于数据挖掘的银行客户关系管理系统是银行发展的必然选择。最后给出了数据挖掘的各种模式及在银行客户关系管理系统中的应用。     

基于知识粒度的增量约简算法

在现实中,许多数据库都是动态变化的,非增量约简方法处理这些数据需要花费大量的时间和空间。增量技术是处理动态数据的有效方法。首先介绍了计算知识粒度的增量机制,然后提出了基于知识粒度的增量约简算法,当一些对象增加到决策表时,能够利用原有决策表的知识粒度和约简,快速计算出增加对象后的知识粒度和约简,并通过理论分析验证了增量方法可以减少计算属性约简的时间复杂度,最后用增量方法和非增量方法对UCI数据集进行一系列试验。试验结果表明,所提增量算法在处理动态数据时能够节省大量的计算时间。     

数据仓库技术在配送决策支持系统中的应用

介绍了数据仓库和数据挖掘的概念以及OLAP和ADO MD技术,结合连锁超市配送决策支持系统,阐述数据仓库的建立过程、建立立方体的方法,并举例说明了在立方体上运用MDX语言进行数据挖掘的方法.     

Analysis of Condition-Based Maintenance for High-Valtage Electric Power

The development process of high-voltage electric power equipment maintenance was introduced. It is pointed out that the trend of high-voltage electric power equipment maintenance is so called condition-based maintenance. With the development of computer technology and sensors, on-line monitoring of high-voltage electric power equipment has developed rapidly. By introducing the main principle of Schering bridge to measure tanδ, the way of on-line monitoring of high-voltage electric power equipment was explained. Difference methods of on-line monitoring of insulation parameters for 35 kV substation were discussed. Finally, the shortcomings as well as its tendency of on-line monitoring were analyzed.