综合决策支持系统研究与实现

发布时间：2017-05-31 20:03

  本文关键词：综合决策支持系统研究与实现，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：决策支持系统及其相关技术的研究是当前信息领域的热门课题。基于数据仓库的智能决策支持系统以传统的数据库及建立在其基础上的数据仓库为主要的信息源，通过联机分析处理和数据挖掘等技术对各类大量的数据和信息进行分析处理，实现了数据向信息的转换，它的分析结果进入知识库，并以多维视图的形式展示，为中、高层领导的决策提供有效的支持。 本文首先讨论了决策支持系统、数据仓库和数据挖掘技术的基本概念，对其基本理论和关键技术进行了分析，澄清了数据仓库、数据挖掘的概念及其关系。 然后对基于数据仓库和数据挖掘技术的智能决策支持系统(即综合决策支持系统)的开发进行了深入的研究，并结合一个电信企业开发了一个基于数据仓库和数据挖掘的决策支持系统，对智能决策支持系统(Intelligent Decision Support System，IDSS)的开发作出了有益的尝试，，并对其中的两个关键技术基于组件技术的开发和人力资源供给决策支持进行了深入的研究。然后，展示了决策支持系统开发过程中丌发的数据挖掘工具。 最后，总结了本文的成果，指出了基于数据仓库和数据挖掘技术的智能决策支持系统的研究和发展的方向。
【关键词】：智能决策支持系统 数据仓库 数据挖掘
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2004
【分类号】：C934;TP311.52
【目录】：

• 中文摘要4-5
• 英文摘要5-9
• 1 绪论9-14
• 1．1 问题的提出及研究意义9
• 1．2 国内外研究现状9-13
• 1．2．1 决策支持系统的研究现状9-10
• 1．2．2 数据仓库研究现状10-11
• 1．2．3 数据挖掘研究现状11-13
• 1．3 本文研究的目的和研究内容13-14
• 2 理论基础14-29
• 2．1 决策支持系统14-20
• 2．1．1 决策支持系统的概念14-16
• 2．1．2 决策支持系统的体系结构16-17
• 2．1．3 数据库及其管理系统17-18
• 2．1．4 模型库及其管理系统18
• 2．1．5 基于数据仓库的智能决策支持系统体系结构18-20
• 2．2 数据仓库20-25
• 2．2．1 数据仓库的概念和特性20-21
• 2．2．2 数据仓库体系结构21-23
• 2．2．3 数据仓库的实施23-25
• 2．3 数据挖掘25-28
• 2．3．1 数据挖掘的概念26-27
• 2．3．2 数据挖掘的方法和技术27-28
• 2．4 小结28-29
• 3 人力资源决策支持系统开发29-53
• 3．1 基于数据仓库人力资源决策支持系统的构建29-34
• 3．1．1 系统目标及系统架构29-31
• 3．1．2 构建步骤31-32
• 3．1．3 数据挖掘的应用32-34
• 3．1．4 系统的安全34
• 3．2 永川电信人力资源决策支持系统34-41
• 3．2．1 系统目标34-35
• 3．2．2 系统分析35
• 3．2．3 系统主题35
• 3．2．4 系统工具35-36
• 3．2．5 基础系统36-37
• 3．2．6 基础数据37-38
• 3．2．7 实施步骤38-41
• 3．3 决策支持系统各主要功能模块设计41-46
• 3．3．1 数据库及其管理系统41
• 3．3．2 模型库及其管理系统41-44
• 3．3．3 知识库与推理机44-46
• 3．4 基于组件技术实现决策支持系统46-52
• 3．4．1 组件的构造原则46-47
• 3．4．2 组件的实现技术47
• 3．4．3 IDSS系统的总体结构及设计原理47-49
• 3．4．4 模型库和方法库的实现49-51
• 3．4． 5基于知识规则推理的实现51-52
• 3．5 小结52-53
• 4 决策支持中的数据仓库53-59
• 4．1 人力资源供给预测理论基础53-55
• 4．1．1 供给预测方法53-54
• 4．1．2 Markov转移矩阵分析54-55
• 4．2 人力资源供给预测数据仓库的建立55-57
• 4．2．1 主题的选取55
• 4．2．2 维的选取55
• 4．2．3 粒度的划分55-56
• 4．2．4 度量的选取56
• 4．2．5 数据模型的建立56-57
• 4．3 人力资源供给预测模型研究57-58
• 4．4 小结58-59
• 5 决策支持中的数据挖掘59-71
• 5．1 决策支持中的数据挖掘过程59-60
• 5．2 定义问题60-61
• 5．2．1 确定使用的分析算法60
• 5．2．2 定义模型度量60-61
• 5．3 数据清洗61-64
• 5．3．1 消除不一致61-62
• 5．3．2 空值的处理62
• 5．3．3 计算表属性62-64
• 5．3．4 处理异常值64
• 5．4 数据转换64
• 5．5 探测数据64-66
• 5．5．1 可视化技术65-66
• 5．5．2 相关系统矩阵66
• 5．6 数据抽样66-68
• 5．7 建立模型68-69
• 5．7．1 建立挖掘模型68
• 5．7．2 浏览挖掘模型68-69
• 5．8 模型验证69-70
• 5．9 小结70-71
• 6 总结与展望71-73
• 6．1 总结71
• 6．2 后续研究工作的展望71-73
• 致谢73-74
• 参考文献74-76
• 附：作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目及发表的论文目录76-77

【引证文献】

中国硕士学位论文全文数据库 前2条

1 周立丹;珠三角集装箱支线运输企业运营指标体系研究[D];大连海事大学;2008年

2 刘高社;光大银行信贷风险分类决策支持系统的研究[D];西安理工大学;2006年

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本文编号：410475