基于集成案例推理的商务智能决策研究

发布时间：2017-06-29 06:15

  本文关键词：基于集成案例推理的商务智能决策研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】： 随着信息技术的不断发展，商务智能已经得到了越来越多的关注。商务智能建设的主要目标是企业决策支持。在企业的商务决策中，决策者常常运用在实践中不断积累的案例经验知识来辅助决策。案例形式的经验知识结构化程度较差，不能够被通用的企业商务智能来处理而辅助决策。本文针对这一现实问题，提出了应用案例推理(Case-based Reasoning，CBR)技术来处理案例经验知识，可以提高商务智能的知识处理能力。围绕着CBR技术，也有许多集成推理方案，采用基于集成案例推理的学习方案有助于完善CBR系统的功能，充分发挥CBR与其他技术的各自优势。 本文首先阐述了商务智能其概念、功能和工作过程，从智能决策支持的角度研究了商务智能决策支持系统及其相关技术构成。针对智能决策支持系统研究中所存在的问题，提出了基于集成案例推理的智能决策技术，介绍了基于案例推理的相关理论、工作机理，并对相似性进行了深入的探讨；接着介绍了案例推理与其他方法的集成技术，并设计了一个混合了CBR、RBR(Rule-based Reasoning)和DM(Date Mining，DM)的集成案例推理的推理模型，，描述了系统的推理过程。 应用上述理论和推理模型，本文提出了基于集成案例推理的商务智能决策系统框架，分析商务智能决策的过程，研究商务智能决策的案例表示方法，提出了一个基于集成案例推理的混合相似性计算模型，并以实例加以验证。 最后讨论了商务智能决策系统中案例知识的数据挖掘技术，提出了基于归纳学习的案例规则挖掘方法，应用该方法可以挖掘出案例库的不确定规则，辅助系统案例推理过程，加强商务智能决策支持系统的知识处理能力。
【关键词】：案例推理 集成案例推理 相似性计算 数据挖掘 商务智能 智能决策
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：C934
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-7
• 致谢7-12
• 第一章 绪论12-18
• 1.1 论文选题的背景及意义12-13
• 1.2 商务智能的主要研究内容及发展趋势13-15
• 1.2.1 商务智能的主要研究内容13-14
• 1.2.2 商务智能发展趋势14-15
• 1.3 基于案例推理的发展历史及研究现状15-16
• 1.3.1 基于案例推理的发展历史15
• 1.3.2 基于案例推理的研究现状15-16
• 1.4 论文的主要研究内容及章节安排16-18
• 第二章 商务智能及商务智能决策18-24
• 2.1 商务智能18-21
• 2.1.1 商务智能的概念18
• 2.1.2 商务智能的定义、功能、应用领域18-19
• 2.1.3 商务智能的工作过程19-20
• 2.1.4 商务智能的体系缺陷20-21
• 2.2 商务智能决策支持系统21-23
• 2.2.1 决策支持系统的发展21
• 2.2.2 商务智能决策支持系统21-23
• 2.3 小结23-24
• 第三章 集成案例推理概述24-39
• 3.1 案例推理24-31
• 3.1.1 CBR的工作过程24-26
• 3.1.2 案例表示26-28
• 3.1.3 相似性28-29
• 3.1.4 案例索引与检索29-30
• 3.1.5 案例库维护30-31
• 3.2 集成案例推理技术31-36
• 3.2.1 案例推理与数据挖掘的结合31-33
• 3.2.2 案例推理与专家系统的结合33-34
• 3.2.3 案例推理与归纳技术的结合34-35
• 3.2.4 基于案例推理的其它综合推理系统35-36
• 3.3 基于集成案例推理的系统设计36-38
• 3.3.1 集成案例推理系统的框架设计36-37
• 3.3.2 集成案例推理系统的推理过程描述37-38
• 3.4 小结38-39
• 第四章 基于集成案例推理的企业商务智能决策39-56
• 4.1 基于集成案例推理的商务智能框架39-40
• 4.2 基于集成案例推理的商务智能决策过程40-41
• 4.3 商务决策案例的表示41-43
• 4.3.1 商务决策案例表示的内容41-42
• 4.3.2 商务决策案例表示方法42-43
• 4.4 商务决策案例的检索方法43-53
• 4.4.1 商务决策案例属性分析43
• 4.4.2 属性的分类43-44
• 4.4.3 属性权重的确定44
• 4.4.4 商务决策案例检索策略44-45
• 4.4.5 一种混合相似性计算方法45-51
• 4.4.6 相似性计算应用实例51-53
• 4.5 案例经验知识的数据挖掘53-55
• 4.5.1 不完全案例决策规则的获取54
• 4.5.2 不确定规则的归纳学习54-55
• 4.6 小结55-56
• 第五章 总结与展望56-58
• 5.1 总结56-57
• 5.2 进一步的工作展望与设想57-58
• 参考文献58-62
• 研究生期间发表的论文和参与的项目情况62

【引证文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 张承伟;戴文超;李建伟;王石影;王延章;;基于知识元的突发事件情景库研究[J];情报杂志;2013年08期

中国硕士学位论文全文数据库 前5条

1 谢丽;基于案例推理的海关非传统安全风险管理问题研究[D];复旦大学;2011年

2 曹洁;案例推理技术在保险市场拓展项目中的应用[D];上海交通大学;2010年

3 韩丹;基于CBR及可拓学的汽车故障诊断系统研究[D];合肥工业大学;2010年

4 李建伟;基于知识元的突发事件情景研究[D];大连理工大学;2012年

5 章虎林;案例推理和关联规则在中风智能诊疗中的应用研究[D];合肥工业大学;2012年

  本文关键词：基于集成案例推理的商务智能决策研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：496873