智能决策支持系统:研究现状与挑战

综述智能决策支持系统的研究内容和现状 ,从基于知识的系统及其与决策过程的关系出发 ,讨论了IDSS中的知识和知识处理系统 .以知识和学习能力为线索 ,分析几种智能决策支持系统的不同类型 ,并进行比较分析 ;介绍了智能决策支持系统的体系结构、智能决策支持方法和决策支持系统中的认知问题等的研究成果 .最后 ,分析了智能决策支持系统面临的挑战 ,提出了进一步的研究方向 .

基于构件的信息系统体系结构模型

在分析信息系统层次结构的基础上 ,提出信息系统结构的层次化构件模型 ;描述了基于构件化层次模型的信息系统的抽象层次、结构元件、结构特征 ,给出了不同抽象粒度构件的形式化描述方法、构件连接的形式和方法、基于企业模型的系统软件组织方式 ;为信息系统的设计与开发提供了参考模型 .初步应用表明 ,层次化构件模型的设计思想架起了管理系统与信息系统之间的桥梁 。

面向运维服务的装备MRO知识管理系统研究

为提高知识管理的效率,实现精益维修的目标,文章在分析装备MRO知识特点的基础上,围绕运维服务对MRO知识的需求,提出了装备MRO知识管理体系。针对不同MRO知识的特点,建立了基于装备结构层次的知识体系,分别围绕维修规程、维修资源、维修历史和维修案例等MRO知识建立知识模型;构建了以维修BOM为核心的MRO知识组织方式,实现对类型繁多、结构复杂、动态变化的知识的有效管理;并围绕不同运维服务,面向应用领域构建了基于本体的知识管理框架和知识视图,实现了全面的MRO知识综合运用。最后,基于以上方法和模型,进行了车辆运维知识管理系统的开发和应用。

设备大修企业模糊离散型需求的备件库存模型

为减少大型设备维修企业不确定需求下的备件库存成本,提出一种用模糊数学方法表示离散型不确定需求的备件库存模型。在该模型中,针对维修备件需求的离散性和模糊性,采用三角模糊数表示备件的修换率,从而得到维修备件需求的模糊预测。结合(t,R,S)库存控制策略,建立了备件采购模型。运用遗传算法对模型进行求解,得到计划周期内的最佳检验周期,最大库存和订购点,进而确定最优的采购时间和批量。结合企业应用实际进行实例分析,验证了模型的有效性。

敏捷信息系统体系结构的研究

根据现代制造环境下业务流程重组和动态企业建模的需要 ,提出敏捷信息系统的体系结构 ,讨论了敏捷信息系统体系结构的概念、组成、构造原则和结构框架。该结构采用构件支持动态企业建模 ,实现了系统级的软件重用 ,通过建立管理任务平台实现 MIS应用系统和企业过程的分离 ,从而使信息系统支持复杂的动态企业过程。

道路超限超载预测的灰色马尔可夫模型

文章针对超限超载预测数据量小、随机性大、影响因素复杂等特点,采用灰色模型预测和马尔可夫预测相结合,提出了一种超限超载预测的灰色马尔可夫预测方法。该方法利用历史信息建立超限超载的灰色预测模型,根据结果把超限超载划分为若干状态,再根据马尔可夫模型建立状态转移模型进行预测。应用该方法对某省的道路超限超载趋势进行了预测,实验表明,由于灰色马尔可夫模型充分利用历史数据信息,模型的预测精度高于灰色模型预测精度,可用于道路超限超载预测。

大数据：数据驱动的过程质量控制与改进新视角

为了在制造业大数据环境下获得一种全局、动态、发展的新思维方式来研究解决生产运营管理中的各种问题,针对数据驱动的过程质量控制与改进,总结国内外研究现状,分析存在的问题和不足;将数据生命周期理论引入过程质量控制,提出一种基于数据生命周期的质量控制持续演进框架,详细阐述质量数据的收集、存储、更新以及应用于实时质量控制和持续改进的动态过程,并将数据、问题、知识关联起来,对质量数据的治理、重用以及质量知识的积累和传承问题进行了探索。最后指明了进一步的研究方向。

灰铸铁抗拉强度预测的局部加权线性回归建模

为实现在生产现场对灰铸铁抗拉强度进行快速、准确的预测控制,引入非参数化的局部加权线性回归建模方法,过程参数的选择结合铁水热分析仪检测的碳、硅含量及光谱仪检测的锰、磷、硫等主要化学成分值。从安徽一家大型铸造厂的实际生产中采集100多炉铁水化学成分与对应抗拉强度数据,经预处理后,分成训练集和验证集,进一步从新的生产批次采集检测数据组成测试集;并从文献中收集40组数据组成另一数据集,进行两组对比验证实验。将局部加权线性回归模型,与目前灰铸铁强度预测中常用的多元线性回归模型和BP神经网络模型对比,验证了该方法能够达到更高的预测精度,且其非参数化的建模方式能够更好地适应生产现场复杂多变的工况环境。

基于人-物-场信息融合的事件信息结构模型

在物联网环境下,通过环境感知、事件发现进行实时决策和任务处理,是实现事件驱动架构的关键。文章建构了一种基于人-物-场信息融合的事件信息结构模型,该模型把感知到的物体信息与环境信息相结合,实现对场景的感知和理解,进而形成事件。同时,通过集成决策者偏好与经验,完成事件决策过程。通过描述人、物、场信息及其关系,该模型可以有效地表示管理过程中的状态变化、管理规则和管理者行为,实现对管理过程中事件的实时化发现与智慧化管理。最后,文章通过一个案例描述了该模型的具体应用。

我国生产性服务业发展现状研究

本文分析了我国1997年至2006年生产性服务业的发展状况,并与美国、英国生产性服务业的发展进行了比较。

最优决策的极大值方法

文章讨论了确定性极大值原理在最优决策中的应用 ,介绍极大值原理应用在财务、生产和市场等领域的计划与决策问题的研究成果。文章从应用领域的实际意义出发 ,分析应用极大值原理进行最优决策的基本思想、建模方法和求解步骤 ,讨论了极大值原理在单目标决策和复合性能指标情况下的应用 ,最后提出了进一步的研究方向。

基于模糊AHP的企业IT项目子系统建设后评价模型

企业IT项目是要建立一系列信息子系统,在某个子系统建设完成并投入使用一段时间后必须对其进行评价,为下一个子系统的建设积累经验;文章建立较为完整的评价指标体系,并在WSR方法论的指导下,综合运用了Delphi法、模糊层次分析法、灰色关联度方法及模糊综合评价方法,提出了一个基于模糊AHP法(FAHP)的综合评价模型,提高了评价过程的客观性和评价结论的准确性。

基于分阶段求优的IT项目进度计划方法

本文针对IT项目实施过程的不确定性和项目资源的动态性,提出了一种基于分阶段求优的IT项目进度计划方法。该方法根据关键路径法将项目划分为若干个阶段,每个阶段视为一个独立的任务,对每一个独立的任务建模并抽象化为一个马尔可夫决策过程,利用动态规划的方法对每一个任务求解最优调度策略,以最小化该阶段的期望费用,为制定IT项目进度计划提供依据。

人力资本分布结构与区域经济增长的关系

从人力资本基尼系数的角度,基于安徽省及皖北六市2011—2015年人口数量、GDP及受教育年限等指标的统计数据,运用"人力资本基尼系数-区域经济"面板数据模型实证研究人力资本分布结构对经济增长的影响。结果表明,安徽省和皖北六市人力资本基尼系数与人均受教育年限呈负相关关系,人力资本分布结构是影响区域经济增长的重要因素。

基于可变参数优化的相关证据合成方法研究

总结了相关证据合成的理论方法,分析了已有合成方法的不足,对相关证据的相关焦元的分布情况进行了分析,提出一种面向问题的基于可变参数的相关证据的合成方法.方法只对相关焦元的基本可信数进行修正,克服了对相关证据所有焦元进行修正的弱点,使修正的对象更加合理,修正系数可用基于学习的寻优方法得到.在相关证据的相关焦元的基本可信数未知的情况下也可进行相关证据的合成.计算结果表明该方法对合成的结果有明显的改进.

基于学习的证券市场专家预测意见合成研究

针对证券市场的专家预测意见的特点,研究了将学习、证据理论与协同学理论引入证券市场专家预测意见合成的理论与方法.讨论了将专家的历史预测数据用基本可信数表示作为学习样本,对初选专家进行聚类分析选择有协同效应的专家.该方法用神经网络优化基本可信数的修正系数,再用Dempster合成规则进行预测意见的合成.实验结果表明该方法应用于解决实际问题时具有较好的效果.

基于学习与证据理论的专家群体预测系统研究

基于学习与证据理论的专家群体预测系统方法 ,将学习专家预测的历史经验与个体专家预测结论的合成相结合 ,利用神经网络的学习功能与证据理论在证据合成中的系统完整性 ,形成了一种系统的专家群体预测方法。该方法将每个专家的预测结论看作为证据 ,面向具体应用问题通过对历史数据统计分析选择专家、建立学习样本 ,先考虑个体专家预测结论的独立性、重要性、可靠性与冲突 ,对个体专家预测结论的基本可信数进行修正 ,然后用Dempster合成规则合成。该方法用神经网络学习专家历史预测的经验 ,调整对基本可信数进行修正的修正系数 ,使证据合成的结果更符合解决问题的要求。实验结果表明本方法应用于解决实际问题时具有较好的效果。

基于码表和变移哈夫曼编码的中文文本信息压缩方法

本文提出一种把变移哈夫曼编码和码表法相结合,并把MTF技术应用于码表的高效 压缩方法。 一、建模和编码 建模和编码的分离是信息压缩的通用方法,是压缩理论发展的结果。 1.建模 模型可分为三类:静态的。

信息产业发展水平综合评价体系研究

科学地分析信息产业发展水平是制定信息产业相关政策的重要基础。通过对信息产业发展阶段特征的综合分析,提出了一套科学的信息产业发展水平评价指标体系,运用层次分析法对评价指标进行综合分析,对国家信息产业发展水平作出了基本评价。通过对12个国家信息产业发展水平进行综合评价,对不同国家信息产业发展水平进行聚类分析,从而分析总结出信息产业各个发展层次的主要特征,为进一步制定信息产业发展的相关战略和政策提供了理论依据。

基于竞争与协同效应的复杂制造任务一对多双边匹配模型

为了增强智慧云平台上匹配方案的稳定性、降低云任务匹配问题的复杂性,通过构建任务竞争关联网络和服务协同网络,提出基于竞争与协同效应的一对多双边匹配问题。运用期望效用理论计算双方满意度,提出基于竞争关联的任务间满意度和基于社会网络的服务间满意度聚合方法。以最大化任务满意度、服务满意度、任务间满意度和服务间满意度为目标,构建任务双向匹配多目标优化模型,运用改进非支配粒子群算法和加权TOPSIS求解得到最佳方案。通过汽车智慧制造实验验证了模型和算法的有效性,并与传统双向匹配、只考虑任务竞争、只考虑服务协同的3类匹配模型进行比较,分析不同应用场景下模型所获最优方案的差异,证明了所提模型在竞争与协同环境下的优势,获得了贴近真实情景的最优满意稳定匹配。