基于Multi-agent的超市集团IDSS研究

在充分分析了分布式超市集团智能决策支持系统中使用多代理(Multi-agent)技术的可能性和灵活性的基础上,提出了一个基于Multi-agent的3层结构的超市集团智能决策支持系统(athree-layer structure of the IDSS for supermarket conglomerate decision support,SC-IDSS)。SC-IDSS建立在分布的数据库、模型库、知识库的基础上,包括用户层(client layer),决策逻辑层(deci-sion logic layer)和数据服务层(data service layer)3层。原型系统的实现使用Eclipse技术,代理配置在FIPA-OS(foundation for intelligent physical agents-open-source)环境,利用J2EE(java 2enterprise edition)开发基于知识的代理推理功能。

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.

基于TOPSIS的电网融冰决策技术IDSS研究

针对电网冰雪凝冻灾害防护常态化的趋势,为提升防灾技术和装置的经济性,从电网融冰技术组合运用TOPSIS理论构建决策模型,并运用IDSS理论,提出基于TOP-SIS算法的电网融冰IDSS系统模型.运用本文提出的模型和设计的系统模型,根据TOP-SIS的计算结果来对确定一次覆冰过程中应首先进行融冰操作的地区.最后通过实证分析,验证了决策支持系统模型的有效性,实现对融冰决策的优化.

基于信息挖掘与推拉技术的IDSS的研究

该文在分析传统的决策支持系统所存在问题的基础上,提出了新一代基于信息挖掘与推拉技术的智能决策支持系统,概述了该系统中所使用的基于双库协同机制的KDD技术、Web内容挖掘技术、Web用户访问信息挖掘技术及信息推-拉技术等。

IDSS 中数据仓库和数据挖掘的研究与实现

讨论了数据仓库、数据库知识发现和分布式对象的概念和技术，提出了一种集成化的ＩＤＳＳ（ＩｎｔｅｌｉｇｅｎｃｅＤｅｃｉｓｉｏｎＳｕｐｐｏｒｔＳｙｓｔｅｍｓ）的开发环境，将传统的ＤＳＳ四库结构与数据仓库相结合，把数据挖掘作为一种特殊的模型应用于数据库中的知识发现．同时，在系统实现上采用分布式对象技术，实现接口规范和应用程序相分离．最后进一步对数据仓库的设计与实现及数据库知识发现的设计与实现进行了介绍．

集成定性推理的IDSS结构模型研究

分析了智能决策支持系统 (IDSS)在高层决策中存在的不足 ,提出了应用从定性到定量集成的“递阶分解”方法 ,探讨了将人工智能领域发展起来的定性推理理论集成到 IDSS的体系结构 。

基于知识共享重用的分布式IDSS开发平台

】知识共享和重用是解决知识危机和软件危机的重要而有效的技术，是知识工程、人工智能和信息系统中的重要研究内容．本文介绍该技术在建立分布式协同智能决策支持系统的知识系统及其知识库模型方面的应用，详细描述了基于知识共享和重用技术的ＤＣＩＤＰ的体系结构、构件库模型及其实现和基于本体论的知识库模型及其实现。

基于神经网络集成技术构建IDSS知识库的研究

神经网络集成通过训练多个神经网络并将其结果进行合成,可以显著地提高学习系统的泛化能力,有助于工程技术人员利用神经网络技术来解决真实世界中的问题。在分析智能决策支持系统(IDSS)目前面临问题基础上,论述了神经网络集成实现的方法,对神经网络集成技术在构建IDSS知识库中的应用进行了研究,并成功进行了实现。

基于Agent的防震减灾IDSS的研究与设计

针对传统防震减灾系统的不足,引入Agent技术构造了一个基于多Agent的防震减灾智能决策支持系统。首先构建了系统的基本结构,然后根据系统的不同功能需要对所使用的各个Agent进行设计,最后分析了各Agent之间的协作关系,构建系统的协作关系模型并完成整个系统的设计。系统中的Agent按照Goal、Plan、Belief和Action四个部分进行架构,Agent之间的复杂协作关系采用对相关Agent进行分组控制的方法来实现。

编组站阶段计划IDSS的车流推算方法研究

针对编组站阶段计划IDSS的设计,运用聚类分析与逻辑推理的研究成果,提出了一种有效的车流推算实现方法。

基于MAS和DM的电子商务企业IDSS模型研究

根据当前智能决策支持系统模型研究中存在的问题,提出一种新型的基于MAS的电子商务企业智能决策支持系统模型(MASIDSS-EC)。该模型中除了将结构化数据作为挖掘对象外,还将Web数据作为重要的决策对象,并将多代理(MAS)的思想和技术引入到这一模型中,该结构的实现可有效突破决策信息的片面性,增加智能辅助的灵活性和适应性。

IDSS中的多库集成模型及其实现

在分析决策支持系统与专家系统相结合的多种结构框架的基础上，探讨了在智能型决策支持系统（IDSS）中多库集成的结构模型，并给出了多库控制与协调机制、信息表示、人－机交互接口等实现方法。

基于并行协同处理 IDSS 研究

根据并行协同处理的思想，提出了并行协同处理系统的结构和构造方法，阐述了并行协同处理的通讯技术，建立了基于并行协同处理的ＩＤＳＳ系统结构，已在工程课题的仿真中得到验证。

DFEM-IDSS的设计与实现

系统体系结构、用户交互界面、软件模块代码重用、信息共享和模型管理等问题一直是智能决策支持系统中的难点。本文以东方电机股份有限公司为研究背景,利用分形思想和面向对象的技术,设计并实现了一个具有灵活扩展性、良好管理性和友好人机交互界面的智能决策支持系统。

基于GIS的IDSS模型研究

随着GIS与IDSS技术的不断发展,对两者结合方面的研究也倍受人们关注。本文以此为基点,提出了一个基于GIS的IDSS模型(G IDSS),并有步骤地介绍了这一模型的框架、特点和功能,同时对其实现过程中涉及的GIS数据仓库、数据挖掘、联机分析等关键技术进行了着重阐述。

规则推理和人工神经网络在IDSS中的集成

传统的ＩＤＳＳ主要运用规则推理技术．人工神经网络技术（ＡＮＮ）是人工智能领域发展起来的一种新技术，它有许多规则推理不具备的优点．本文详细比较了两种技术的差别，对二者的优缺点进行了细致地对比．分析了两种技术之后，文章从数据和功能两个角度详细介绍了各种在ＩＤＳＳ中集成规则推理和ＡＮＮ的集成策略．

神经网络自适应模糊IDSS系统研究

提出了采用神经网线络与模糊控制相结合的方法来设计自适应ＩＤＳＳ。阐述了神经网络控制器的设计原则及其算法，给出了神经网络自适应ＩＤＳＳ的总体设计和系统结构。

基于GIS的IDSS模型研究

随着GIS与IDSS技术的不断发展,对二者结合方面的研究也倍受人们关注。以此为基点,提出了一个基于GIS的IDSS模型(G-IDSS),并有步骤地介绍了这一模型的框架、特点和功能,同时对其实现过程中涉及的GIS数据仓库、数据挖掘、联机分析等关键技术进行了着重阐述。

基于IDSS的中文垃圾邮件过滤模型设计

以智能决策支持系统结构为基础,提出了一种新的电子邮件过滤模型,并对中文垃圾邮件过滤中的中文分词及垃圾邮件特征知识库的更新等关键问题进行了探讨。开发了“智能邮件过滤系统(IEFS)”,使垃圾邮件误判率得到了一定程度的控制,有效防止了垃圾邮件的泛滥。