物联网环境下的智能辅助决策系统设计与优化研究

文章旨在开发一套基于物联网环境的智能辅助决策系统,利用山东工艺美术学院丰富的数据资源,为教学、科研和人才培养等方面提供科学准确的决策支持。通过实时采集多源数据、智能分析和快速反馈,提高高校教育管理决策的质量和效率。

依托神经网络的玉米水肥智能决策系统软件开发

基于神经网络技术,设计开发了玉米水肥智能决策系统,旨在为农业从业者提供高效的水肥配施决策。系统采用B/S架构的三层架构,依托Django框架实现业务逻辑,MySQL数据库和Redis技术用于数据存储和提升系统性能。系统的核心功能模块包括数据管理、模型管理、信息交互、资料管理、账户管理和系统管理,数据库设计以MySQL为基础,构建了完备的表格关系模式,为用户提供了便捷的决策支持和交流互动平台。

基于人工智能的临床决策支持系统早期临床评估的透明化报告

随着人工智能(AI)在医学领域的广泛应用,越来越多基于AI的临床决策支持系统应用于临床诊断与筛查等。早期临床评估对于评价基于AI临床决策支持系统的临床性能、安全性和人为因素具有重要意义,有利于为进一步的大规模临床试验奠定基础,但相关临床研究报告的透明度和完整性尚待提高。2022年5月,基于AI的临床决策支持系统早期临床评估报告指南(DECIDE-AI)正式在线发表。本文将结合DECIDE-AI中的AI相关报告项目及相关文献,探讨基于AI的临床决策支持系统早期临床评估的透明化报告,以期帮助我国系统开发者和研究者更好地理解与应用相关指南,提高基于AI的临床决策支持系统早期临床评估报告的透明度。

基于深度强化学习的火电机组制粉系统自启停智能决策

针对目前人工决策基础上的制粉系统一键启停技术存在决策主观经验性强、操盘劳动强度大、节能优化潜力难以发掘等问题,提出了一种综合考虑制粉系统能耗与机组负荷跟踪性能的制粉系统启停决策评价模型,以安全引入网调负荷计划指令信号作为输入,研究了基于深度强化学习的制粉系统自启停智能决策方法,开发了制粉系统自启停决策闭环控制系统。研究结果通过仿真验证,并已在某超超临界1000 MW机组常用磨煤机上成功应用,节能降耗效果显著。研究结果可为火电机组少人、无人化运行技术提供有效借鉴。

基于大数据和人工智能技术的油田智能分析辅助决策子系统

针对塔里木油田产运储销信息化方面的不足以及核心智能应用的缺乏,创新性提出深度融合大数据和人工智能技术的油田智能分析辅助决策子系统开发思路,利用大数据和人工智能技术,通过数据收集、数据清洗和数据变换,全面收集和精准分析油田生产过程中产生的大量数据。在产运储销平衡模块中,拟使用长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)神经网络处理和分析动态数据,采用随机森林(Random Forest, RF)构建模拟预测模型,使用遗传算法(Genetic Algorithm, GA)优化目标结果。油田智能分析辅助决策子系统在线诊断模块使用基于阈值的异常检测自编码器模型,实时监测设备运行状态。应急救援在线训练模块采用决策树构建决策支持模型,提供智能决策支持。基于大数据和人工智能的油田智能分析辅助决策子系统打破了传统油田生产管理的局限性,提高了整体运营效率和资源利用效率,为油田行业的智能化发展提供了新的思路和方法。

汽车乘员舱个性化热舒适智能空调决策系统设计

为了进一步提高汽车乘员舱空调系统的智能化和舒适性水平,本文提出了一种基于热舒适理论的个性化智能空调决策系统设计方案。首先,针对汽车乘员舱改进了基于PMV(predicted mean vote)和PPD(predicted percentage of dissatisfaction)理论的热舒适性计算方法;进一步,利用人体画像技术实现了乘员舱驾乘人员的热舒适性特征提取,并在专家经验知识的基础上构建了具有理论计算依据的乘员舱热舒适数据集;然后,利用机器学习算法搭建了个性化热舒适空调系统随机森林决策模型,以此满足个性化热舒适智能决策需求;最后,给出了完整的系统框架和设计。测试结果显示所提出的系统模型决策准确率在90%以上,实车测试结果表明:本文系统能够识别驾乘人员特征,实时进行个性化热舒适性参数推荐,验证了本研究决策方法的有效性和实用价值。

使用处方预审核智能决策系统拦截急诊患者用药错误的回顾性分析

目的分析预审核智能决策系统拦截急诊患者严重用药差错处方的特点,并为提高用药安全和合理用药提供建议。方法通过该系统提取新疆医科大学第一附属医院2022年4月-2023年3月拦截的用药错误处方。回顾性分析用药错误处方的特点。比较人工审核模式与预审核智能决策系统应用后处方不合格率情况。结果预审智能决策系统共拦截用药错误处方5347条,占处方总量的3.11%。用药错误分类采用帕累托图法进行分析,给药剂量、溶媒不合适、给药途径和给药频率为主要因素,分别占26.86%、22.69%、12.83%和10.87%;药物需稀释后使用为次要因素,占10.21%;患者条件、精二药品需单独开具处方、禁用和选用剂型不合适为一般因素,分别占9.95%、4.10%、1.98%和0.52%。人工审核处方不合格率0.242%,预审核智能决策系统审核处方不合格率0.037%,差异有统计学意义(P=0.000)。结论处方预审核智能决策系统在审方药师的监督下,可以验证处方,提高处方的准确性,并提高急诊用药安全性。

诊断类智能化临床决策支持系统应用现状与思考

医学的实践性、疾病的个体性导致误诊率居高不下,而基于人工智能和医学大数据的临床决策支持系统(clinical decision support system,CDSS)能在疾病诊断时为医生提供决策支持,成为解决此类问题的一个重要手段,且现已取得一定的成效。不过,尽管CDSS在提高医疗决策的准确性和效率方面具有潜在优势,但其在实施过程中也存在一系列的问题,这些问题可能影响CDSS的可靠性、可用性和安全性。本文对诊断类CDSS的应用现状、面临的挑战和未来发展趋势进行总结分析,以期对我国CDSS向智能化和知识化方向发展提供参考。

智能决策系统在航空项目管理中的应用研究

随着航空行业的快速发展,航空项目管理的复杂性和不确定性也在不断增加。为了应对这些挑战,智能决策系统作为一种基于人工智能技术的决策支持工具,其在航空项目管理中的应用越来越广泛。论文首先对智能决策系统进行了概述,然后详细探讨了其在航空项目管理中具体的应用和管理智能化水平的提升。最后,论文指出了智能决策系统在航空项目管理中面临的挑战和未来的发展前景。智能决策系统为航空项目管理提供了一种有效的解决方案,有助于提高项目管理的决策效率、准确性和可预测性,同时也为航空业的智能化发展提供了强大的支持。

信息化产科早期预警智能决策系统辅助分层风险管理对急危重症孕产妇母婴结局的影响

目的:探讨信息化产科早期预警智能决策系统辅助分层风险管理对急危重症孕产妇母婴结局的影响。方法:选取2022年1月1日~6月30日收治的150例采用分层风险管理干预的急危重症产妇作为对照组,按照1∶1比例选择2022年7月1日~2023年1月31日采用信息化产科早期预警智能决策系统辅助分层风险管理干预的150例急危重症产妇作为观察组;比较两组救治成功率、家属满意度、母婴结局。结果:观察组孕产妇救治成功率高于对照组(P<0.05);观察组家属满意度高于对照组(P<0.05),孕产妇不良结局发生率低于对照组(P<0.05),新生儿出生1、10 min时Apgar等级高于对照组(P<0.05),新生儿不良结局发生率低于对照组(P<0.05)。结论:将信息化产科早期预警智能决策系统辅助分层风险管理用于急危重症孕产妇管理中,可提高其救治成功率、家属满意度,改善母婴结局。

智能调度决策系统设计与实现

近年来,在现代化信息技术的带动下,国内许多主要海港开始拥有自动化的能力,实现了海港调度的高效运行。目前港口的决策自动化管理还面临着较多问题。但我们已经根据港口中出现的信息孤岛、信息挖掘能力较弱以及调度计划仍需要进一步提升等问题,建立了港口智能调度决策体系,并集成了有关港口信息调度的业务技术和大数据资源,构建了综合的、统一的信息调度平台,有效提升了港口整体信息化的管理水平。

基于人工智能的电力调度自动化系统智能决策研究

文章研究了电力调度自动化系统中智能决策的关键问题,以解决电力系统中存在的复杂动态调度需求和不确定性问题为目标。文章提出以多源数据为基础,采用深度学习与优化算法相结合的智能决策方式,然后通过分析和验证实验结果证明该系统在不同负荷情景下,以及在系统成本、稳定性、可靠性以及响应速度等方面具有显著优势。

基于人机混合智能的决策系统设计与优化方法研究

在信息社会中,决策的精确性和效率日益受到人们的重视。文章从人机混合智能的角度出发,探索了一种新型决策系统的设计与优化方法。其中,首先基于人的经验智慧与机器的强大计算能力提出了一套系统结构,其次详细描述了从决策输入、决策分级到结果分析的各核心模块。为了确保系统的实用性和可靠性,文章设计了一系列功能测试,并据此进行了决策算法、人机交互界面及系统性能的优化。研究结果显示,该决策系统不仅具有较快的处理速率,其在复杂决策场景下的准确率也达到了相当高的水平。

基于智能技术的辅助决策系统设计与实现

阐述基于人工智能技术的供电公司辅助决策系统设计和实现,该系统利用数据采集、模型构建、预测算法和应急响应策略,为供电公司提供实时的电网监测、负荷预测、故障预防和应急处理支持。

智能网联汽车环境感知与决策系统优化研究

智能网联汽车环境感知与决策系统对于实现车辆的自动安全驾驶至关重要。该文对智能网联汽车环境感知与决策系统进行概述,分析该系统存在的问题,包括感知范围有限、决策响应滞后、系统协同不畅,提出实现多传感器数据融合、增强决策系统实时性、提升系统协同与通信效率等路径,以有效优化智能网联汽车环境感知与决策系统,提升智能网联汽车性能。

基于智能技术的电力交易决策支持系统设计

阐述电力交易决策支持系统的特点,探讨电力交易决策支持系统设计与架构,分析电力交易决策支持系统关键技术与算法。通过引入先进的人工智能技术,该系统可以更好地预测市场走势、优化交易策略、降低交易风险,从而推动电力交易市场的可持续发展。

人工智能在财务决策支持系统中的应用:机遇与挑战

烟草企业作为全球经济体系中的关键参与者,其在全球市场中的地位和贡献不可忽视。然而,伴随着全球经济格局的不断变化和科技的飞速发展,烟草企业面临前所未有的挑战和机遇,其中,财务决策的重要性凸显而出,财务决策不仅关乎企业的日常运营,更涉及企业的战略规划和长期发展。本文旨在探讨并分析人工智能在烟草企业财务决策支持系统中的应用,探讨其带来的机遇与挑战,旨在为烟草企业决策者提供更为全面的信息,帮助其更好地理解并应对当前财务决策面临的问题与机遇,为行业的可持续发展和创新发挥积极作用。

大数据下VTE智能决策系统的构建与实践

目的:构建静脉血栓栓塞症(venous thromboembolism,VTE)智能决策系统并探讨其在静脉血栓栓塞症管理中的应用效果。方法:组建研究团队,结合国家政策和医院实际需求,构建VTE指标体系,借助Kettle等数据处理工具建立医院数据中心,基于帆软的丰富图表呈现各种维度的指标值,利用权限管理保证数据安全。在管理方面,完善制度流程,定期开展培训,将指标纳入绩效考核。结果:系统上线后,在临床诊疗方面,VTE风险评估率从99.79%上升至100%,VTE基础预防率从75.06%逐步上升至95.32%,并且每月稳定在90%以上。中高危患者预防率从57.08%上升至64.84%,其中机械预防率从10.02%上升至18.94%,药物预防率从54.17%上升至57.21%,联合预防率从7.11%上升至11.31%。双下肢静脉B超或肺CTPA检查预防率从36%上升至51.83%。在运营效率方面,优化了工作流程,提高了工作效率,依托自研平台的综合管理措施取得了显著成效。结论:VTE智能决策系统能提升护理人员风险评估的依从性,为医护人员提供准确有效的决策依据,辅助临床诊疗和护理,提高医疗质量,满足医院精细化管理需求。

会计信息系统与智能决策支持系统的集成研究

会计信息系统以及智能决策支持系统在当前社会企业发展过程当中属于极重要的基础工具,在各个领域中有着极为重要的作用。会计信息系统在应用过程中,能够使企业财务信息管理更加高效,并形成更为合理的管理报告。而智能决策支持系统在使用过程当中,能够通过数据分析以及智能算法,提供有效的决策支持,使管理人员能够做出较为正确的战略决策。但两者之间存在分离性,致使信息传递以及数据集成存在一定的问题。基于上述角度,本文对会计信息系统以及智能决策支持系统的集成进行详细的分析。

电力设备检修决策智能系统数据融合深化应用

本文旨在通过基于智慧企业管控平台的设备风险分析及检修决策智能系统建设和深化应用实践,打破火电厂设备数据信息孤岛,解决系统在信息化、数字化进程中存在的设备信息数据利用和交换的问题,实现设备管理业务流程和设备数据信息的统一及数据的共享共通,提升企业设备管理水平和竞争力,适应当前电力行业设备管理的发展需求。