王志海[1]2008年在《崇明岛生态建设决策支持系统模型库设计与实施方案》文中认为崇明作为国家级生态示范区,它的发展必须“按照科学发展观的要求”去规划和建设,如何实现崇明岛全面、协调、可持续的发展,需要对崇明岛人口和经济发展与其资源和环境支撑能力关系进行科学的研究和合理的配置。随着计算机技术和信息技术的发展,信息化和系统化成为生态建设管理的有效途径。如果能采用一定的技术手段实现对生态系统中各类生态要素的自动采集、动态分析与监测、耦合模拟与预测,那么就可以实现对生态系统管理过程的监督、分析和辅助决策。本文在结合崇明岛生态系统建设实证的基础上,通过对大量的生态基础数据的收集与整理,利用决策支持系统、地理信息系统和数据库技术在一定的实践基础上,针对崇明岛生态建设中的主要问题,设计构建崇明岛生态决策支持系统模型库系统,为崇明岛生态建设和生态恢复决策以及生态系统管理过程的监督、分析和辅助决策提供核心模型库。论文主要包括以下内容:第一章,引言,首先阐述了研究背景以及研究意义,以及本文研究目标、研究内容以及研究方法和技术路线。第二章,理论与技术支撑,主要阐述了崇明岛生态建设理论成果,系统实施方案中的主要技术支撑,综述了辅助决策与决策支持系统之间的关系和研究现状,地理信息系统的发展与决策支持系统的集成,面向对象的设计思想及在模型库中的应用情况,以及组件设计方法的简述和应用。第叁章,模型库系统设计,基于崇明生态建设的需求,讨论了模型库系统设计方案,从模型库的总体目标、表示方法、生成技术、以及模型的分类与组织存储、模型库管理系统等方面做了较为详细的设计研究。第四章,模型库系统开发实施方案,详细讨论了模型库系统的开发实施方案。在模型库系统设计的基础上,利用面向对象技术、地理信息系统技术和数据库管理技术,制定实施模型库系统的开发方案,详细讨论了模型、模型字典库、模型管理系统的开发与实施。第五章,崇明生态决策应用分析,主要讨论模型库系统在崇明生态决策中的应用,首先讨论了崇明生态建设决策支持系统架构,然后结合对决策问题的分析,论证了崇明生态建设模型库系统在崇明生态决策支持系统中的重要地位和作用,然后以人口模型为例讨论了模型库系统在崇明生态决策支持系统中的应用。第六章,总结与展望。
黄梯云, 李一军, 周宽久[2]1998年在《模型管理系统及其发展》文中指出分析和综述了模型管理系统中各种模型表示方法和模型管理方式，讨论了近年来模型管理研究在模型生成、模型合成和模型运行方面的进展，最后提出一种引入面向对象模型表示并将机器学习理论用于模型操纵和知识获取的模型管理系统结构框架
田晓宇[3]2006年在《大庆油田高含水后期综合调整方案DSS的研究》文中研究指明针对大庆油田高含水后期的开发特征以及开发过程中存在的问题，对高含水后期综合调整方案以及决策支持系统进行了充分的研究，建立了大庆油田高含水后期综合调整方案决策支持系统。 对油田高含水后期开发动态特征进行了分析。基于模糊数学方法建立起动态分析与开发现状评价模型，利用数值模拟方法来预测压力场和饱和度场，在地质模型基础上，利用物质守恒原理、能量守恒原理、达西定律和状态方程，建立起描述流体渗流规律的偏微分方程(组)，然后把时间和空间离散化，即对时间和油层进行网格划分，进而建立描述网格块平均压力和饱和度的线性方程组，求解这种线性方程组得到压力场和饱和度场。利用动态劈分方法把注水量劈分到各个网格块，通过物质平衡方法建立起各网格块的含水饱和度预测方法，进而可以预测出剩余油饱和度。对智能计算决策支持系统的加权模糊逻辑推理、遗传算法进行了研究，遗传算法是建立在自然选择和群体遗传学机理基础上的随机、迭代和进化，具有广泛适用性的搜索方法。它模拟了自然选择和自然遗传过程中发生的繁殖、交配和变异现象，根据适者生存、优胜劣汰的自然法则，利用遗传算子逐代产生，优选个体，最终搜索到较优的个体。基于这些理论给出了高含水后期压裂、堵水、补孔、提液、关井、转注等增产措施的优选方法。首先根据各措施井层选择依据选出适合措施的井层，并给出能够明确考虑的影响因素，利用模糊评判方法进行一级评判和二级评判，对各因素权重打分，根据理论分析和经验统计，确定各因素的优选级和范围，进而选择出最适合措施的井层。 应用神经网络模型中的自组织神经网络模型和学习算法，通过对油田高含水后期开发动态的分析以及措施方案优选建立起大庆油田高含水后期综合调整方案，并利用多指标综合评价方法对综合调整方案进行评价。该评价方法采用专家评议法和层次分析法确定指标权重系数，对各项指标数据进行无量纲归一化处理，解决了对不同计量单位的不可公度问题，对高含水后期综合调整方案做出更准确的评价。最后形成大庆油田高含水后期综合调整方案
高雪迪[4]2006年在《基于Web Services的空间决策支持技术研究》文中研究表明基于Web Services技术的空间决策支持系统，把Web Services作为数据／模型提供者和数据／模型使用者之间通信的桥梁和中心，能够解决目前空间决策支持系统无法实现异构空间数据及模型互操作，不能跨平台，开发、调试和维护困难等局限性，能够有效提高模型和数据等资源的共享和集成。本文的研究目的是研究基于Web Services的空间决策支持技术，探讨空间决策模型在网络环境下的运行方式，模型与空间数据的捆绑方式，将模型和数据都发布成Web Services，实现模型与数据的异地调用和无缝集成，为空间决策支持系统开发应用提供一种新的系统集成机制。 在阐述空间决策支持系统和Web Services相关技术的基础上，研究了空间决策支持模型的Web Services封装、发布、注册及搜索策略，提出了决策支持空间模型封装的标准化方法，构造了统一的模型／数据交互接口，建立了通用的模型调用接口，使得不同应用者在网络中可以获取已有的模型，并能方便地集成到自己的系统中；提出了基于UDDI的模型管理系统，能够有效管理注册在UDDI注册中心的空间模型服务(Web Service)，为模型使用者提供模型服务的信息并控制模型的运行；提出了基于GML模式转换的异构空间数据集成机制，设计了空间数据网络传输和交互的统一数据模型，能够通过对GML数据的解析将不同来源、不同类型的数据解析成模型需要的格式，实现模型与异构数据的调用和集成；详细阐述了如何应用上述技术建立基于Web Services的空间决策支持系统，主要介绍了模型库系统、数据库系统和人机交互系统叁个子系统的建设方法，并通过开发原型系统来验证此建设方法的可行性。 结合十五攻关课题“中国可持续发展信息综合分析与服务系统建设”项目“基于网络的可持续发展综合决策支持系统研究”子课题的研究，建立了一个基于Web Services的B／S结构的决策支持系统，该系统实现了可持续发展信息数据和可持续发展评价、分析和预测模型的分布式存储、网络发布、异地调用和异构集成等功能，通过综合运用各种可持续发展数据，以及对各种数据的整合、分析、
徐优丽[5]2004年在《基于知识的决策支持模型的研究及应用》文中研究表明《基于知识的决策支持模型的研究及应用》是国家自然科学基金项目(70271002)《面向智能性管理决策的异构知识表示与知识管理研究》的系列研究之一。 新一代的DSS模型系统必须支持模型集成、模型选择和知识处理,而且把重点放在模型的知识表示和模型的操纵方面。本文将人工智能技术中的自然语言理解技术、知识表示和知识处理已被引入到模型系统,并在自然语言理解、知识表示和模型选择方面取得了一些新的进展。 传统决策问题往往不能被很好的表达,同时决策问题不能被计算机所准确的理解,还有复杂决策问题的不良结构和非结构导致问题不能求解。针对上面的状况,本文采用基于自然语言理解计算机识别问题,结合词典库采用最佳前趋词算法对问题进行分词,在分词的基础上并利用知识库进行句法分析,在这个基础上得到了问题的目标,状态和数据,为问题结构化和模型选择打下了结实的基础。提高了系统的人机交互能力,灵活性和智能性。 本文把模型看出是一种知识,引入了知识工程中的知识表示理论,对模型采用元组的方法进行建模,并用面向对象的方法进行知识表示,同时将知识库中的知识用产生式规则进行表示,以达到知识共享,重用,模型组合及与其他的知识集成。把原来结构不良、不能建立模型的问题转变成为结构良好的问题,便于问题的处理。
付宏财[6]2006年在《决策的知识管理支持理论方法及支持系统研究》文中进行了进一步梳理在信息与知识爆炸的年代,传统信息管理已逐步发展为更高级的知识管理。在这种条件下,企业决策主要是基于知识和信息。开展企业决策的知识管理支持研究主要还基于:知识是有效使用一切资源的基础,知识是企业中最活跃的元素;知识代表企业的竞争力;决策制定过程是知识运作的过程。开展这一研究要达到的目的是:明确企业决策的知识管理支持的过程、方法和机理,阐明决策过程中的知识应用规律和作用原理等,据此建立或完善企业决策的知识管理支持的理论、方法、策略、运作模式和内容体系;并在此基础上,设计一个较为可行的、基于知识管理的、以提高决策者决策知识水平和能力为核心的GDSS原型方案(即KB-GDSS),以推动GDSS的发展。本文在理论研究工作中紧密结合了知识管理和群决策的前沿理论及方法,而且在KB-GDSS的设计中结合了当今GDSS的发展趋势,充分考虑了企业的应用实际。设计的KB-GDSS不仅具有很强的知识处理功能、适合企业的模型支持功能(包括分析、预测、决策和群协商模型等)和基于知识的模型生成功能,还具有较强的解释与理解、人-机交流和以提高决策者决策知识水平和能力为核心的决策训练功能——这是企业GDSS方案的理想选择。最后,对大型冶金企业云南铝业股份有限公司作了“决策的知识管理支持”的系统实证研究,特别对该企业采用KB-GDSS和知识管理支持的模式、方法进行了设计和分析。全文研究的核心内容与综合成果概括为以下叁个方面:(1)系统阐明了企业决策的知识管理支持的体系、框架、内容和原理,并论述了知识工程的应用和局限;群决策过程中的行为、要素、阶段性、环境/方式的分析、设计与控制:战略决策和经理决策的知识管理支持要点;知识管理支持的方法、策略等。这确立了决策的知识管理支持的理论基础;(2)在知识管理支持运作方面,给出了企业决策的知识管理支持系列模式(包括企业知识系统概念模型、方法论模型、战略框架、决策函数模型、内容方法框架、组织结构框架、流程机制和监控模式等),这些模型是一组相互有机联系、逻辑基本完整的综合模型体系,实际已构成企业可操作的知识管理基础模型系统,既有利于企业认识知识管理,也有利于企业开展正确的决策-知识管理支持活动:(3)在上述理论方法和模型/模式研究的基础上,依据系统思想,设计了一个较为完善的基于知识的群决策支持系统KB-GDSS方案。在现有的技术开发条件下,完全可以依据该方案进行GDSS原型的应用开发,不仅可以支持企业的决策,还能提高决策者决策的知识水平和能力。
毛玉艳[7]2016年在《启东市产经发展决策辅助系统设计与实现》文中研究指明本文论述启东市产业经济发展决策辅助系统的软件设计与实现。该系统的开发目的是为启东市政府进行本地产业经济发展政策及项目管理提供决策辅助工具,使政府部门能够采取有针对性和长期性的地方产经促进政策,特别是通过各种产经创新和发展类型的项目形式来实施经济发展政策的目的。论文围绕上述目标,以软件工程的方法为线索,着重论述了以下工作。从启东市的产经政策管理运作亟需改进的方面出发,确定了本系统的必要性和核心的功能内容,展开讨论了各项功能要素的内涵,并通过用例图进行了描述,为该软件的设计建立基础。阐述了该系统的软件架构,说明了模块的配置和内部主要对象单元的分类设计,基于伪程序代码描述了在代表性的数据结构和处理流程图,并说明了数据库的设计方案及其代表性的数据库表结构,为编程实现建立基础。简述了启东市产业经济发展决策辅助系统的编程工具,通过少数代表性的程序实例对该程序的实现进行了概述。该软件基于C#/.NET和SQL Server编程开发。在目前的试运行阶段,不仅为某些重要的产经决策提供了支持性的指标依据,而且还为管理者提供了为保证项目和政策效果所需要重点保障的资源类指标和政策性指标变量的水平和范围。因此,该软件的开发和应用在目前已经取得了积极的效果。
李朝阳[8]2016年在《基本农田划定组合模型决策方法研究》文中研究表明耕地保护一直以来就是我国国土资源领域的重点问题,关系到国家的战略安全,基本农田划定又是耕地保护中的重要措施。但很多地区的基本农田划定值单纯追求数量的达标,忽略了质量与布局问题,这样会导致基本农田的分布零散,不利于集中管理。而且,划定流程中,操作繁琐的划定步骤,复杂的数据处理过程,也不适用于管理者日常管理工作。所以,如何科学而高效地划定基本农田,如何方便且精确地为管理者提供决策支持,成为基本农田划定工作的难点。决策支持系统(Decision Support System,简称DSS),是辅助决策者通过数据、模型和知识,以人机交互方式进行,辅助确定目标、拟定方案、分析评价以及模拟验证等工作的计算机系统。模型作为决策支持系统求解问题的核心,得到越来越广泛的关注和研究。通常复杂的决策问题单一的模型是不能解决的,往往需要一组不同类型的模型共同辅助决策。因此,在计算机软件与硬件的支持下建立一个模型库及模型管理系统,将模型有机的结合在一起并对其进行科学管理,这种模型驱动的决策支持系统,能提高辅助决策的能力。本文基于国土资源管理中基本农田划定业务的决策需求,立足于传统基本农田划定方法的研究现状,设计科学的基本农田划定流程,构建基本农田划定模型,结合模型驱动的决策支持系统原理,通过模型管理系统有序且高效地管理决策模型,利用可视化模型组合工具基于参数映射的模型组合方法进行复杂决策模型构建,旨在高效且科学地解决基本农田划定决策问题。主要研究内容如下:(1)对基本农田划定业务的需求分析研究,明确基本农田划定的流程,针对前人在基本农田划定方法方面的研究成果与不足,提出新的更为合理的基本农田划定方法体系,结合基本农田划定“集中连片性”原则,构建科学合理的基本农田划定模型。(2)本研究以方便国土资源具体业务管理者进行决策支持为出发点,设计模型驱动的决策支持系统,主要包括构建模型管理系统,开发可视化模型应用工具,进行决策模型的添加、组合、结构检测等一系列管理操作,提高了基本农田划定业务的决策效率,同时简化繁琐操作步骤,方便决策者进行决策管理。(3)本文将决策支持系统应用到国土资源管理领域的基本农田划定业务中,选取连云港市东海县为具体研究区,结果验证了构建的决策模型的科学性,以及模型驱动的基本农田划定决策支持系统的可行性与适用性。
龚敏霞, 闾国年, 张书亮, 陈锁忠[9]2002年在《智能化空间决策支持模型库及其支持下GIS与应用分析模型的集成》文中研究表明通过对模型库及模型库支持下 GIS与应用分析模型集成方式的探讨 ,以及其它 GIS与应用分析模型集成方式的对比 ,作者指出模型库方式将是 GIS与应用分析模型集成的主流方向 ,提出了一种新的 GIS与应用分析模型集成的框架 :知识驱动的空间决策支持模型库体系 ,它将数据库、模型库和知识库技术叁库合一融入到 GIS中 ,实现 GIS与应用分析模型的无缝集成 ,以进一步提高 GIS对复杂空间决策问题的决策能力。从服务于模型库的知识库建设、智能化模型库支持下的决策流程等方面进行剖析 ,展现了知识驱动的空间决策支持模型库支持下 ,GIS与应用分析模型集成的优越性、先进性。通过应用实例验证了知识驱动的空间决策支持模型库体系支持下 ,GIS与应用分析模型集成的可行性和正确性
李亚丽[10]2004年在《基于SDSS的区域开发决策支持模型库系统初探》文中指出在简要介绍SDSS的基础上,结合图表建立区域开发决策支持模型库系统的框架,并重点介绍了模型库、模型数据库、模型方法库、模型库管理系统、人机交互界面及区域开发决策支持模型库的智能特征,对基于SDSS的区域开发决策支持模型库系统进行了初步探索.
参考文献：
[1]. 崇明岛生态建设决策支持系统模型库设计与实施方案[D]. 王志海. 华东师范大学. 2008
[2]. 模型管理系统及其发展[J]. 黄梯云, 李一军, 周宽久. 管理科学学报. 1998
[3]. 大庆油田高含水后期综合调整方案DSS的研究[D]. 田晓宇. 哈尔滨工程大学. 2006
[4]. 基于Web Services的空间决策支持技术研究[D]. 高雪迪. 中国科学院研究生院（遥感应用研究所）. 2006
[5]. 基于知识的决策支持模型的研究及应用[D]. 徐优丽. 东华大学. 2004
[6]. 决策的知识管理支持理论方法及支持系统研究[D]. 付宏财. 昆明理工大学. 2006
[7]. 启东市产经发展决策辅助系统设计与实现[D]. 毛玉艳. 大连理工大学. 2016
[8]. 基本农田划定组合模型决策方法研究[D]. 李朝阳. 南京师范大学. 2016
[9]. 智能化空间决策支持模型库及其支持下GIS与应用分析模型的集成[J]. 龚敏霞, 闾国年, 张书亮, 陈锁忠. 地球信息科学. 2002
[10]. 基于SDSS的区域开发决策支持模型库系统初探[J]. 李亚丽. 商丘师范学院学报. 2004
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