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基于人工智能与数据挖掘理论的企业决策支持系统

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基于人工智能与数据挖掘理论的企业决策支持系统
论文目录
 
中文摘要第1-4页
英文摘要第4-7页
第一章 绪论第7-25页
  1.1. 本文研究内容及意义第7-18页
    1.1.1. 本文研究背景第7-10页
    1.1.2. 本文主要研究方面第10-17页
    1.1.3. 本文研究意义第17-18页
  1.2. 国内外的研究动态及进展第18-22页
    1.2.1. DSS决策支持系统技术第18-19页
    1.2.2. 数据挖掘与知识发现第19-21页
    1.2.3. 多Agent的协作与基于WEB的拓展开发第21-22页
  1.3. 本文的主要工作第22-24页
  1.4. 展望第24-25页
第二章 构建人工智能辅助的决策支持系统第25-43页
  2.1. 决策支持系统与数据挖掘集成时的现实局限因素第25-28页
    2.1.1. 群决策第26-27页
    2.1.2. 多数据挖掘器第27页
    2.1.3. 知识共享第27-28页
    2.1.4. 系统协调(System coordination)第28页
  2.2. 人工智能体辅助的决策支持系统集成的关键因素第28-31页
    2.2.1. 人工智能体第29页
    2.2.2. 数据挖掘与知识发现第29-30页
    2.2.3. 智能决策支持系统(Intelligent Decision Support System)第30-31页
  2.3. 构建IADSS基本形式与配置第31-34页
    2.3.1. 多挖掘器辅助的单决策者DSS流程第31-33页
    2.3.2. 多决策人多挖掘器辅助的GDSS流程第33-34页
  2.4. IADSS基本架构的设计第34-41页
    2.4.1. 决策支持智能体的组成第35-41页
    2.4.2. IADSS知识共享存贮器第41页
  2.5. IADSS实体论第41-43页
第三章 IADSS开发原形及应用设计第43-52页
  3.1. 市场决策支持模型第43-45页
  3.2. 智能体辅助的市场决策支持模型(AMDSS)第45-46页
  3.3. 智能化市场决策支持流程第46-50页
  3.4. 原型评估第50-52页
第四章 IADSS开发应用的其它考虑因素第52-61页
  4.1. 用户满意度第52-54页
  4.2. 数据集成第54-58页
    4.2.1. 使用数据仓库第54-55页
    4.2.2. 利用聚合感知的重要性第55页
    4.2.3. 对原始数据元的再利用第55-56页
    4.2.4. 访问打包的应用数据第56-57页
    4.2.5. 使用“虚拟”数据市场中的操作数据第57页
    4.2.6. 支持OLAP Server第57-58页
  4.3. 管理维护第58-61页
    4.3.1. 资源保护第58-60页
    4.3.2. 易于维护第60页
    4.3.3. 零客户管理模式第60-61页
第五章 结论第61-63页
参考文献第63-67页
攻读学位期间发表的论文第67-68页
致谢第68页

本篇论文共68页,点击这进入下载页面
 
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