基于UML的通用智能决策支持系统

针对智能决策支持系统的原理,使用UML工具,对通用智能决策支持系统进行系统化分析,提出通用智能综合决策支持系统构架;并基于UML描述IDSS的系统用例,重点分析用户界面子系统、模型库子系统、知识库子系统的活动图.鉴于IDSS中模型库和知识库子系统较为重要与难以建立的特点,突出强调了模型库子系统和知识库子系统的建立过程.在系统用例基础上,描述出IDSS的状态图.     

基于数据仓库的高校图书馆决策支持系统研究

随着高校数字图书馆建设的不断推进,数据仓库等技术的日趋成熟,建立基于数据仓库的高校图书馆决策支持系统对于图书馆的决策、管理以及服务显得越来越重要。给出了基于数据仓库的图书馆决策支持系统的体系结构,重点讨论了数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个关键技术的模型设计,并对系统的实现技术进行了介绍。     

基于数据仓库的决策支持系统的研究与应用

随着学校招生数量的增加,学校内部产生了越来越多的学生成绩数据,但这些数据并没有产生有用的信息,只是简单的存储在数据库中,供查询、统计和打印。学生成绩数据真实的反映了学校的教学情况,但学校并没有充分利用成绩数据来挖掘出有用的决策信息,以改善教学。本文主要是对基于数据仓库的决策支持系统进行研究,并应用在学生成绩分析中,把成绩数据转换为决策信息,提供给教学管理人员,为教学管理决策提供依据。     

基于数据仓库技术的畜禽养殖决策支持系统设计

针对畜禽养殖涉及的因素繁杂,且时空差异和变异性大,疾病频繁,养殖稳定性和可控程度差,结合畜禽养殖自身特点和养殖管理的实际情况,建立了畜禽健康养殖决策支持系统数据仓库结构和模型,给出了相关的数据挖掘算法实现步骤。探索该技术在畜禽养殖中的应用,解决一些实际出现的技术问题,实现了畜禽养殖科学化、智能化、健康化的管理标准。     

基于数据仓库的数据挖掘技术在油田中的应用研究

为了提取和挖掘出油田大量历史数据后面的"知识",探索出油田生产中的规律性,从而更有效的进行生产调整和优化,支持企业的重要决策,提出了立足于石油企业历史数据和核心业务的基于数据仓库的多主题的数据挖掘系统的实施方案.方案采用MIS系统作为数据源,建立数据仓库包括ORACLE底层数据仓库服务器、OLAP服务器等,多主题数据挖掘过程中通过算法库进行反复验证建立有兴趣的模型库.结合大庆油田采油九厂生产辅助分析系统应用实例和其他相关的应用,说明了方案的可行性.     

反季节蔬菜种植技术

反季节蔬菜的需求量逐年增加,人们对于反季节蔬菜的认可越来越高。由于反季节蔬菜对生产环境要求较高,需要种植者提供最佳的生产环境。本文介绍反季节蔬菜种植的基本概念,介绍反季节蔬菜的影响因素:品种因素、环境因素、效益因素等,并对反季节蔬菜种植中的关键技术进行探讨,给蔬菜种植者提供参考。     

基于数据挖掘的招考志愿填报辅助决策支持系统

以数据挖掘技术为手段，通过对高考历史数据的全面分析构建招考志愿填报的辅助决策支持系统，诣在为考生填报志愿提供辅助决策支持。系统运用数据仓库的数据预处理技术和多维建模技术构建以录取数据分析为主题的数据仓库。运用联机分析技术对数据进行多维分析，以及数据挖掘技术中的分类方法实现志愿填报的辅助决策。     

蔬菜产销形势与蔬菜产业发展对策

当前,全国蔬菜产销形势的发展,正在经历两个历史性的转变,同时也面临进入WTO所带来的机遇和挑战,这对今后蔬菜生产的发展将产生深远的影响,因此,在制定蔬菜生产发展规划、调整蔬菜生产结构时应引起重视。 一、蔬菜产销面临的形势 (一)对蔬菜产品的需求正经历着从数量消费型逐渐向质量消费型过渡的历史性转变 目前,国内蔬菜市场空前繁荣,     

农业结构优化决策支持系统的数据指标体系及数据仓库设计

分析了农业结构优化支持系统中的数据指标体系，根据农业数据的特点设计了农业数据的数据仓库结构以利于用各种工具对数据进行分析辅助决策。     

林业数据仓库的设计

基于森林资源规划设计调查(简称二类调查)数据建立的林业数据仓库系统是以各类资源数据为对象、集成了多种加工、分析方法的软件系统。本文分析了林业数据仓库的特点,认为复杂性和时间特性是林业数据仓库的主要特点,由此在数据仓库的设计和实施过程中必须充分考虑时间序列和参数相关关系,并图示了林业数据仓库的体系结构以及建立逻辑模型和物理模型的主要方法。     

基于空间数据仓库的农业大数据研究

农业大数据能从海量的农业数据中寻找和挖掘有价值的数据以及隐藏的信息,准确把握数据之间的内在联系和规律,是发展现代农业的重要推动力。空间性是农业数据的重要特征之一,将空间数据仓库的理论和技术运用到农业大数据中是发展农业大数据的关键。空间数据仓库是数据仓库技术在空间领域的延伸,它能有效地存储、组织和管理农业空间数据,实现农业异质数据转换、集成与调度,并为农业数据分析提供支撑环境。讨论分析了农业大数据的体系结构,并利用空间数据仓库在空间数据处理上的优势,结合空间数据挖掘的理论知识,从数据采集、数据集成处理、数据分析和数据应用4方面对农业大数据进行了全面的研究和分析,最后针对我国农业大数据的研究现状提出了一些建议和思考。     

基于Web的数据仓库技术及其在高校综合管理中的应用

基于Web的数据仓库是网络技术和数据仓库技术发展和相互融合的必然产物,对基于Web的数据仓库的特征及其体系结构进行了分析,并将其具体应用到高等学校的应用系统中去,构建了一套高校综合业务管理、分析及监控系统.     

数据仓库技术在农业信息化中的应用研究

随着信息处理技术的发展,新产生的数据仓库技术弥补了数据库技术的诸多不足。本文通过分析数据仓库技术的特点,研究数据仓库在农业信息化建设中的应用。     

数据挖掘的技术特点及发展现状

首先给出数据挖掘所涉及的技术领域及其研究特点，介绍了数据仓库与一般事务数据库的区别，基于对典型数据挖掘算法的基本原理、实现技术及应用领域的分析，论证了数据挖掘是当前信息技术的一个核心研究内容。文章的最后给出了未来数据挖掘的研究方向及发展趋势。     

花卉数据仓库的设计开发

针对现有花卉管理系统中存在的信息分散分布、海量数据难以有效存储及无法进行多维度分析等问题 ,本文提出一种基于数据仓库及联机分析处理技术的花卉管理的一种新的方法 ,加以实现 ,并验证了该方法的有效性     

设施农业决策系统的数据仓库建设

介绍了数据仓库的主要技术及其在设施农业中的应用和实现方法,以帮助种植者快速得到最优种植工艺。