网络环境下决策资源共享与决策支持系统快速开发环境研究

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1、国眵科学技术大学研究生院学位论文摘要论义以网络环境卜．决策资源的共享和集成为背景，针对基于数据丌采的决策支持技术、网络环境下DSS的体系结构和运行协议、广义模型服务器系统、DSS可视化集成环境和DSS集成语苦等方面进行了深入研究。作者完成的工作和取得的创新成果如卜：为了实现网络环境下决策资源的有效共享和快速集成，作者提出了DSS层次模型(DSSLM，包括表现层、力’案层、实例层、服务器层)、决策资源接n规范、决策资源集J戊年f1运f亍协议以及能够集成多种决策支持技术的综合决策支持系统体系结构，它明确了符种决策支持技术之间的集

2、成关系，明确了

3、)。9络环境下资源运行协议、接LJ规范与服务器之f⋯门关系，对于网络DSS的丌发和应用其有积极的意义。／数据丌采是一种新的决策支持新技术，它是模型驱动决策的重要补充。作者在文中重点论述了用于数据丌采的非线性神经网络。H前的神经网络研究基本上是基于超平而的线一陀神经网络．通常这种网络存存着学习时间长，网络结构不容易理解等问题。为此作者提出了新的川十分类学习的二怍线性神经元模型——cc模型以及相应网络结构。CC模型采用超侧划分样本空『口J。⋯于超网其有良好的几何特性．网络权值可⋯解析方法获得，冈此学列做_=车：会

4、人人提高。1F线性神经恻络模型小仅可以保证了样本学习时的效率，而且学爿后的结果ur耶解性比较好。这是一种新型的网络结构形式。r义摸型服务器实现了网络环境下决策资源的兆享和存取，它能够对各种决策资源，／AIf模，掣(包括数学模型、数据丌采力法等)、力‘案、知U{、实例等，进行统组钐{、符圳雨I返行；支持多种决策资源之flBJ的交互：支持多客户的I叫时访问：管理命令语高(RM[。)抛供了远张客户访问服务器的手段。系统采用丌放的多层客户／服务器结卡句，嘲络．

5、二的远剃’牟p通过RML磕盛资源服务，获取决策信息。目d口在国内外，模犁

6、服务器的概念和产d^还米见到报道。厂作者研制的广义模型服务器系统已经得到成功的应用。它。炙现了真『F的资源Jp≯，足DSS资源管理的种崭新模式。作者J1：发了DSS可视化快速集成环境(DSSE)，它通过构造决策方案框架流程，连接网络}：模型服务器和数据J筚服务器上的共享决策资源，快速生成、修改、运jJ：和评价实啪：0U题的解决方案。fDSSE支持模型驱动的决策、基十数据丌采的数据驱动决策以及二肖‘结合f门决策过科，从而能够达到史好的辅助决策效果。作者中还设计和完成了删络环境下DSS集成语．j系统，集成语吉是可视化快速集成环境

7、的晕要补充。巾囡科学院遥感所利用DSSE环境，J

8、：发了仝围农业投资决策支持系统(SDSS／AIC)。该系统hF实DSSE环境的有效一队删技术水xF。DSSE叫：境通过了中幽科学院组织的技术鉴定，鉴定意见为幽内领先、酬啪i先进。L厂本文的研究工作对丁推动决策资源的八享和集成，实现网络决策支持系统，促进决策艾持技术水半的提高，并最终j厶到管理决策的删络化、科学化、规范化，都具有定的理论和实践意义。关键词：决策支持系统；数据开采j、神经网络，快速集成环境；模型服务器旬7客户／服务器第1页国防科学技术大学研究生院学位论文Abstr

9、actAimedatdecisionresourcessharing＆integrationinnetwork’Senvironment，thethesisfocusesontiledecisionsupporttechnologiesbasedondatamining，theDSSarchitectureandrunningprotoc01．generalizedmodelserversystem，DSSintegrationlanguage．DSSrapiddevelopmentcn、，iJ‘onmcntandSOon．

10、Themainachievementsareasfellow：Foreffectivesharingandrapidintegrationofdecisionsupportresourcesinnetworkenvironment．DSSLayerModel(DSSLM．includingrepresentation，plan．instanceandserver)．decisionl_esourcesinterfacespecification．theintegration&runningprotocolofdecision

11、resourccsandthearchitectureofintegrationDSShavebeenachieved．Thearchitecturecompositesman?decisionsuppoatechnologies，whichdefinestherelationamongt