计算机辅助决策设计分析系统
最全的系统缩写及系统简介
MIS 、MES、SIS、MRP、MRPII、MTL、SCM、ERP、OA、BPM、CMS、EAM、BI、PLM、SEO、SOA、ROSE、EDI、SFA、POA、CAD、PDM、TPM都是什么?一、MIS（管理信息系统——Management Information System）系统是一个由人、计算机及其他外围设备等组成的能进行信息的收集、传递、存贮、加工、维护和使用的系统。
一个完整的MIS应包括：辅助决策系统（DSS）、工业控制系统（IPC）、办公自动化系统（OA）以及数据库、模型库、方法库、知识库和与上级机关及外界交换信息的接口。
是一个以人为主导，利用计算机硬件、软件、网络通信设备以及其他办公设备，进行信息的收集、传输、加工、储存、更新和维护，以企业战略竞优、提高效益和效率为目的，支持企业的高层决策、中层控制、基层运作的集成化的人机系统。
电厂一般讲MES称为MIS系统二、MES:制造执行系统 (manufacturing execution system，简称MES）是美国AMR公司在90年代初提出的，旨在加强MRP计划的执行功能，把MRP计划同车间作业现场控制，通过执行系统联系起来。
这里的现场控制包括PLC程控器、数据采集器、条形码、各种计量及检测仪器、机械手等。
MES系统设置了必要的接口，与提供生产现场控制设施的厂商建立合作关系!MIS 是统称, MES是MIS中的一类, MIS包含MES, 没有可比性.电厂一般讲MES称为MIS系统。
三、SIS系统(Safety Instrumented System 安全仪表系统)属于企业生产过程自动化范畴，用于保障安全生产的一套系统，安全等级高于DCS 的自动化控制系统，当自动化生产系统出现异常时，SIS会进行干预，降低事故发生的可能性。
SIS系统以分散控制系统为基础，采用先进、适用、有效的专业计算方法，提高了机组运行的可靠性。
SIS系统完成生产过程的监控和管理，故障诊断和分析，性能计算和分析、生产调度、生产优化等业务过程，是集电厂各专业（如：炉、机、热控等）综合优势，经过长期科研开发、成果储备和丰富的现场实践经验积累而成的。
浅谈计算机辅助工艺设计系统
ＯＣＣＵＰＡＴＩＯＮ2010 10ＣＡＰＰ即计算机辅助工艺设计系统（（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｉｄｅｄ Ｐｒｏｃｅｓｓ Ｐｌａｎｎｉｎｇ，ＣＡＰＰ），是指工艺人员借助于计算机软硬件技术和支撑环境，根据产品设计阶段给出的信息和产品制造工艺的要求，利用计算机进行数值计算、逻辑判断和推理等功能交互地或自动地确定产品的最佳加工方案和工艺参数，并编制出完整的工艺文件。
ＣＡＰＰ的作用是利用计算机来进行零件加工工艺过程的制定，把毛坯加工成工程图样上所要求的零件。
它是通过向计算机输入被加工零件的几何信息（形状、尺寸等）和工艺信息（材料、热处理、批量等），由计算机自动输出零件的工艺路线和工序内容等工艺文件的过程。
ＣＡＰＰ系统研究开发始终是以克服传统工艺设计的缺点和推进工艺设计自动化为主要目标的，目前正向设计与制造继承和智能化方向发展。
特别是近年来，随着ＣＩＭＳ日益受到人们的重视，ＣＡＰＰ系统作为ＣＡＤ／ＣＡＭ集成的关键性中间环节，已成为当今各国研究的重要内容之一。
一、CAPP的构成和功能ＣＡＰＰ系统的结构，视其工作原理、产品对象、规模大小不同而有较大的差异。
其基本的模块如下：控制模块；零件信息输入模块；工艺过程设计模块；工序决策模块；工步决策模块；Ｎｃ加工指令生成模块；输出模块；加工过程动态仿真等。
企业各个专业工艺设计的基本要求是大同小异的。
作为一个ＣＡＰＰ系统应具有以下功能：检索标准工艺文件；选择加工方法；安排加工路线；选择机床、刀具、量具、夹具等；选择装夹方式和装夹表面；优化选择切削用量；计算加工时间和加工费用；确定工序尺寸和公差及选择毛坯；绘制工序图及编写工序卡等。
二、CAPP系统的分类现在虽然ＣＡＰＰ系统已有几十种，但就其工作原理而言，主要有五类：交互式、派生式、创成式、混合式和专家系统，因而相应地ＣＡＰＰ系统也就可以分为如下五种：1.检索式CAPP系统检索式（Ｓｅａｒｃｈｅｓ）ＣＡＰＰ系统，是将事先编好的零件加工工艺规程存储在计算机中，在编制零件加工工艺规程时，根据零件图号或名称检索出存有的工艺规程，获得工艺设计内容。
DSS系统开发过程与应用效果评估
DSS系统开发过程与应用效果评估DSS（决策支持系统）是一种专门用于辅助决策的计算机系统，通过收集、分析和展示大量数据，为决策者提供有关特定问题的支持和建议。
DSS系统的开发过程是一个复杂而关键的过程，它直接关系到系统的性能和应用效果。
本文将从DSS系统开发的步骤和实施过程入手，评估该系统的应用效果。
1. DSS系统开发过程在DSS系统开发过程中，通常需要经历以下几个步骤：1.1 需求分析需求分析是DSS系统开发的第一步，通过与用户交流和沟通，了解用户的需求和期望，明确系统的目标和功能。
需求分析阶段应该尽可能详细地描述和收集用户的需求，确保系统能够满足用户的实际需求。
1.2 系统设计在系统设计阶段，开发团队将根据需求分析的结果，确定系统的结构和功能，并设计出合适的数据模型、算法和界面等。
系统设计要充分考虑用户的使用习惯和操作便捷性，确保系统的友好性和易用性。
1.3 编码与开发在设计阶段完成后，开发团队将开始编码与实际开发工作。
根据系统设计的要求和规范，开发人员将按照一定的编码规范，实现系统的各个模块和功能。
同时，编码和开发过程中要进行充分的测试验证，确保系统的运行稳定和正确。
1.4 系统测试与优化完成开发和编码后，需要进行系统测试和优化，以排除可能存在的错误和缺陷。
测试应该包括功能测试、性能测试、兼容性测试等多个方面，以确保系统的质量和稳定性。
针对测试结果，开发团队还需要进行相应的优化和改进，以提升系统的性能和用户体验。
1.5 系统上线与维护当系统测试通过后，可以将系统上线供用户使用。
系统的上线应该提供详细的系统使用说明和培训，帮助用户快速上手和熟悉系统的操作。
同时，为了保持系统的正常运行和稳定性，还需要对系统进行定期的维护和更新，及时解决存在的问题和漏洞。
2. DSS系统应用效果评估DSS系统的应用效果评估是一项重要的工作，它可以帮助评估系统是否达到预期的效果，并提出改进建议。
以下是一些常用的评估指标和方法：2.1 用户满意度评估通过用户满意度评估可以了解用户对系统的使用情况和体验。
cae是什么意思
cae是什么意思cae的中文意思是什么?它具体指的是什么?下面是店铺给大家整理的cae是什么意思，供大家参阅!cae是什么意思指工程设计中的计算机辅助工程CAE(Computer Aided Engineering)，指用计算机辅助求解分析复杂工程和产品的结构力学性能，以及优化结构性能等。
而CAE软件可作静态结构分析，动态分析;研究线性、非线性问题;分析结构(固体)、流体、电磁等。
CAE发展历史CAE(Computer Aided Engineering)是用计算机辅助求解复杂工程和产品结构强度、刚度、屈曲稳定性、动力响应、热传导、三维多体接触、弹塑性等力学性能的分析计算以及结构性能的优化设计等问题的一种近似数值分析方法。
CAE从60年代初在工程上开始应用到今天，已经历了50多年的发展历史，其理论和算法都经历了从蓬勃发展到日趋成熟的过程，现已成为工程和产品结构分析中(如航空、航天、机械、土木结构等领域)必不可少的数值计算工具，同时也是分析连续力学各类问题的一种重要手段。
随着计算机技术的普及和不断提高，CAE系统的功能和计算精度都有很大提高，各种基于产品数字建模的CAE系统应运而生，并已成为结构分析和结构优化的重要工具，同时也是计算机辅助4C系统(CAD/CAE/CAPP/CAM)的重要环节。
CAE系统的核心思想是结构的离散化，即将实际结构离散为有限数目的规则单元组合体，实际结构的物理性能可以通过对离散体进行分析，得出满足工程精度的近似结果来替代对实际结构的分析，这样可以解决很多实际工程需要解决而理论分析又无法解决的复杂问题。
其基本过程是将一个形状复杂的连续体的求解区域分解为有限的形状简单的子区域，即将一个连续体简化为由有限个单元组合的等效组合体;通过将连续体离散化，把求解连续体的场变量(应力、位移、压力和温度等)问题简化为求解有限的单元节点上的场变量值。
此时得到的基本方程是一个代数方程组，而不是原来描述真实连续体场变量的微分方程组。
人工智能辅助决策系统的设计与开发
人工智能辅助决策系统的设计与开发一、引言人工智能技术的快速发展和广泛应用，为企业的决策提供了更加可靠、精准的支持，提高了企业的决策效率和质量。
辅助决策系统是人工智能技术在企业中的典型应用之一，通过数据的分析，人工智能辅助决策系统可以帮助企业领导者快速判断决策的方向和方式。
本文旨在论述如何设计和开发人工智能辅助决策系统，为企业的决策提供可靠的支持。
二、人工智能辅助决策系统的概述人工智能辅助决策系统是基于人工智能技术的先进判断系统，用于帮助企业领导者制定更加科学的决策方案。
该系统主要通过数据的分析、模拟实验和预测模型等手段，辅助企业领导者进行决策。
此外，该系统还可以根据领导者制定的决策规则，自主判断和制定决策方案。
三、人工智能辅助决策系统的设计思路人工智能辅助决策系统的设计需要考虑到企业领导者的实际需求和系统的实际应用环境，以此为依据设计系统的核心功能和基本特点。
设计思路应该包括以下几个方面：1、数据的收集与分析人工智能辅助决策系统是一个数据驱动的系统，它需要有大量、高质量的数据输入以支持决策。
在数据收集方面，系统可以通过与企业内部数据库的集成和与外部数据源的连接来实现。
数据的分析通过人工智能算法来完成，例如数据挖掘、机器学习等技术将有助于系统更好地发现数据中的规律。
2、决策模型的构建决策模型是人工智能辅助决策系统最为重要的部分之一，它将直接影响系统的判断能力和决策精度。
首先，系统需要根据企业的实际情况，设计自己的决策模型。
其次，为了增加模型的可靠性和普适性，系统应该同时的集成多种决策模型方法，例如SWOT法、AHP法等。
3、多重决策模型判断人工智能辅助决策系统的特色之一就是它可以同时在多个角度进行决策判断。
我们需要在系统中集成多种决策模型，然后将这些模型的判断结果进行综合，从而得到一个更加科学的决策结果。
4、自主学习与优化人工智能辅助决策系统应该有自学习、自优化的能力，在不断使用中，随着数据的逐渐增多，系统也应该能够自我完善，形成更加成熟的决策模型，增强决策依据的科学性和准确性。
智能计算与辅助决策支持系统设计
智能计算与辅助决策支持系统设计随着信息技术的飞速发展，人工智能正在成为越来越多企业的核心竞争力。
其中，智能计算技术是人工智能的重要支撑，并可应用于各种决策支持系统。
本文就智能计算与辅助决策支持系统的设计及应用进行探讨。
一、智能计算技术智能计算技术是一种利用计算技术模拟人类智能的技术。
它包括模糊计算、神经网络、遗传算法、人工生命等多种形式。
这些技术都是为了模拟人类的智能，并用于解决复杂的问题。
例如，模糊计算可以解决模糊问题。
人们在面对一些无法准确描述的问题时，可以利用模糊计算来进行推理和判断。
而神经网络可以从复杂的数据中学习到规律，可以应用于图像识别、自然语言处理等领域。
二、辅助决策支持系统辅助决策支持系统是指为企业决策者提供科学的分析、模拟和决策支持的计算机系统。
辅助决策支持系统能够处理、分析和模拟大量的信息，来帮助企业进行决策。
它的应用领域非常广泛，包括金融、医疗、制造等多个行业。
例如，在金融领域，辅助决策支持系统可以用于股票交易、风险管理等方面。
在医疗领域，辅助决策支持系统可以用于诊断、医疗方案制定等过程中。
在制造领域，辅助决策支持系统则可以用于供应链管理、生产调度等方面。
三、在辅助决策支持系统中，智能计算技术的应用非常重要。
具体来说，可以将智能计算技术应用于以下几个方面：1、数据挖掘与预测分析；2、模糊决策分析；3、风险管理；4、智能优化。
1、数据挖掘与预测分析数据挖掘和预测分析是辅助决策支持系统中最核心的部分。
智能计算技术可以从海量的数据中提取出有用的信息，进行分类、聚类、关联规则挖掘等工作，从而帮助企业做出更加准确的决策。
2、模糊决策分析模糊决策分析是辅助决策支持系统中的一项核心技术。
它可以处理不确定性、模糊性等问题，从而使决策更加灵活、适应性更强，可以处理各种非定型的问题，从而更好地适应复杂的现实环境。
3、风险管理风险管理是企业决策中的一项非常重要的方面。
智能计算技术可以在企业的风险管理方面发挥重要作用。
决策支持系统名词解释管理学
决策支持系统名词解释管理学决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）是管理学领域中的一个重要概念，指的是一种基于计算机技术的系统，旨在辅助管理者在复杂的决策环境中进行决策制定和分析。
本文将详细解释决策支持系统的概念、特点、构成以及在管理学中的应用。
一、决策支持系统的概念决策支持系统是一种集成了数据仓库、数学模型、人工智能等技术手段的信息系统。
其核心目标是为决策者提供必要的信息和分析工具，支持其在信息不完整、不确定的决策环境中，实现决策的科学化、合理化和高效化。
二、决策支持系统的特点1.针对性：决策支持系统针对特定的决策问题，提供定制化的信息支持。
2.交互性：系统允许决策者与系统进行交互，调整参数、假设，观察决策结果的变化。
3.集成性：系统集成了多种数据来源和分析工具，为决策者提供全面的决策支持。
4.智能性：利用人工智能等技术，实现对数据的自动分析和处理，减轻决策者的工作负担。
三、决策支持系统的构成决策支持系统主要由以下几个部分构成：1.数据仓库：存储和管理大量数据，为决策提供数据基础。
2.模型库：集成了多种数学模型，用于对数据进行分析和预测。
3.知识库：存储了专家的知识和经验，为决策提供智力支持。
4.人机交互界面：决策者与系统进行交互的界面，允许决策者输入指令、查看结果等。
四、决策支持系统在管理学中的应用在管理学中，决策支持系统被广泛应用于企业的战略决策、市场营销、生产管理等领域。
例如，企业战略决策者可以利用决策支持系统分析市场环境、竞争对手情况，制定合适的战略方向。
市场营销人员可以通过系统分析消费者行为、市场需求，制定精准的市场营销策略。
生产管理人员可以利用系统优化生产流程，提高生产效率和质量。
五、总结综上所述，决策支持系统是一种基于计算机技术的信息系统，具有针对性、交互性、集成性和智能性等特点。
它主要由数据仓库、模型库、知识库和人机交互界面等部分构成，在管理学中被广泛应用于企业的各个领域，为企业决策提供科学有效的支持。
计算机辅助设计(CAD)
1.2 CAD在土木工程中的 应用
PMCAD可绘制各种类型结构的结构平面图和楼板配筋图， PMCAD还可以作砖混结构和底层框架上层砖房结构的抗震分析 验算。同时，PMCAD还能够用来统计结构工程量，并以表格形 式输出。
1.2 CAD在土木工程中的 应用
2）PK模块 PK模块则是钢筋混凝土框架、框排架、连续梁结构计算与
施工图绘制软件，PK模块具有二维结构计算和钢筋混凝土梁柱 施工图绘制两大功能。
PK模块本身提供一个平面杆系的结构计算软件，适用于工 业与民用建筑中各种规则和复杂类型的框架结构、框排架结构、 排架结构、剪力墙简化成的壁式框架结构及连续梁结构、拱形 结构等。
1.2 CAD在土木工程中的 应用
在整个PKPM系统中，PK承担了钢筋混凝土梁、柱施工图辅 助设计的工作，可为用户提供四种方式绘制的梁、柱施工图。
1.2 CAD在土木工程中的 应用
整座建筑的设计应包括建筑、结构、给水排水、暖气通风、 通信、供电、电梯等设备以及装修等各协作专业的设计集成，称 为建筑集成化设计体系。
现在国际上先进的建筑集成化计算机辅助设计系统（CAAD） 具有资料检索（信息库的建立与管理）、科学计算、绘图与图形 显示、仿真模拟、综合分析、评价优化以及咨询决策等方面的基 本功能。它的工作范围包括可行性研究、总体规划、初步设计、 技术设计、施工图绘制、设计文件以及工程造价预测与分析的全 过程。
图12-2 PKPM建模
1.2 CAD在土木工程中的 应用
1）PMCAD模块 结构平面计算机辅助设计软件（PMCAD）是整个PKPM软
件的核心，它采用人机交互方式，引导用户逐层对要设计的结 构进行设置，建立起一套描述建筑物整体结构的数据，如图123所示。
图12-3 PM软件界面
决策支持系统
决策支持系统决策支持系统（DDS）是一种基于计算机技术和信息技术的系统，用来辅助决策者进行决策过程中的信息获取、分析、评估和选择等环节。
通过整合和分析大量的数据和信息，DDS可以提供可靠的决策支持，为决策者提供决策的依据，帮助其做出准确、高效和科学的决策。
下面将从DDS 的定义、特点、功能和应用等方面进行详细介绍。
首先，DDS的定义。
DDS是一种以计算机技术和信息技术为基础的决策辅助系统，通过收集、分析和应用大量的数据和信息，帮助决策者进行决策过程中的信息获取、分析、评估和选择等环节，提供决策的依据和支持。
DDS可以采用各种技术和方法，如数据挖掘、模型建立、信息检索和智能算法等，以实现对数据和信息的高效利用和全面分析。
然后，DDS的功能。
DDS主要包括信息获取、数据分析、决策评估和决策选择等功能。
信息获取是DDS的基础功能，通过收集和整合各种数据和信息，形成决策的数据源和知识库。
数据分析是DDS的核心功能，通过应用数据挖掘、模型建立和统计分析等方法，对数据进行分析和挖掘，提取有用的信息和规律。
决策评估是DDS的关键功能，通过对决策的各种方案和选项进行评估和比较，提供决策的可行性和优劣性评价。
决策选择是DDS的最终功能，通过综合分析和评估的结果，帮助决策者做出最佳的决策选择。
最后，DDS的应用。
DDS可以应用于各个领域和行业，如企业管理、金融投资、物流运输、市场营销、医疗健康等。
在企业管理中，DDS可以帮助企业管理者进行决策支持，优化生产计划、供应链管理和资源配置等方面的决策。
在金融投资中，DDS可以帮助投资者进行数据分析和风险评估，提供投资决策的参考和建议。
在物流运输中，DDS可以帮助物流管理者进行路径选择和货物配送等决策，提高物流的效率和质量。
在市场营销中，DDS可以帮助市场营销人员进行市场分析和目标客户的选择，制定合适的市场营销策略。
在医疗健康领域中，DDS可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案的选择，提高医疗的质量和效果。
计算机辅助决策和商务分析的方法
计算机辅助决策和商务分析的方法随着信息技术的快速发展，计算机辅助决策和商务分析在商业领域的重要性日益凸显。
这些方法借助计算机和相关软件工具，帮助企业和组织更有效地进行决策和分析，从而提升经营效益和竞争力。
本文将探讨计算机辅助决策和商务分析的几种常用方法。
一. 数据挖掘和大数据分析数据挖掘和大数据分析是计算机辅助决策和商务分析中常用的方法之一。
数据挖掘通过从大量数据中挖掘潜在的模式和关联，帮助企业发现并理解隐藏在数据背后的价值信息。
大数据分析则是利用计算机和相关算法来处理海量数据，从中获取洞察和预测，帮助企业做出更准确的决策和规划。
二. 人工智能和机器学习人工智能和机器学习在计算机辅助决策和商务分析中扮演着重要角色。
人工智能模拟人类的智能行为和思维过程，而机器学习则是通过让计算机学习和改进自身的能力，来实现智能化的分析和决策。
这两种方法可以帮助企业处理复杂的数据和情景，解决决策中的各种问题，提高企业的决策水平和效率。
三. 决策支持系统决策支持系统（DSS）是一种涉及计算机、软件和数据的信息系统，旨在为决策者提供信息和分析工具，辅助其进行决策。
通过结合模型和算法，决策支持系统能够为企业提供不同层次和类型的决策支持，包括数据收集和分析、情景模拟、决策评估和风险管理等。
决策支持系统可以根据用户需求和背景进行个性化配置，提供最合适的决策支持方案。
四. 商务智能商务智能（Business Intelligence）是利用技术和工具对企业内外大量数据进行收集、组织、分析和展示的过程。
商务智能旨在帮助企业从数据中发现商业模式和趋势，以及制定正确的商业战略和决策。
通过可视化和互动式的分析界面，商务智能使企业用户能够快速获取准确的业务数据，发现问题和机会，并针对性地采取行动。
五. 预测和优化模型预测和优化模型是计算机辅助决策和商务分析中的重要组成部分。
预测模型通过对历史数据进行分析和建模，来预测未来的趋势和结果。
优化模型则是通过数学和算法，对复杂的决策问题进行建模和求解，找到最佳的决策方案。
决策分析和决策支持系统方案
决策分析和决策支持系统方案一、简介决策分析和决策支持系统是管理领域中常用的工具和方法，它们旨在帮助决策者更好地理解复杂的问题，并提供针对决策问题的解决方案。
本文将探讨决策分析和决策支持系统的概念、特点以及其在实际应用中的方案。
二、决策分析决策分析是指通过对问题进行系统的分析和评估，为决策者提供决策依据的过程。
它旨在将复杂的问题简化、量化，并提供不同方案之间的比较和评判。
决策分析通常包括以下步骤：1. 问题定义：明确决策的目标和范围，并确定需要解决的问题。
2. 数据收集：收集相关的数据和信息，并对其进行整理和分析。
3. 建立模型：根据问题的特点，构建数学模型或其他模型，以便对问题进行量化和分析。
4. 分析和评估：使用适当的方法对模型进行分析，评估不同方案的优劣。
5. 结果解释：将分析结果向决策者进行解释，并提供相应的建议。
三、决策支持系统决策支持系统是利用计算机技术和数学方法来辅助决策者进行决策的系统。
它结合了信息技术、管理科学和决策理论，能够处理大量的数据和信息，并提供可视化和交互式的界面。
决策支持系统通常包括以下特点：1. 数据库管理：能够存储和管理大量的数据和信息，方便决策者进行查询和分析。
2. 模型建立：支持使用数学模型或其他模型来辅助决策，提供量化和分析的能力。
3. 决策分析：能够对不同方案进行评估和比较，帮助决策者做出最优的决策。
4. 可视化和交互界面：提供直观、易于操作的界面，方便决策者进行数据分析和决策过程的控制。
四、决策分析和决策支持系统的应用方案决策分析和决策支持系统在各行各业都有广泛的应用。
以下是几个常见的应用方案：1. 营销决策：通过对市场数据的分析和评估，帮助企业确定最佳的市场推广策略和定价策略。
2. 供应链管理：利用决策支持系统来优化供应链的运作，包括供应商选择、库存管理和运输优化等。
3. 项目管理：使用决策分析方法来评估项目风险、资源分配和进度控制，提高项目决策的准确性和效率。
决策支持系统（Decision
决策⽀持系统（Decision Support System ，简称DSS） 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半结构化或⾮结构化决策的计算机应⽤系统。
DSS的概念是在20世纪70年代提出的，并在80年代获得发展。
它的产⽣原因有：传统的MIS没有给企业带来巨⼤的效益，⼈在管理中的积极作⽤要得到发挥；⼈们对信息处理规律认识提⾼，⾯对不断变化的环境，要求更⾼层次的系统来直接⽀持决策；计算机应⽤技术的发展为DSS的发展提供了物质基础。
20世纪80年代初，R。
H。
Sprague提出决策⽀持系统应⽤具有以下主要特征：1.数据和模型是DSS的主要资源；2.DSS主要是解决半结构化及⾮结构化问题；3.DSS是⽤来辅助⽤户作决策，但不是代替⽤户；4.DSS的⽬的在于提⾼决策的有效性⽽不是提⾼决策的效率决策分类1.按⽀持层次分类⽀持系统可以⽀持组织中的各个管理层次。
根据各层次决策任务之不同，决策⽀持系统可以划分为：1战略规划决策⽀持系统，这是⽤于⾼层管理决策的；2战略决策⽀持系统，这是⽤于操纵管理决策的。
2.按⽀持的决策类型分类1个⼈决策⽀持系统；2组织机构决策⽀持系统，⼜称为分布式决策⽀持系统；3群体决策⽀持系统。
3.按⽀持的数据与模型操纵能⼒分类数据检索和模型计算是决策⽀持系统的两种重要功能，所以决策⽀持系统可分为：1数据检索决策⽀持系统，包括⽂件检索系统、数据分析系统、信息分析系统；2模型计算决策⽀持系统，包括统计模型系统、模拟模型系统、优化模型系统、建议模型系统等。
4.按决策⽀持系统的适⽤范围分类按决策⽀持系统适⽤范围的狭窄与宽⼴，可分为专⽤的决策⽀持系统和通⽤的决策⽀持系统。
前者通常针对特定的决策环境和需求所开发，⽽后者往往是根据⼀类问题开发⼀种决策⽀持系统的⽣成系统器，对同类问题的不同具体案例，只要更换⼀些参数和要求并进⾏适当的调整，即⽣成新的决策⽀持系统。
决策的进程⼀般分为4个步骤：(1)发现问题并形成决策⽬标，包括建⽴决策模型、拟定⽅案和确定效决策⽀持系统果度量，这是决策活动的起点；(2)⽤概率定量地描述每个⽅案所产⽣的各种结局的可能性；(3)决策⼈员对各种结局进⾏定量评价，⼀般⽤效⽤值来定量表⽰。
计算机辅助决策的应用案例
计算机辅助决策的应用案例随着计算机技术的迅猛发展，计算机辅助决策系统在各个领域中的应用日益广泛。
无论是商务决策、医疗诊断还是城市规划，计算机辅助决策系统都能提供准确的数据分析和智能决策支持。
本文将以几个应用案例为例，介绍计算机辅助决策在不同领域中的应用。
一、商务决策中的计算机辅助决策商务决策中的计算机辅助决策系统通过数据分析和模型预测，为企业决策者提供决策支持。
例如，在市场营销领域，计算机辅助决策系统可以通过数据挖掘和分析客户行为数据，帮助企业分析市场趋势、制定产品定价策略，并优化广告和促销活动。
二、医疗诊断中的计算机辅助决策计算机辅助决策在医疗诊断领域的应用已逐渐成为常态。
例如，医学影像诊断中的计算机辅助诊断系统能够通过图像分析和机器学习技术，辅助医生发现潜在的疾病迹象。
这种系统能够提高影像诊断的准确性和效率，帮助医生制定更加精准的治疗方案。
三、城市规划中的计算机辅助决策城市规划中的计算机辅助决策系统可以通过模拟和优化技术，为城市规划者提供科学的决策依据。
例如，在交通规划方面，计算机辅助决策系统可以通过模拟不同交通方案的运行效果，帮助城市规划者选择最优的交通规划方案。
此外，城市气候模拟等系统也能够辅助城市规划者进行气候适应性规划和决策。
四、金融投资中的计算机辅助决策金融投资中的计算机辅助决策系统利用复杂的算法和模型，为投资者提供量化的决策依据。
通过分析大量的市场数据和预测模型，计算机辅助决策系统可以辅助投资者进行风险评估和资产配置。
这种系统可以提高投资决策的准确性，并帮助投资者获取更好的收益。
总结：计算机辅助决策系统在商务决策、医疗诊断、城市规划和金融投资等领域中都有广泛的应用。
通过数据分析、模型构建和智能算法，这些系统可以为决策者提供准确的决策支持，帮助他们做出更加科学和精确的决策。
随着人工智能和大数据技术的不断发展，计算机辅助决策系统的应用领域将越来越广泛，为各行各业的决策者带来更大的帮助。
控制系统的计算机辅助分析
THANKS
感谢观看
状态空间法的基本概念
状态空间法是现代控制理论的基础，通过引入状态变量的概念，将系统的动态行为描述为一组状态方程。
状态空间法的优点
状态空间法能够全面描述系统的动态特性，包括稳定性、能控性、能观性等，为控制系统的分析和设计提供了统一的 数学框架。
状态空间法在计算机辅助分析中的应用
计算机辅助分析软件能够方便地处理状态空间法中的矩阵运算和图形化表示，使得控制系统的分析和设 计更加高效、准确。
动态规划在最优控制中的 应用
动态规划方法可用于求解离散时间系统和连 续时间系统的最优控制问题。在离散时间系 统中，通过构造状态转移方程和性能指标函 数，将最优控制问题转化为多阶段决策问题 ；在连续时间系统中，则需将问题离散化后
应用动态规划方法求解。
06
现代控制理论在计算机辅 助分析中的应用
状态空间法在现代控制理论中的地位和作用
经典控制理论回顾
01
传递函数
描述线性定常系统动态特性的数学模型，是系统输出量与输入量的拉普
拉斯变换之比。传递函数反映了系统的固有特性，与输入信号无关。
02
频率响应
系统在正弦信号作用下，输出信号的幅值和相位随输入信号频率变化的
关系。频率响应反映了系统对不同频率信号的传递能力。
03
根轨迹法
通过分析系统特征方程的根随系统参数变化而变化的轨迹，来研究系统
04
非线性系统计算机辅助分 析方法
相平面法及其局限性
相平面法
相平面法是一种通过图形表示非线性系统动态行为的方法。在相平面上，系统的状态变量被表示为点，而状态变 量的变化则被表示为点的轨迹。通过观察和分析相平面上的轨迹，可以了解系统的稳定性、周期性和其他动态特 性。
计算机辅助决策系统系统评价原始研究循证临床指南
计算机辅助决策系统系统评价原始研究循证临床指南
在循证医学的大环境下各个层级的用户对临床证据的需求日趋强烈。
临床证据的来源很多，例如随机对照研究等临床研究，或者meta分析、系统评价等二次分析；而系统评价作为一个‘承上启下’的证据整合的方法被科学界普遍认为是证据的相对金标准。
它向下总结了随机对照研究的证据，向上将这些证据输出给循证指南做卫生决策的基础。
除此之外，它在药品监督管理方面也发挥重要的作用，对系统评价的基本方法的掌握，对其结果的解读，辨别其质量优劣的能力，以及对其外推价值的了解已是当今医学事务的必备技能。
计算机辅助决策系统系统评价原始研究循证临床指南如下：
1.了解系统评价在医学事务的应用
2.掌握证据图制作的核心方法以及应用范围
3.掌握临床问题至科研问题的转化（PICO）
4.掌握系统评价中常见效应量指标的解读
5.对已发表的系统评价有鉴别能力，并课批判性阅读/评估/引用其数据以及结论
6.了解meta分析以及其过程中的相关核心概念
7.了解meta分析结果的解读、鉴别、以及恰当的外推
8.了解循证指南的关键元素以及其与系统评价的关系课程目录：
1. 系统评价与医学事务
2. “战略”型系统评价 - Evidence Mapping简介
3. 高质量系统评价如何炼成？
4. 系统评价中常用效应量的计算与解读
5. Meta分析的核心理念与关键注意点
6. 异质性的评估与解读
7. 亚组分析的设计与解读
8. Meta分析深度解读
9. 质量影响决策-证据体的质量的评估
10.系统评价与循证临床指南-从证据到决策。
CAPP的分类
CAPP（Computer Aided Process Planning，计算机辅助工艺设计）系统的功能是指利用计算机软硬件作为辅助工具，依据产品设计所给出的信息，对产品的加工、装配等制造过程进行设计。
一般认为，CAPP包括毛坯设计、加工方法选择、工序设计、工艺路线制定和工时定额的计算等。
其中，工序设计又可包含工装夹具的选择或设计、加工余量分配、切削用量选择以及机床、刀具的选择、必要的工序图生成等。
派生式CAPP系统1、系统的基本工作原理派生式CAPP系统用GT码描述与输入零件信息。
系统要预先对现有零件进行分组，得到所谓的零件组。
每个零件组对应一个样件（可以是实际零件，也可以是虚构零件），每一个样件对应一个通用的制造过程，即样件的标准工艺规程。
派生式系统需要有零件组矩阵文件（用于对标准工艺规程的搜索和筛选）、样件的标准工艺规程文件及各种加工工程数据文件（如切削用量、设备、刀具、夹具、量具、辅具、工时定额等资料）供生成新零件时检索调用。
在工艺设计时，系统以被设计零件的GT码为依据，首先搜索到该零件所属的零件组矩阵，再通过系统预先制定的筛选逻辑，从标准工艺规程中筛选派生出当前零件的工艺规程，然后调用有关工艺数据，对工艺规程文件进行必要的补充，最后得到当前零件的工艺过程。
其系统结构如图6.7所示。
派生式CAPP系统的结构2、系统的设计过程第一步，选择或制定合适的零件分类编码系统（即GT码）。
其目的是用GT码对零件信息进行描述与输入和对零件进行分组，以得到零件组矩阵和制定相应的标准工艺规程。
第二步，进行零件分组。
为了合理制定样件，必须对零件分组。
一个零件组一般包含了若干个相似零件，可以把每个相似零件组用一个样件来代表（也可以用一个零件族矩阵来代表）。
这个样件的制造方法就是组内零件的公共制造方法，即标准工艺规程。
它除了包括样件的加工内容外，还包括了加工设备、刀具和夹具等信息。
它是集中了专家和工艺人员的集体智慧与经验，并通过对生产实践的总结制定出来的。
智能分析与辅助决策系统
02 03
大数据处理技术
随着数据量的爆炸式增长，大数据处理技术将更加重要。智能分析与辅 助决策系统将采用更高效的大数据处理技术，实现对海量数据的快速分 析和处理。
云计算技术
云计算技术的普及将使得智能分析与辅助决策系统更加灵活和可扩展。 通过云计算平台，系统可以实现快速部署和弹性扩展，满足不同用户的 需求。
详细描述
该电商平台的推荐系统通过收集用户的浏览、搜索、购买等行为数据，以及商品的品牌、价格、分类 等属性数据，利用机器学习算法进行深度分析，为用户提供个性化的购物推荐。同时，系统还能够实 时监测用户反馈和市场变化，及时调整推荐策略，提高用户满意度和购物体验。
案例三：某政府的智慧政务系统
总结词
整合各部门数据资源，实现政务信息共享和流程优化，提高政府工作效率和公共服务水 平。
2023
智能分析与辅助决策 系统
REPORTING
2023
目录
• 智能分析与辅助决策系统概述 • 智能分析与辅助决策系统的关键技术 • 智能分析与辅助决策系统的应用场景 • 智能分析与辅助决策系统的未来发展 • 智能分析与辅助决策系统的挑战与解决方案 • 智能分析与辅助决策系统案例研究
2023
PART 01
分类和聚类
分类和聚类技术能够将数据按照一定 的规则进行分类或聚类，便于对数据 进行管理和分析。
机器学习技术
机器学习技术
通过机器学习技术，让计算机从数据中自动 学习和提取规律，进行预测和决策。
监督学习
监督学习通过已知的训练数据集进行学习， 并预测新的数据。
无监督学习
无监督学习通过对无标签的数据进行学习， 发现数据的内在结构和关系。
VS
详细描述
辅助决策系统的设计与实现
辅助决策系统的设计与实现在现代社会中，数据和信息量越来越庞大，决策越来越复杂。
而正确、及时的决策对于企业、政府和其他组织的成功至关重要。
因此，辅助决策系统的设计和实现成为了一个热门的研究领域。
辅助决策系统，也称为决策支持系统（DSS），是指为了帮助人们进行决策而开发出来的应用程序。
在这个系统中，计算机程序可以为用户提供数据的分析、可视化和建模功能，从而更好地协助用户做出正确的决策。
那么，设计和实现一个辅助决策系统需要考虑哪些因素呢？首先，我们需要考虑决策的性质和目的。
不同的决策问题需要不同的辅助决策系统来支持它们。
例如，战略性的长期规划需要更多的定量数据和分析，而操作性的日常决策则需要更多的实时数据和基于经验的决策支持。
其次，我们需要考虑决策所涉及的数据和信息。
辅助决策系统需要能够获取、存储和处理不同来源的信息，包括内部和外部数据，如财务数据、市场数据、客户数据等。
同时，辅助决策系统还需要具备数据分析和建模能力，以便更好地理解和描述决策问题。
第三，我们需要考虑用户的需求和使用体验。
辅助决策系统的用户通常是企业或组织中的高级管理人员，他们需要快速、准确地获取信息来做出决策。
因此，系统的使用体验和性能是非常重要的。
设计和实现阶段需要考虑到用户的需求，如简洁的界面、直观易懂的操作流程等，以便为用户提供高效和灵活的使用方式。
最后，我们需要考虑辅助决策系统的可拓展性和安全性。
随着时间的推移，辅助决策系统可能需要支持更多的数据和信息，以及更多的用户和使用场景。
因此，系统需要具备可拓展性，以支持未来的增长和变化。
此外，辅助决策系统涉及的数据和信息通常是机密的，因此系统的安全性和数据保护也需要得到充分考虑。
总之，设计和实现一个辅助决策系统是一个复杂的过程，需要考虑多方面因素。
在设计和实现过程中，需要充分考虑决策的性质和目的、数据和信息的特点、用户的需求和使用体验、系统的可拓展性和安全性等因素。
只有这样，才能开发出适合用户需求和场景的高效、准确、安全的辅助决策系统。
感性工学的计算机辅助决策系统的研究
感性工学的计算机辅助决策系统的研究摘要:感性工学是一种以消费者为导向的产品开发新工效学技术。
它重视消费者的情感和感官上的需求,将其量化成数据,并映射成设计元素。
本文通过简单介绍感性工学的研究流程及研究方法,运用计算机语言建立一个基于感性工学的网络分析系统,通过网络开展在线用户调研,并将各种数据统计分析方法(多维尺度分析、聚类分析、因子分析)集成于系统之中,挖掘消费者对产品的心理感受。
关键词:感性工学计算机辅助多维尺度分析聚类分析因子分析0 前言感性工学基本上可以定义为:以工学的手法,设法将人的各种感性定量化(感性量),再寻找出这个感性量与工学中所使用的各种物理量之间的函数关系,作为工程研究的基础。
随着产品设计与制造技术的成熟化,产品由“生产导向”转变到今天的“消费导向”。
产品“精神”方面的表现越来越受到重视。
针对这一改变,设计者在进行设计之前必须了解消费者对产品的感性方面的需求,运用类似感性工学的方法量化消费者的感性需求,以达到准确掌握消费者感性需求,协助设计者进行产品设计的目的。
因此要协助设计者进行产品设计,将感性工学实际应用于产品造型设计过程中,构建计算机辅助决策系统有其重要的指导作用。
本研究希望通过构建计算机辅助决策系统,使整个感性工学的分析过程对设计者透明,设计者通过该系统对网络调研结果的分析操作即可了解消费者对产品的感性方面的需求,进而进行下一步的产品设计开发工作。
1 计算机辅助决策系统的实现计算机辅助决策系统主要是通过收集产品样本图片,感性意象语意资料,并结合产品的基本造型设计元素进行多次用户调研,经过系统的分析调研结果,获取产品的设计元素,进而得出符合用户感性需求的产品,最后进行方案评价试验,检验系统的可信度,以达到辅助设计者进行设计方案评估与修正的作用。
整个系统的体系结构如图1所示。
1.1系统模块组成结合计算机辅助决策系统的体系结构与感性工学的理论,可以将该系统划分为四个模块,分别为:用户调研模块、代表样本生成模块、代表意象语义生成模块、设计元素分析、校验模块。
均矿过程计算机辅助决策系统简介
均矿过程计算机辅助决策系统简介
张敬亭;薛刚;崔刚
【期刊名称】《控制与决策》
【年(卷),期】1992(7)4
【摘要】均矿是冶炼生产过程中的主要环节之一。
宝钢虽是一个现代化企业,但在均矿最佳配比方案的计算上仍采用经验法、加权法及杂凑算法。
为减少人为的影响、提高决策水平,建立了计算机辅助决策系统。
如考虑资源情况的限制,常用的线性规
划对此问题常常无解,为此,本系统采用了多目标规划。
把X_j(j=l,…,n)看成是每个品种的堆积计划量作为决策变量,模型可描述为求一组X_j(j=1,…,n) LexMin
S={S_1,S_2,…,S_m},m<10 满足约束条件: 各品种库存量(B_j)
【总页数】2页(P318-319)
【关键词】均矿过程;冶炼;决策系统;计算机
【作者】张敬亭;薛刚;崔刚
【作者单位】鞍山钢铁学院114002;宝山钢铁总厂
【正文语种】中文
【中图分类】TF306
【相关文献】
1.均矿过程电子计算机辅助决策系统初探 [J], 薛钢;崔刚
2.商业企业计算机辅助分析和辅助决策系统的建设方法 [J], 孙孝文; 任国庆
3.一种新的计算机辅助决策系统—群体决策支持系统（GDSS） [J], 王佩玲
4.决策分析系统——计算机辅助决策分析的研究 [J], 于清文
5.商业企业计算机辅助分析和辅助决策系统的建设 [J], 曹永峰
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
可以根据具体情况任意设定数据库的档案信息，方便用户使用。 可任意设定特管户（群集），方便自己及他人的使用。 任何用户无须了解数据仓库、数据挖掘、决策论的理论技术，即可为自己 及他人设计各种实际使用的决策分析方法。
CADDAS系统的主要特点
系统的通用性 几乎对任意网络（局域网及广域网）及数据库系统均适用；对任何单位均适用。
操作的方便性 用鼠标即可完成各种决策分析的设计及统计分析。
使用的灵活性 决策查询的条件及结果均可由用户用鼠标任意设定（sql语句）。
查询数据的时时性 决策查询是对最底层数据库的sql操作，保证了结果的时时性。
计算机辅助决策设计分析 系统
（CADDAS）
(智能查询、数据仓库、多维分析) (数据挖掘、专家系统、辅助决策)
面临的困惑
海量信息与其中有用信息提取之间的矛盾。 有用信息获取周期长
需求、分析、开发（编程）、出结果。 根据结果又要反复上述过程。 需求与开发之间的矛盾，多次回归反复。 必须求助专业统计、分析、计算机人员。 综合人才的缺乏。 如何将专家好的经验保存下来，实际工作中反复应用。 如何灵活方便的随时获取任何条件下的有用信息。 如何发现挖掘信息间的相互制约关系、普遍规律和特殊矛盾。 如何发现利用信息为决策支持服务。 如何构件不同的专家系统，服务于本单位。
系统级对用户权限的一次性设定；用户级完全不用考虑权限问题。 功能扩展的方便性
决策查询功能的扩展完全由普通用户根据实际情况自行设定（非软件开发人员）。 应用开发的简便性
仅一次性将数据库结构及用户使用权限告知该系统即可。 设计思想的先进性
面向普通用户、面向主题的三层结构（前台展示层、中间控制层、后台数据库层）设计思想。
第三季度
第四季度
……
数据查询 统计查询
数据
决策表 多维分析
OLAP
决策树 钻取分析 关联规则
动态图 趋势预测 分布图 对比图 数据排查 动态增长 线性预测 聚类图 弹性分析 数据分析 速率分析 神经网络 相关图 投入产出 … ...
120
100
80
60
40
20
0
0
1
2
3
4
5
决策设计 递归调用 主题设计
存储用户根据底层数据库结构 所设计的各种决策查询及决策决策 设计。
存储用户根据各种决策决策设 计所设计的各种决策查询及决策决 策设计。
知识库
存储结构 1 存储决策决策设计的底层数据库结 构。 2 存储决策查询动态生成SQL语句所 需信息。 3 存储决策查询结果展示形式。 4 存储决策查询使用权限。
查询数据的明细性 决策查询是对最底层数据库的sql操作，保证了结果的明细性（每一笔记录）。
结果展示的多样性 结果展示类型有:数据查询、决策表、趋势预测、决策树、动态图、分布图、对比图、数据排
查、数据分析、相关分析、弹性分析、投入产出分析、聚类分析、主成分分析、典型相关分析、线 性回归分析、神经网络、灰色相关度分析、关联规则、决策论、对策论及决策设计等等（完全由普 通用户设计）。 权限设定的灵活性
任何用户均可将为个人及他人所设计的决策分析方法、档案信息、特管户 （群集）保存起来，方便自己及他人以后使用。
调动起所有用户，增加知识库（决策分析方法、档案信息、特管户（群集 ）），提高计算机应用层次，提高决策分析水平。
CADDAS简介
➢先进的设计思想。运用《运筹学》中决策论的思想，将大量决策分析方法在计算 机上实现。充分利用数据库中数据，将数据库中数据用决策论科学分析方法分析 的结果灵活、生动、形象地展示给用户，以此来探索、发现、挖掘数据间的相互 制约关系、普遍规律和特殊矛盾，为决策者提供一个简洁、直观、方便、灵活的 计算机辅助决策设计分析工具。 ➢强大的分析功能。多种多样的数据挖掘方法:数据查询、决策表（多维分析）、 对比图 、 分布图 、决策设计、趋势预测、钻取分析、 动态图（时间张迟）、 弹性分析、数据排查、相关分析、主成分法、典型相关、聚类分析、马尔可夫、 数据分析 、线性回归、神经网络、层次分析、信息论熵、灰色关联、关联规则、 合作对策、对抗对策、风险决策、未定决策、粗糙推理、投入产出等等. ➢开放的设计技术。任决策者在给定的权限范围内可以为自己及他人任意设定所需 的各种决策模型。 ➢严格的权限管理。任一用户其数据查询范围有严格的限制，对任一决策查询只能 查出其自身权限范围内的数据；但其所设计存档的决策查询在其它用户使用时， 系统又自动在使用用户的查询范围内查询数据。 ➢便捷的操作使用。面向普通用户、用鼠标实现的集智能查询、数据仓库、多维分 析、数据挖掘、专家系统、辅助决策于一体的决策支持系统。
第一季度 第二季度 第三季度 第四季度
第四季度 第三季度 第二季度 第一季度
0
20
40
60
80
100
10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0
第一季度
第二季度
第三季度
第四季度
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
0
1
2
3
4
5
90 80 70 60 50 40 30 20 10 0
第一季度
第二季度
CADDAS的对策
任何用户无须计会、统计、计算机专业人员的帮助，即可任意获得个人权 限范围内的所需任何信息。
任何用户无须了解数据仓库、数据挖掘的理论技术，即可用各种分析结果 来指导实际工作。
任何用户无须了解决策论的各种理论分析技术，即可用各种决策分析结果 来挖掘信息数据间普遍规律与特殊矛盾，提高决策水平。
底层数据库 SQL SERVER
……
系统技术结构图
底层数据库 ORACLE
底层数据库 SYBASE
底层数据库
SYBASE ORACLE INFORMIX SQL SERVER SQL ANYWHERE FOX PRO DBASE等
用户级存档 将所设计的决策查询 及决策决策设计存档 按权限供其它用户及
将来使用
运行sql语句
局域或广域网 ODBC
工作站
上传sql语句 下传sql结果
向数据库提交sql语 句，将返回结果根据终 端需求展示给用户。
工作站
根据终端需求从
知识库读取所需底 层数据库结构，动 态生成sql语句。
第四季度
第一季度 100
80 60 40 20
0
第三季度
第二季度
100
50
北部
0
东部