辅助决策系统需求分析方案V1.0
电力调度优化辅助决策系统设计与实现
电力调度优化辅助决策系统设计与实现电力调度是指根据电力供需情况和电网运行状态,合理安排电力生产和消费的过程。
为了提高电力调度的效率和准确性,设计和实现一个电力调度优化辅助决策系统是非常必要的。
一、引言电力调度是电力系统运行的关键环节,它通过合理安排发电计划、调度发电机组以及备用能源等措施,以满足用户的电力需求和电网的安全稳定运行。
但是传统的电力调度方法存在一定的局限性,如信息交流不及时、决策依赖经验等。
因此,设计一个电力调度优化辅助决策系统,可以提高电力调度的效率和准确性,优化电力资源的使用,降低电网运行的风险,提升电力系统的可靠性和经济性。
二、系统需求分析(1)需求概述电力调度优化辅助决策系统的主要目标是提高电力调度的效率和准确性,优化电力资源的使用。
它需要通过收集、分析和处理电力系统相关的数据,并运用智能优化算法,以辅助决策者做出合理的调度决策。
(2)功能需求电力调度优化辅助决策系统应具备以下功能:1. 数据收集与处理:系统要能够实时获取电力系统各个节点的电量、功率、负荷等数据,并对这些数据进行分析和处理,形成合理的调度方案。
2. 优化算法应用:系统要集成各种智能优化算法,包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等,以提出最优的电力调度方案。
3. 调度决策辅助:系统要能够根据优化算法的结果,为决策者提供辅助决策的意见,包括建议的电力产量、发电机组的启停时间等。
4. 短期调度与长期调度:系统要能够支持短期调度和长期调度的决策,以满足不同时间尺度下的电力需求,同时考虑电力生产的效益和成本。
5. 故障处理与恢复:系统要具备故障检测和处理的功能,能够及时发现电力系统中的故障,并提出针对性的修复方案,以保证电力系统的安全稳定运行。
三、系统设计与实现(1)系统架构电力调度优化辅助决策系统的架构应包括数据收集与处理模块、优化算法模块和决策辅助模块等。
数据收集与处理模块负责实时获取电力系统的运行数据,并进行预处理和分析,为优化算法提供有效的输入数据。
“一件事”协同办公管理平台建设方案 v1.0
协同办公管理平台建设方案目录1. 项目简介 (7)1.1.项目名称 (7)1.2.项目承担单位及负责人 (7)1.3.目实施机构及项目负责人 (7)1.4.项目实施的标准规范和法律依据 (7)1.5.建设目标、内容、周期 (7)1.5.1建设目标 (7)1.5.2.建设内容 (8)1.5.3.建设周期 (8)1.6.总投资及来源 (8)2. 项目建设的必要性 (8)2.1.建设背景 (8)2.2.建设现状 (9)2.3.项目建设的意义和必要性 (10)2.3.1.项目建设的必要性 (10)2.3.2.项目建设的意义 (11)3. 需求分析 (13)3.1.目标需求分析 (13)3.2.界面需求分析 (13)3.3.业务需求分析 (14)3.3.1.办事材料梳理、精简 (14)3.3.2.表单电子化 (14)3.3.3.表单自动填报 (14)3.3.4.事项分发流转 (15)3.3.5.人脸识别验证 (15)3.3.6.文档拍照上传 (15)3.3.7.页面加载 (15)3.4.电子证照需求 (16)3.5.正确处理好与自建系统的关系 (16)3.6.安全性需求 (16)3.7.非技术性要求 (16)4. 平台设计 (17)4.1.总体思路 (17)4.2.界面风格设计 (18)4.2.1.界面设计 (18)4.2.2.操作设计 (19)4.2.3.用户体验 (19)4.3.整体架构 (20)4.3.1.技术架构 (20)4.3.2业务架构 (22)5. 建设方案 (23)5.1.渠道端 (23)5.1.1.手机APP (23)5.1.2.PC端 (23)5.2.平台基本功能 (23)5.2.1.组织管理 (23)5.2.2.即时通讯 (25)5.2.3.日志管理 (26)5.3.联办工作平台 (26)5.3.1.业务联办架构 (27)5.3.2.业务流程图 (28)5.3.3.事项登记 (28)5.3.4.事项办理 (28)5.3.5.办件跟踪 (29)5.3.6.消息提醒 (29)5.3.7.时效预警 (29)5.3.8数据查询 (30)5.3.9.统计分析 (30)5.4.智能表单填报 (30)5.4.1.表单与数据协作 (30)5.4.2.表单模板 (30)5.4.3.在线校验 (31)5.4.4.关联查询 (31)5.5.绩效考核 (31)5.5.1.绩效考核 (31)5.5.2.绩效考核体系 (31)5.5.3.考核报告 (32)5.5.4.绩效考核排名 (33)5.5.5.应用扩展 (33)5.6.系统管理 (33)5.6.1.权限管理 (33)5.6.2.用户管理 (34)5.7.平台支撑 (34)5.7.1.多种身份认证方式 (34)5.7.2.自定义表单、流程 (35)5.7.3电子印章集成 (35)5.7.4.项目软硬件配置清单 (37)5.8.数据库建设 (38)5.8.1.电子证照库 (40)5.8.2.电子档案库 (40)6. 与业务系统的对接 (42)6.1.统一身份认证 (42)6.2.与现有系统的对接 (42)6.2.1.自建系统对接 (42)6.2.2.无系统对接 (42)7. 系统安全 (44)7.1.数据调用安全 (44)7.2.数据安全 (44)8. 项目实施方案 (46)8.1.项目实施 (46)8.1.1.项目组织机构 (46)8.1.2.项目实施计划 (49)8.1.3.项目实施详细计划 (50)8.2.培训服务 (53)8.2.1.培训对象与内容 (53)8.2.2.培训方式 (53)8.3.技术力量及人员配置 (54)9. 项目运维方案 (56)9.1.技术服务 (56)9.1.1驻场服务内容 (56)9.1.2.驻场服务团队 (57)9.1.3.驻场服务规范 (57)9.2.运维服务形式 (57)9.3.服务质量保证 (58)10. 投资预算 (60)11. 效益分析 (61)11.1.优化办公模式,推进组织变革 (61)11.2.明确职责边界,减少部门扯皮 (61)11.3.减少中间环节,提升办事效率 (61)11.4.激发政务活力,提高服务质量 (61)11.5.任务责任到人,政令畅通无阻 (62)1.项目简介1.1.项目名称项目名称:协同办公管理平台建设方案1.2.项目承担单位及负责人承担单位:承担单位负责人:1.3.项目实施机构及项目负责人实施机构:实施机构负责人:1.4.项目实施的标准规范和法律依据(1)《网络安全等级保护条例》;1.5.建设目标、内容、周期1.5.1.建设目标搭建统一的协同办公管理平台,以工作流程管理为抓手,夯实发展基础,强化过程管控,搭建工作协调调度通道,实现专业协调、调度跟踪、核查督办的闭环管理,将管理要求真正输送到末梢。
临床辅助决策支持系统参数
临床辅助决策支持系统(CDSS)招标要求及技术参数一、项目总体方案1、总体目标临床辅助决策支持系统是基于我院医疗大数据平台和医院海量真实病历数据,结合医学文献、临床知识库等资源,利用分布式存储和计算、自然语言处理、机器学习等技术构建的,面向临床医生的辅助决策和推荐系统,系统支持自动从医生工作站获取当前就诊的患者信息,并从辅助诊疗、病历分析、知识推荐等角度在医生诊疗过程提供辅助决策。
2、基本功能需求(1)诊断推荐根据输入的患者信息和主诉现病史等信息,当医生下诊断时,自动推荐疑似诊断,并提供这些诊断的典型症状以及医院内相似病历,并提供相关推荐依据。
(2)检查检验推荐根据医生当前初步诊断结合患者基本信息、一诉五史,当医生下处置时,自动推荐合适的检验、检查项,并挖掘展示这些检查检验项在医院的相似病历中开立占比,以及相关文献参考,帮助医生进一步确诊。
(3)治疗方案推荐根据医生当前诊断及患者基本信息、一诉五史,在医生下医嘱时,推荐最佳的治疗方案,并提供这些治疗方案在医院的相似病历中的占比,以及相关文献参考等推荐依据。
(4)智能提醒依据患者基本信息、一诉五史,结合医院临床历史数据,在医生下诊断或开具不适合患者病情的医嘱处置时,自动预警提示。
(5)病历分析根据医生在工作站输入的性别、年龄、主诉、现病史、诊断、检查检验、用药等信息,基于医院历史数据找出相似病历及其各个维度的统计数据。
(6)历史数据实时统计分析根据条件对医院历史数据进行实时统计分析,包括相关病种数量、性别比例、年龄分布、病因分布、疗效比较、并发症、好转率、不良反应、平均住院日、平均住院费用、平均术前时间、手术率、复诊率等不少于20个相关性指标,将这些数据的统计分析结果实时展示在系统界面上,供医生参考。
二、技术参数要求。
人防指挥信息化辅助决策系统解决方案
人防指挥信息化辅助决策系统解决方案第一章方案概述1.1建设思路现代化人防部门除了担负战时城市防空袭任务,平时更应该充分利用和发挥其指挥体系、指挥平台、通信警报、各类抢险救灾专业队伍在城市平时抢险救灾中的优势。
特别是近年来随着城市发展速度越来越快、规模越来越大,自然灾害和灾害性事故给现代化建设造成的损失也越来越严重,给城市居民带来了重大财产损失和生命威胁,各级人防部门急需建立一个集指挥、灾情预警和救援处置为一体的应急指挥系统。
针对各级人防业务部门的职能特点,在系统的建设上应从以下几点开展工作:人防业务数据在多级别比例尺的电子地图中展现、管理以及统计分析,为视频会议、移动指挥等业务系统提供了应用接口,在此基础上,实现态势推演、重点目标防护、人口疏散、指挥调度等智能分析组件。
最终满足各级人防指挥部门,在日常业务管理、防空、防灾综合指挥中提供辅助决策信息。
1.2系统特色1)开放式的J2EE系统构架,可跨平台运行,系统基于组件式产品进行开发,具有很强的可扩展性,可以根据业务灵活定制。
2)优秀的数据支持,支持多种GIS格式数据的接入,多格式数据的无缝集成显示与分析,海量影像数据快速浏览,系统直观,可视化效果好,便于为人防提供辅助决策。
3)全面的辅助分析功用,包孕最佳途径分析、可视域分析、间隔量算、方位量算、面积量算、人员疏散分析、周边环境分析、人防资本指挥调度等多种智能分析组件。
4)丰富的专题表达,以范围分段专题图、单值专题图、饼图、柱状图等专题图表现方式表现各种地理和人防专题数据。
5)强大的查询统计功能,系统支持SQL结构化查询、空间几何查询、可对查询结果进行符合人防工程规范的各类统计分析,对查询结果实现地图定位。
6)专业的态势推演工具,在军事标图符号系统的基础上,扩展人防特有的图形符号,以所见即所得的交互体式格局进行图形符号标绘和编辑。
7)人性化的预案管理工具,对常规文档型的预案实现表格化、地图化和数字化管理与展现,面对突发情形,能快速调阅预案,并根据预案的流程实现对处理突发情形的实时跟踪。
浙江省应急平台体系协同会商辅助决策系统方案
…T小HJ:±盅:^^啪Hr/J’7陶/J●y呲,L孙lL一}{日:^、J雌oL斗平台、地市(县)应急平台互连互通,上下贯通,左右衔接,互联互通,信息共享,互有侧重,互为支撑,省级应急平台通过整合现有专业应急平台,实现与专业应急平台互连互通,利用专业部门监测网络,对突发公共事件隐患进行动态监控,通过电子政务网络实现数据共享,依托于协同工作平台,对突发公共事件应急方案进行协同会商和综合决策,实现政府在应急管理中的信息汇总和综合协调的职能。
在应急平台体系的建设中,协同会商辅助决策系统是核心,通过此系统实现地/县政府应急信息平台、部门应急信息平台、重点企业应急信息平台、社会应急(信息)资源和其它系统/资源的与业务的协同,以支持适时的决策和指挥。
二、协同会商辅助决策系统协同会商辅助决策为各级指挥场所与现场人员提供实时信息和通讯,以支持适时的决策、事件管理和控制功能,实现集成、灵活和模块化的协同会商环境,应用场景如下图。
协同会商决策业务应用包括一系列模块化应用与子系统,并提供高度集成的系统,根据客户的实际工作需求进行专门定制。
可以集成各种类型的设备(IT、电话、录音、无线、视频、GPs、传感器等),同时也完全集成训练和支持功能。
协同会商辅助决策系统具有高可靠性和高效率技术,包括关系数据库、多层次分布式结构和高可用性机制。
提供当Ij;∞1:◆今市场上最高级别的可用功能:◎信息汇集:信息汇总和呈现◎全局形势评估:对灾难事件进行分析,用图形显示进行事件和策略元素的实时定位’◎协同:多层次协同,多事件协调,计划和管理◎决策和指挥:预案的科学选择,资源的合理调配,进行决策和任务下达1.信息汇集将各地市和各专项的各种信息根据需要在指挥中心进行融合,提高各级指挥人员对形势的认知。
需要时,实时图像可在行动和战略级别进行显示。
系统将生成通用行动图象,基于对应地图位置的数字地图视频和ccTv成像。
来自GIs系统的数据允许为省级的指挥人员收集并显示额外的信息。
人工智能辅助决策系统解析
人工智能辅助决策系统解析在当今数字化和信息化的时代,人工智能(AI)技术正以前所未有的速度发展,并深刻地改变着我们的生活和工作方式。
其中,人工智能辅助决策系统作为一项关键应用,正在各个领域发挥着日益重要的作用。
它不仅能够帮助企业提高效率、降低成本,还能为个人提供更精准的服务和建议。
那么,什么是人工智能辅助决策系统呢?简单来说,它是一种利用人工智能技术来辅助人类进行决策的系统。
通过对大量数据的收集、分析和处理,该系统能够提取有价值的信息和知识,为决策者提供支持和参考。
要理解人工智能辅助决策系统,首先需要了解其工作原理。
通常,它会运用机器学习、数据挖掘、自然语言处理等技术。
机器学习让系统能够从海量的数据中自动发现模式和规律,数据挖掘则帮助挖掘隐藏在数据中的有用信息,而自然语言处理使得系统能够理解和处理人类的语言。
这些技术的综合运用使得人工智能辅助决策系统能够处理各种各样的数据,包括结构化数据(如数据库中的表格数据)和非结构化数据(如文本、图像、音频等)。
例如,在医疗领域,系统可以分析患者的病历、检查报告等数据,为医生的诊断和治疗方案提供建议;在金融领域,它可以对市场数据进行分析,帮助投资者做出更明智的投资决策。
人工智能辅助决策系统的优势是显而易见的。
它能够快速处理和分析大量的数据,这是人类无法比拟的。
在瞬息万变的市场环境中,能够迅速做出反应和决策是至关重要的。
而且,由于系统不受情感、偏见等因素的影响,其决策往往更加客观和准确。
然而,人工智能辅助决策系统也并非完美无缺。
数据质量就是一个关键问题。
如果输入系统的数据不准确、不完整或者存在偏差,那么得出的决策建议也可能是错误的。
此外,系统的复杂性和黑箱性也引发了一些担忧。
有时候,人们难以理解系统是如何做出决策的,这可能会导致对决策结果的信任度降低。
为了更好地应用人工智能辅助决策系统,我们需要采取一系列措施。
首先,要确保数据的质量和可靠性。
在收集和整理数据时,要进行严格的筛选和验证,以减少误差和偏差。
决策支持系统实施方案
决策支持系统实施方案随着信息技术的迅速发展,决策支持系统(DSS)的应用越来越受到组织的重视。
DSS可以帮助决策者进行决策过程中的信息收集、分析和评估,从而提供准确的数据支持和智能的决策辅助。
本文将针对决策支持系统的实施方案进行详细的介绍和分析。
一、需求分析在实施决策支持系统之前,需进行全面的需求分析。
首先要明确决策支持系统的目标和意义,然后了解用户的需求和期望。
通过与相关部门的沟通和访谈,收集和整理决策所需的数据和信息,为系统的实施提供基础。
二、系统设计根据需求分析的结果,进行系统设计。
设计包括对决策支持系统的结构、功能和界面的规划。
在系统的结构设计中,要确定系统的层次结构、模块组成和数据流程。
在功能设计中,要根据用户需求确定系统的核心功能,包括数据收集、分析和展示等。
在界面设计中,要考虑用户的使用习惯和易用性,设计直观、简洁的界面,并保证系统的响应速度和稳定性。
三、数据采集与整合决策支持系统的数据来源广泛,包括内部的企业数据库、企业外部的市场数据、行业报告等。
在数据采集过程中,要确保数据的准确性和完整性。
采用自动化的方式获取数据,并进行清洗和处理,以确保数据的质量。
四、建模与分析在决策支持系统中,建模与分析是核心环节。
通过数学模型、统计方法和数据挖掘等技术手段对数据进行分析和建模,从而提供决策所需的信息和指导。
根据不同的决策场景和问题,选择合适的建模方法,并确保模型的准确性和可靠性。
五、系统实施与测试在系统设计完成后,进行系统实施和测试。
首先进行系统的开发和编码工作,完成各个功能模块的开发。
然后进行系统的集成和测试,确保系统的功能和性能达到预期的要求。
在测试过程中,要充分考虑各种可能的情况,尽可能排除系统的潜在问题。
六、培训与推广在决策支持系统实施完成后,要进行用户的培训和推广工作。
培训用户使用系统的各项功能,并解答他们的问题和疑虑。
同时,通过宣传推广,提高用户对决策支持系统的认识和使用意识,鼓励用户积极参与系统的应用和改进。
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。
决策分析系统建设方案
决策分析系统建设方案一、引言随着信息时代的快速发展和企业竞争日益激烈,决策变得越来越重要。
为了更好地支持企业的决策过程,提高决策效率和准确性,本文将提出一个决策分析系统建设方案。
二、背景分析1. 目前决策过程中存在的问题在目前的企业决策过程中,存在以下问题:a) 决策依赖于主观判断,缺乏客观数据支持;b) 决策时间较长,无法及时响应市场变化;c) 决策结果不准确,容易受到个人感情和偏见的影响。
2. 建设决策分析系统的重要性通过建设决策分析系统,可以解决上述问题,提高决策过程的科学性和准确性,提高决策效率,减少决策风险。
三、系统建设方案1. 系统目标建设一个全面的决策分析系统,实现以下目标:a) 提供决策制定所需的大量数据和信息,支持决策者做出科学决策;b) 提高决策效率,减少决策时间;c) 提高决策的准确性和可靠性;d) 支持多种决策方法和模型,以满足不同的决策需求。
2. 系统功能决策分析系统应包括以下功能模块:a) 数据收集与整理模块:负责收集和整理决策所需的各类数据和信息,保证数据的准确性和完整性;b) 决策制定模块:提供多种常用的决策方法和模型,帮助决策者进行分析和判断;c) 决策评估模块:评估不同决策方案的风险与效益,帮助决策者选择最佳方案;d) 决策跟踪与反馈模块:跟踪实施决策的效果,并根据实际情况进行反馈和调整。
3. 系统建设步骤a) 需求分析:与决策者、业务部门和信息部门沟通,明确系统的具体需求和功能;b) 系统设计:根据需求分析结果,设计系统的整体结构和模块功能,并确定技术实现方案;c) 系统开发:根据设计方案,进行系统的编码和开发工作;d) 测试与优化:对系统进行全面测试,修复存在的问题并进行性能优化;e) 上线部署:将系统正式上线,并进行培训和推广工作;f) 后期维护:定期对系统进行维护和升级,保证其正常运行和持续改进。
四、预期效果和风险分析1. 预期效果a) 提高决策过程的科学性和准确性,减少决策风险;b) 缩短决策时间,提高决策效率;c) 支持多种决策方法和模型,满足不同决策需求;d) 提供决策结果的跟踪和反馈,帮助决策者及时调整决策方案。
医疗智能化辅助决策系统的设计与实现
医疗智能化辅助决策系统的设计与实现一、简介医疗智能化辅助决策系统是指通过人工智能技术和医学实践经验,建立医疗决策规则库,快速解读医学影像学图像、实验室检查等必要的医学数据,帮助医生科学准确地诊断疾病,并提供治疗方案和预后预测参考依据。
本文将详细介绍医疗智能化辅助决策系统的设计与实现。
二、系统需求分析1. 强大的数据处理能力。
医学影像学、实验室检查和电子病历数据等海量数据需要快速的处理和分析。
2. 精准的诊断结果。
系统需要通过算法和规则库,将特定疾病从多种疾病中进行准确定位。
3. 智能化决策流程。
在医学实践中,医生诊断和治疗疾病是一个复杂多变的系统过程,因此需要智能化流程,将辅助诊断的结果整合到治疗方案和预后预测中。
三、系统设计1. 数据采集和处理。
通过医疗机构的信息系统或患者电子病历获取结构化、半结构化和非结构化数据,对数据进行清洗和标注。
2. 特征提取和数据挖掘。
将清洗后的数据提取有效特征,进行数据挖掘和分析。
如:利用机器学习算法进行分类、回归分析。
3. 规则库和算法建立。
将特定疾病的诊断和治疗规则存储在规则库中,在诊断过程中通过规则和算法进行疾病判定和诊断参考。
4. 辅助决策流程。
即将医学影像学、实验室检查和电子病历等结果作为输入,通过机器学习和规则库输出诊断和治疗方案。
四、系统实现案例沈阳瑞恩生物医疗科技有限公司研发的智能医学AI辅助决策系统,利用大数据、人工智能等技术,提供基于雷达条形图的自动拆分、图像处理、数据分析和计算,支持疾病的预测、治疗方案的制定、病情的评估,帮助医生科学地做出判断。
五、未来发展方向随着医学技术、医学影像学、实验室检验等技术的不断发展,逐步构建起了一个庞大的医学数据积累基础,这些数据包含着医学知识库、医疗健康档案等丰富资源。
然而,如何挖掘其中的价值,服务于医生、患者,成为了目前的研究重点,是未来医疗智能化辅助决策系统的发展方向之一。
六、结论医疗智能化辅助决策系统的设计和实现是医疗信息化和医学智能化的重要应用。
智慧交通_城市交通拥堵治理辅助决策系统方案
城市交通拥堵治理辅助决策系统方案挑战和需求随着城市工业化、集镇化、现代化进程的加快,越来越不能得到满足得城市交通需求和城市交通供给矛盾逐渐突出,城市交通拥堵问题是摆在城市交通管理者、城市交通规划者、社会公众出行者面前的一个难题。
城市交通管理者推出了一系列的城市交通拥堵治理措施,如道路限行、车辆限牌、拥堵收费等举措,但是这些举措只能从一定层面上解决部分交通难题,随着机动车保有量的快速增长、城市交通供给的逐步紧张,社会公众的抱怨会逐步加深。
如何有效解决城市交通拥堵问题成为一个城市均衡发展、构建和谐城市交通运行环境成为交通管理者迫切需求。
主要挑战包括:●城市交通运行环境供给紧张,据知名的交通组织调查统计,某些密集型城市人均行车面积不足0.03平方公里;●城市交通要道、城市交通主线的平均拥堵时间都在30分钟以上,极大的浪费了在途的行程时间,同时造成了汽车尾气的排放和环境的污染;●拥堵问题自从进入21世纪以来,政府一直在采取相关的限制措施,如上海、北京的限量车辆牌照发放,以及其它城市的限制汽车通行的措施的发布,但是随着城市机动车数量的极速攀升、以及供需矛盾的激发,社会反响矛盾急剧恶化;●如何有效利用城市交通基础设施,如何制定拥堵调控手段及调控措施有理、有据、有力等问题,提升综合拥堵调控水平已经成为公安交警迫切化需求;●交通拥堵形成与疏散有一整套机理处置工具,但是在交通拥堵的发现环节、拥堵形成机理环节、拥堵调控策略环节、拥堵疏散影响分析环节、交通流恢复环节严重脱节,如何有效组织一整套的专家级拥堵辅助分析决策系统,已经成为交通管理者应对处置高强度拥堵、常发性拥堵的一个有效手段。
●城市民生问题研究机构表示,拥堵极易造成司机危险驾驶、以及危害社会公共安全,消除拥堵或者发布相关拥堵调控措施,有助于缓解交通出行者的紧张情绪,提升道路交通安全,实现城市交通运行有序及良性发展。
中兴软创紧跟城市交通拥堵态势和经济发展的矛盾,积极应用城市交通拥堵调控理论算法和业务模型,以及先进的交通行业可视化管理工具,推出城市交通拥堵辅助决策系统,满足城市交通管理难度大、业务支撑理论轻的需求,实现交通拥堵调控可视化掌控,同时配置决策措施,包含交通拥堵疏导、常态拥堵识别、拥堵形成机理分析、拥堵问题对策体系、拥堵仿真环境验证等体系,提高对拥堵疏导的决策指挥能力,服务城市整体拥堵态势可控、可测、可疏导、有理论支撑等问题。
XX市智慧自然资源综合辅助决策系统建设项目需求说明
XX市智慧自然资源综合辅助决策系统建设项目需求说明1.建设目标按照生态文明建设和网络强国战略总体要求,以信息化创新驱动自然资源治理体系和治理能力现代化为主线,以自然资源信息化顶层设计为引领,充分运用移动互联网、云计算、大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术,围绕自然资源“两统一”与“六个一”职责的行使要求,立足于XX市地理信息与规划编制研究中心对自然资源管理问题研究、开展新技术应用研究和研发的职能,辅助支撑业务深化以及决策支持,通过智慧自然资源综合辅助决策系统的建设,持续补充优化自然资源数据体系,实现可见、可控、可追溯、可预测的数据强支撑;通过持续拓展业务辅助决策覆盖,实现智慧、智能、重关联、强便捷的业务管理全视图。
2.建设内容2.1.数据创新赋能土地全生命周期建设2.L1.历史业务结果档案数据标准化治理针对历史业务结果档案各类数据、业务链条进行全方位厘清、核对勘误、梳理关联事项,并以符合自然资源智慧化管理的标准化支撑为基础,对历史业务结果档案进行统一化、规范化治理,使其“可查、可阅”,提升决策辅助能力;核对历史业务档案中红线数据入库落图情况,对应入库而未入、已入库但不规范的红线数据进行全面的标准化梳理。
同时,对数据库更新状态进行查清及修复,以确保业务与空间的可联动性。
2.L2.土地违法案件数据收集规整入库收集并迁移土地违法案件台账、电子附件等历史数据,实现历史数据与新增数据的统一存储及管理。
具体需对2021∙2022年业务红线约500宗进行成图、属性录入、档案核查以及入库。
2.L3.土地全生命周期创新试点性研究通过梳理上述业务数据,开展土地全生命周期分析研究工作,为我中心开展其他专项研究提供基础。
在XX市内选择一个数据条件比较好的区域(不超过5平方公里)作为试点区域,对该区域内各地块涉及的自然资源业务管理数据进行模型化整理和归档,以一码串联包括历史信息在内的业务信息,形成对项目全生命周期的试点经验,并总结编制完成试点相关成果,为自然资源管理提供全市开展土地全生命周期“一码管地”试点研究经验。
海上搜救智能辅助决策系统的构建与应用
海上搜救智能辅助决策系统的构建与应用【摘要】海上搜救是一项极具挑战性的任务,而智能辅助决策系统的引入为海上搜救工作带来了新的可能性。
本文首先对当前海上搜救技术进行了分析,接着对智能辅助决策系统的需求进行了深入探讨。
在系统架构设计部分,我们介绍了一个完整的智能辅助决策系统的设计方案。
关键技术及算法应用部分提供了系统所需的技术支持,同时通过实际案例分析展示了系统的实际应用效果。
结论部分验证了海上搜救智能辅助决策系统的有效性,并展望了未来的发展趋势。
整篇文章将为海上搜救工作提供更加高效、快速、准确的技术支持,为搜救行动的顺利开展提供有力保障。
【关键词】海上搜救、智能辅助、决策系统、构建、应用、技术、系统架构、算法、案例分析、有效性验证、未来发展、趋势展望。
1. 引言1.1 海上搜救智能辅助决策系统的构建与应用海上搜救智能辅助决策系统是基于现代信息技术和人工智能的集成应用系统,旨在提高海上搜救行动的效率和准确性。
通过整合先进的传感技术、数据处理算法和决策支持系统,海上搜救智能辅助决策系统能够实现更快速、更精准地确定遇险船舶的位置,有效指导搜救人员展开救援行动。
在海上搜救工作中,时间是生命,每一分钟的延误都可能导致搜救行动的失败。
传统的海上搜救方法往往依赖于人工判断和排查,存在着信息获取不及时、准确性不高和反应速度慢等问题。
而海上搜救智能辅助决策系统的应用能够有效弥补这些不足,提高搜救行动的效率和可靠性。
通过本文的研究与分析,我们将深入探讨海上搜救智能辅助决策系统的构建与应用,为海上搜救工作的现代化和智能化提供技术支持和方法指导。
希望通过这项研究,能够为海上搜救行动带来新的突破和进步,为保障海上人员生命安全和航行安全做出更大的贡献。
2. 正文2.1 海上搜救技术现状分析海上搜救技术是指利用现代技术手段进行海上搜救行动的过程。
随着科技的不断发展,海上搜救技术也在不断更新和改进。
目前,海上搜救技术主要包括卫星通信、遥感技术、自动识别系统、潜水器等多种技术手段。
中国铁道学会科学技术奖推荐项目公示【模板】
***国铁道学会科学技术奖推荐项目公示一、项目名称基于BIM技术的工程施工组织辅助决策系统的研发与应用二、提名单位**大学三、主要完成人廖勇、张学钢、刘飞虎、赵立、刘伟超、景磊、周应华、曾绍武、杨艳、袁胜彬、艾声、孟锁锁、周易乐、瞿浩、程果、杨宏钊、王永锋四、完成单位**大学、**学院、中铁二局集团勘测设计院有限责任公司、成都希盟泰克科技发展有限公司、中铁二局五公司郑万铁路项目土建1标二分部五、项目简介本项目所属学科领域为城市轨道运输工程、桥涵工程、计算机决策支持系统等。
BIM信息模型不是简单的将数字信息进行集成,它还是一种数字信息的应用,可以用于工程设计、施工、运维的精细化管理中。
特别是在工程施工阶段,可以使工程在其整个进程中显著提高效率、大量减少风险。
同时BIM可以模拟实际施工,以便于在早期设计阶段就能发现后期施工阶段所会出现的各种问题,提前解决处理。
在施工前和施工中,还可以结合工程施工工艺、施工流程、施工外界条件、施工资源、施工目标等进行施工组织计划的模拟计算和优化更新,作为工程施工组织的辅助决策,也能作为施工的实际指导,实现合理的人员,机械和材料使用的合理配置和进度计划。
目前国内在现阶段,世面上并没有一款相对成熟、高效、普及的工程施工组织辅助决策系统来完成施工建筑在全生命周期中的管控,来实现信息为建筑规划、设计、施工、运维等阶段提供可靠依据,并支持数据跨专业共享、达到协同设计。
本项目通过跨学科,多单位联合攻关,深入分析总结BIM技术和工程大型施工中的组织管理难点,结合BIM技术、智能运筹算法对工程施工组织进行深入研究,综合考虑人、机、法、料、环对工程组织施工的影响,建立完整的工程施工工艺库,并结合企业多年的施工经验和行业标准定额,形成一套科学的施工工时执行标准;利用信息化的手段对工程施工组织方案进行科学的规划设计和全面系统的验证,基于工程施工目标,决策分析出最优的施工组织方案进行施工组织的指导。
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
智能化医疗辅助决策系统设计
智能化医疗辅助决策系统设计随着科技的不断进步和人工智能的发展,智能化医疗辅助决策系统在医疗领域的应用越来越广泛。
这种系统利用大数据分析和机器学习技术,能够辅助医生进行诊断、治疗和决策,提高医疗质量和效率。
本文将围绕智能化医疗辅助决策系统的设计进行探讨,并提出一种可行的解决方案。
智能化医疗辅助决策系统的设计首先需要考虑系统的功能和目标。
该系统应能够收集、整合和分析大量的医疗数据,包括病人的诊断记录、医学影像、实验室检测结果等。
同时,系统还应具备自主学习的能力,能够从数据中提取有价值的信息,并帮助医生进行诊断和制定治疗方案。
因此,系统需要集成人工智能算法和模型,以实现自动化的辅助决策功能。
为了设计一个高效的智能化医疗辅助决策系统,数据采集和存储成为关键环节。
首先,系统应能够实时收集病人的相关数据,包括临床资料、实验室检测结果、家族病史等,以建立完整的病历数据库。
为了确保数据的准确性和一致性,系统应具备数据质量检查和数据清洗功能。
其次,系统还应支持大规模数据存储和管理,以确保数据的安全和可靠性。
可以采用云计算技术和分布式存储系统,以应对大量的医疗数据。
在数据采集和存储的基础上,智能化医疗辅助决策系统应具备数据分析和挖掘的能力。
系统应能够对大量的医疗数据进行有效的分析和挖掘,以发现其中的潜在规律和模式。
可以利用机器学习算法和数据挖掘技术,对数据进行分类、预测、关联分析等处理,以帮助医生做出更准确的诊断和决策。
此外,系统还应支持实时分析和可视化展示,以帮助医生快速获取关键信息。
除了数据分析和挖掘,智能化医疗辅助决策系统还应具备人机交互和决策支持的功能。
系统应提供友好的用户界面和操作方式,以方便医生进行信息查询、数据分析和决策制定。
系统可以通过自然语言处理和语音识别技术,与医生进行人机交互。
此外,系统还可以通过推荐系统和决策模型,根据医生的需求和条件,为其提供个性化的辅助决策支持。
另外,由于医疗领域的数据涉及个人隐私,智能化医疗辅助决策系统设计中还需考虑数据安全和隐私保护。
决策分析系统方案
决策分析系统方案概述决策分析系统是一种通过数据分析和模型构建来辅助决策的工具。
它能够帮助管理者和决策者更好地理解和评估各种决策选项,从而做出更加明智和可靠的决策。
本文将介绍一个基于技术支持的决策分析系统方案,探讨系统的设计和实施,以及其在实际应用中的优势和价值。
系统设计数据收集和整理决策分析系统的第一步是收集和整理相关的数据。
系统将与不同部门和人员合作,获取各种形式的数据,包括历史数据、市场数据、竞争数据等。
这些数据将通过ETL(抽取、转换、加载)等技术进行清洗、整理和处理,以确保数据的质量和准确性。
数据存储和管理系统将建立一个可扩展和安全的数据存储和管理平台。
这个平台将包括数据库和相关的数据交换接口,以便从不同的数据源获取和存储数据。
系统还会采用分层存储结构,将数据按照不同的层次和需求进行划分和管理。
数据分析和建模数据分析是决策分析系统的核心部分。
系统将针对不同的决策问题和目标,采用不同的数据分析和建模方法。
常见的方法包括统计分析、机器学习、数据挖掘等。
系统将利用这些方法来解析数据,提取有用的信息,并构建相应的模型来预测和评估不同的决策选项。
决策支持和可视化系统将提供直观和易于理解的决策支持和可视化工具。
这些工具将通过可视化图表、仪表盘和报告等形式呈现数据和模型的分析结果。
决策者可以通过这些工具直观地了解各种决策选项的优劣,辅助他们做出决策。
实施过程系统需求分析和设计在实施决策分析系统之前,需要进行详细的系统需求分析和设计。
这包括明确系统的功能需求、性能需求、安全需求等,并制定相应的系统设计和技术方案。
系统开发和测试在系统设计完成后,将进行开发和测试工作。
这包括数据库的搭建和配置、数据处理和分析算法的开发、决策支持和可视化工具的设计和实现等。
同时,系统也需要经过充分的测试和验证,以保证系统的功能和性能的正确性和稳定性。
系统部署和培训系统开发和测试完成后,将进行系统的部署和培训工作。
这包括将系统安装和配置到实际的生产环境中,同时向相关用户和决策者提供培训和技术支持,以帮助他们熟悉和使用系统。
07-26 辅助决策支持系统(BI)设计说明书
密级:保密文档编号:2017DHCC0411LZX03文档名称:XXX医院信息系统项目BI详细设计XXX医院信息系统项目决策支持系统详细设计说明书版本:V 1.0 密级:保密最后修改日期:总页数:正文:附录:编制:校改:项目名称:XXX医院信息系统项目承建单位(乙方):东华软件股份公司承建单位审核:项目经理建设单位(甲方):XXX医院业务科室参评人员,见评审记录表信息中心医院主管领导监理单位:监理工程师生效日期:评审记录表评审日期:序号版本部门评审人评审意见123东华项目负责人意见:签字:医院主管领导意见:批批准人:批批准日期:修改记录表序号版本修改日期修改内容描述修改人12目录第一章概述 (6)1.1标准依据 (6)第二章项目要求 (8)2.1项目建设背景 (8)2.2项目目标 (8)2.3功能设计简介 (9)1. 决策支持管理平台功能 (9)2. 运营监控管理功能要求 (11)3. 指标管理功能要求 (11)4. 多维分析功能要求 (12)5. 报表分析 (12)6. 财务管理 (13)7. 统计管理 (13)8. 平衡计分卡 (14)2.4非功能设计原则 (15)第三章项目技术设计要求 (16)3.1用户管理要求 (16)3.2用户界面要求 (16)3.4数据管理 (16)3.5 ETL管理 (16)第四章概要设计 (18)4.1软件总体架构 (18)4.1.1系统整体模型 (18)4.1.2 系统设计编码过程示图 (18)4.1.3 系统架构 (19)4.1.4 系统流程图 (19)4.2出入转主题概要设计 (20)4.2.1 ETL初始化 (20)4.2.2 ETL程序执行方法 (21)4.2.3 ETL整体流程图 (21)4.2.4 数据库设计 (22)4.2.5 主题框架 (22)4.3挂号主题概要设计 (24)4.3.1 ETL初始化 (24)4.3.2 ETL程序执行方法 (25)4.3.3 ETL整体流程图 (25)4.3.4 数据库设计 (25)4.3.5 主题框架 (26)4.4门诊处方发药概要设计 (28)4.4.1 ETL初始化 (28)4.4.2 ETL程序执行方法 (28)4.4.3 ETL整体流程图 (28)4.4.4 数据库设计 (29)4.4.5 主题框架 (30)4.5门诊收入概要设计 (34)4.5.1 ETL初始化 (34)4.5.2 ETL程序执行方法 (34)4.5.3 ETL整体流程图 (34)4.5.4 数据库设计 (35)4.5.5 主题框架 (35)4.6住院处方发药概要设计 (37)4.6.1 ETL初始化 (37)4.6.2 ETL程序执行方法 (37)4.6.3 ETL整体流程图 (37)4.6.4 数据库设计 (38)4.6.5 主题框架 (38)4.7住院就诊概要设计 (40)4.7.1 ETL初始化 (40)4.7.2 ETL程序执行方法 (40)4.7.3 ETL整体流程图 (40)4.7.4 数据库设计 (41)4.7.5 主题框架 (41)4.8住院收入概要设计 (43)4.8.1 ETL初始化 (43)4.8.2 ETL程序执行方法 (44)4.8.3 ETL整体流程图 (44)4.8.4 数据库设计 (44)4.8.5 主题框架 (45)附件: (46)第一章概述1.1标准依据1.全国卫生信息化发展规划纲要(2003-2010年)2.健康档案基本架构与数据标准(试行)卫生部2009年5月3.基于健康档案的区域卫生信息平台建设指南(试行) 卫生部2009年5月4.电子病历基本架构与数据标准(试行) 卫生部2009年12月5.基于健康档案的区域卫生信息平台建设技术解决方案(试行)卫生部2009年12月6.医院信息系统基本功能规范卫生部2002年4月7.中国C-PACS标准(试用版)2005年1月8.DICOM3.0标准(含中文版)9.Health Level 7 《The 2009 Health Level Seven V3 Publication》10.国际疾病分类标准ICD-9/ICD-10;11.国家食品药品监局认定的YY/T 0287标准12.GB 9361-88 计算机场地安全要求13.GB 15853.1-1995 信息技术-安全技术-实体鉴别机制第1部分:一般模型(ISO/ICE 9798-1:1991)14.GB 15853.3- 信息技术-安全技术-实体鉴别第3部分:用非对称签名的机制(ISO/IEC 9798-3:1997)15.GB 15851-1995 信息技术安全技术带消息恢复的数字签名方案16.GB 15852-1995 信息技术安全技术用块密码算法作密码校验函数的数据完整性机制17.GB 17859-1999 计算机信息系统安全保护等级划分准则18.GB/T 17901.1-1999 信息技术安全技术密钥管理第1部分:框架19.GB/T 17902.1-1999 信息技术安全技术带附录的数字签名第1部分:概述20.GB/T 17903.1-1999 信息技术安全技术抗抵赖第1部分:概述21.GB/T 17903.2-1999 信息技术安全技术抗抵赖第2部分:使用对称技术的机制22.GB/T 17903.3-1999信息技术安全技术抗抵赖第3部分:使用非对称技术的机制23.GB/T 18238.1-2000信息技术安全技术散列函数第1部分:概述24.中华人民共和国电子签名法25.中华人民共和国计算机信息系统安全保护条例26.中华人民共和国电子签章条例27.信息技术安全技术信息安全事件管理指南第二章项目要求2.1项目建设背景根据《北京市卫生事业“十一五”发展规划》相关要求以及国家“十二五”规划纲要关于医疗卫生信息化建设按照”3521”的建设纲要,市卫生和人口计划生育委员会牵头由市财政拨款对全市公立医院包括新建的数字医院系统进行集中建设,从源头上统筹协调卫生信息化建设与发展,避免重复建设和短期行为,并建立集中管理的新模式,建立区域内医疗卫生信息共享和数据交流的标准和规范,为未来新建医院的数字医疗系统打下基础,并对整合其他现有数字医疗系统资源,制定标准和规范。
舆情监测系统需求规格说明书-V1.0
需求规格说明书-V1.0舆情监测系统需求规格说明书关于本文档目录1前言11.1编写目的 (1)1.2术语和缩略语 (1)1.3参考资料 (1)1.4相关文档 (2)2项目概述 (2)2.1项目背景 (2)2.2项目目标 (2)2.3项目范围 (3)2.4项目风险 (4)2.5假设与限制 (4)3现状与建设要求 (4)3.1组织机构分析 (4)3.2当前业务流程 (6)3.3当前网络情况 (6)3.4相关系统及接口情况 (6)3.5建设任务与要求 (6)3.5.1应用系统建设 (6)3.5.2系统集成 (8)4需求分析 (8)4.1用户分析 (8)4.1.1当前用户分析 (8)4.1.2角色定义 (9)4.2预警业务流程分析 (10)5功能需求 (10)5.1总体需求 (10)5.1.1总体需求描述 (10)5.1.2总体功能结构图 (11)5.2监测信息子系统.................................. 错误!未定义书签。
5.2.1传染病个案卡浏览.......................................................................................错误!未定义书签。
5.2.2急性血吸虫个案调查表...............................................................................错误!未定义书签。
5.2.3疟疾病例流行病学调查表...........................................................................错误!未定义书签。
5.2.4包虫病人信息登记表...................................................................................错误!未定义书签。
领导辅助决策系统-企业
领导辅助决策系统-企业
随着信息技术的发展,企业领导需要更多的数据支持和分析工具来辅助决策。
这就需要建立一个领导辅助决策系统。
系统目标
该系统旨在提供一个全面的、及时的、准确的数据源,使企业领导在作出决策之前能够更好地理解整个企业的运行状况和市场动态。
同时,该系统还需要提供相应的分析工具和可视化展示,使领导们能够快速有效地决策。
系统功能
该系统的功能包括以下几个方面:
1. 数据采集和处理:系统需要采集和处理各个部门的数据,并对其进行分析和整合,以便于领导们进行全面的决策分析。
2. 统计分析:系统需要提供各种统计分析工具,如回归分析、
多元分析等,以便于领导们对数据进行深入挖掘和分析。
3. 数据可视化:系统需要提供各种可视化展示工具,如柱状图、折线图、饼图等,以便于领导们对数据进行直观的展示和理解。
4. 决策支持:系统需要提供决策支持工具,如决策树、模拟工
具等,以便于领导们进行决策分析和评估。
系统实施
该系统的实施需要注意以下几点:
1. 数据来源的可靠性和真实性:必须对数据源的可靠性进行严
格的验证和筛选,以确保数据的真实性和准确性。
2. 系统的可维护性和可扩展性:系统需要设计成易于维护和扩
展的形式,以适应企业发展的不断变化。
3. 系统的安全性和保密性:系统需要严格遵守企业的安全和保
密规定,以保护企业的利益和数据安全。
总之,建立一个领导辅助决策系统对于企业来说是非常重要的,它不仅能够提高领导们的决策效率和准确性,还能够促进企业的发
展和壮大。
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凯义通辅助决策系统需求分析报告
文档编号:KYT-FZJC-XQ-001
当前版本:V1.0
编辑者:李德程
编辑日期:2013-05-21
审核人:
审核日期:
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目录
第一章概述 (4)
1.1 产品简介: (4)
1.1.1 设计思想: (4)
1.1.2 产品描述: (4)
第二章功能需求分析 (5)
2.1 功能描述 (5)
2.1.1 栏目定制............................................................................... 错误!未定义书签。
2.1.2 日志管理............................................................................... 错误!未定义书签。
2.1.3 后台内容发布管理.............................................................. 错误!未定义书签。
第一章概述
1.1产品简介:
1.1.1设计思想:
随着现代商业信息发展的多元化,企业高管层对获取商业信息、竞争对手信息以及用户对商品和服务体验信息的需求也日益迫切和激烈,越来越多的企业亟待建立一个可以获取国内外商业信息的平台,并可以对获取的商业信息进行数据分析,以及摈弃传统的商业信息收集模式,借助Internet网络使企业高管层的决策更为科学性和正确性。
商业信息以及较为正面的舆论导向信息是企业高管层决定决策和企业危机公关的重要窗口,进一步适应现代企业通过Internet来获取商业信息的总体要求,提高企业决策能为企业做出正确的业务导向的方案就提到了议事日程。
鉴于企业对通过Internet来获取商业信息的迫切需求,近年来通过Internet获取商业信息的方式得到更加广泛延伸的应用,企业对获取的商业信息提出更高的要求,基于此本方案中结合Internet数据采集模式,使企业获取的商业信息更为立体化、专业化和优质化。
1.1.2产品描述:
为了满足企业对获取多元化商业信息的需求,凯义通辅助决策系统集成关键字信息收集设置和对收集的商业信息进行数据分析,并对不同的用户组自动推送对应的数据信息,以及采用离散数学应用和数据清洗自动对采集的数据进行智能分析,可以让企业高层更加直观的查看国内外相关商业信息,更可以表现出企业对流行趋势的把握和掌控。
辅助决策系统登录页面示例图:
第二章功能需求分析2.1功能描述
凯义通辅助决策系统功能模块示例图:
2.1.1日志管理模块
为了安全,可以记录辅助决策系统中发生的事件。
用户可以通过它来检查错误发生的原因。
包括登陆、退出、修改密码操作应该记录到系统日志和提高系统的可维护性。
具体内容:
1、系统正常运行的日志信息
2、提示应该是这个时候进行一些修复性的工作,应该还可以把系统恢复到正常状态中来,系统应该可以继续运行下去
3、提示应该进行一些修复性的工作,但无法确定系统会正常的工作下去,系统在以后的某个阶段,很可能会因为当前的这个问题,导致一个无法修复的错误(例如软件BUG),但也可能一直工作到停止也不出现严重问题。
4、提示为相当严重的错误,可以肯定这种错误已经无法修复,并且如果系统继续运行下去的话,可以肯定必然会越来越乱。
这时候采取的最好的措施不是试图将系统状态恢复到正常,而是尽可能地保留系统有效数据并停止运行。
2.1.2用户管理模块
用户管理:
管理员:系统用户增、删、改、查功能。
普通用户:密码修改功能。
用户组管理:
管理员:用户组增、删、改、查功能。
权限管理:
管理员:为不同的用户组设置对应的权限(为不同的用户组推送相关信息)可以为用户的业务模型设定相应的权限,权限精确到数据权限(对不同用户组设置不同的信息采集关键字或不同用户组的交叉采集关键字)。
2.1.3信息采集推送设置模块
系统管理人员可以根据企业经营方向和业务发展方向的实际需要,进行设置需要采集信息的关键字(如:IT、行业、外贸等相关方面的关键字),以及管理人员设置需要采集信息的数据源支持多数据源操作(数据源如:某微博、某门户、某网站、某论坛等等),系统根据管理员设置的关键字通过Internet进行指定数据源的数据采集工作,以及把采集好的商业信息推送之不同的用户组。
信息采集推送设置模块功能示例图:
2.1.4算法自定义模块
凯义通辅助决策系统支持算法自定义操作,系统管理人员可以根据不同的数据采集情况进行自定义算法(采用离散数学的应用,以便于系统把各种零散的数据进行汇总统计和智能分析),辅助决策系统根据管理员定义的算法,对采集的数据进行智能分析,使得企业高层人员看的数据更为规范和准确,已达到帮助企业高层领导做出正确的决策。
离散数学定义介绍:
离散数学是传统的逻辑学,集合论(包括函数),数论基础,算法设计,组合分析,离散概率,关系理论,图论与树,抽象代数(包括代数系统,群、环、域等),布尔代数,计算模型(语言与自动机)等汇集起来的一门综合学科。
离散数学的应用遍及现代科学技术的诸多领域。
算法自定义模块功能示例图:
2.1.5数据清洗模块
数据清洗模块,主要用于完成对辅助决策系统采集的商业信息进行规范化的整理,可有效的避免数据信息的不完整性、错误性和重复性,使采集的信息更为严谨,并把经过数据清洗的数据保存至服务器数据库,从而达到减少不必要得数据冗余和减轻数据服务器的数据存储量,以及把经过数据清洗的商业信息智能推送至不同的用户组,大大提高企业的办公效率。
数据清洗模块功能示例图:
2.1.6数据分析模块
系统根据管理员设置的关键字进行数据采集、算法处理和数据清洗,以便于给企业高管层提供更好的辅助决策信息。
算法描述:
如采集某微博用户发表的内容关于本公司产品的信息(通过系统采集1000条信息),通过相关算法智能分析结果如下:
1、400条信息关注描述的是产品质量;
2、300条信息关注描述的是产品性能;
3、150条信息关注描述的是产品售后服务;
4、70条信息关注描述产品的更新换代问题;
5、80条信息描述其他问题;
经过算法智能分析的结果最终以百分比的柱状图报表或其他方式显示,以及可以对不同
精品
的统计数据进行追溯操作(追溯描述:企业高层可直接看到是从具体那个数据源中获取的商业信息和信息描述内容)。
数据分析模块功能示例图:
-可编辑-。