温室决策支持系统（共12篇）
温室决策支持系统 篇1
0 引言
农业中的数据具有数据量大、多维、动态、不完整和不确定等特点。正确分析与处理这些数据,使这些数据能最大程度地得到利用,可以进一步提高农业生产管理水平。其中,决策支持系统(DSS)发挥着越来越重要的作用,它将能帮助农业生产进行成本核算和利用最小投入获取最大利润,从而提高农业生产的效益。
传统的决策支持系统是以模型和知识驱动的。随着数据量的增大,这种决策支持系统越来越显示出固有的先天不足。利用数据仓库和数据挖掘建立的决策支持系统是一种新的决策支持系统,它能有效地改善传统的决策支持系统的不足,并有新的突破。
在本系统中,数据仓库集成和存储来自异质的信息源数据,而这些信息源本身就是规模庞大的数据库;OLAP集中于数据的分析;数据挖掘则致力于知识的自动发现,从数据中获取有用的知识。将三者分别应用到决策支持系统设计和实现中,提高了相应部分的处理能力。
1 系统的总体设计
决策支持系统总体结构如图1所示。数据仓库能够实现对决策主题数据的存储和综合,联机分析处理可以实现多维数据分析;数据挖掘功能则从数据库和数据仓库中发现潜在的规则与知识,来丰富知识库的内容,能提供更多的决策,并保障决策的准确性和实用性;挖掘管理构件协调各个操作模块之间的工作,管理各模块所使用的数据源、参数与挖掘结果;模型库可以对多个广义模型进行组合辅助决策;专家系统可以利用知识推理进行定性分析。它们集成的综合决策支持系统,相互补充和依赖,发挥各自的辅助决策优势,实现更有效的辅助决策。
2 数据仓库在决策支持系统中的应用
2.1 数据仓库用于决策支持系统的优势
数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的或不同时间的数据集合,用以支持经营管理中的决策制定过程。结合应用的技术优势如下[1]:
1)数据仓库和联机分析处理的数据组织方式是多维数据。数据库的数据是一维平面结构形式,而数据仓库的数据组织已经把它扩展为空间的多维机构形式。因此,数据仓库集中了更多的数据,以便于用户从大量数据中提取各自的辅助决策数据和信息。
2)数据仓库是为决策分析服务的。数据仓库的数据不是大量数据库的堆积,而是按决策主题重新组织的,这与数据库数据为事务处理有本质差别。数据仓库中的数据含基本数据、历史数据、综合数据和源数据,可以提供综合信息和时间趋势分析信息等辅助决策信息。
3)联机分析处理提供的多维分析手段有切片、切块、旋转、上下钻取等多种形式,便于用户从不同角度提取所需要的数据和信息戮。
2.2 数据仓库模型设计
数据仓库中数据模型有星型、雪花型、星型雪花型3种。无论何种数据模型,都以事实为中心,它们的区别是外围维度表相互之间的关系不同。农业数据的数据量庞大,必须对其进行详细的分析处理,以确定模型中所使用的决策变量、约束条件和目标函数[2]。
本文选取星型雪花型模型。其优点是建模方便,易于用户理解,并能支持用户从多个维度对数据进行分析。星型雪花型模型有两种类型的表构成,即事实表和维表。事实表中的信息用于查询,维表可再扩展变成事实表与维表的雪花型模型形式。经分析,本系统的数据仓库事实表主要包括:环境参数信息、作物生长状态信息、作物病虫害信息、室外气候信息、时间、投入等。事实表又分多个维表:一是环境参数维表,包括温室内空气温度、空气湿度、土壤水分、CO2浓度、与光照强度等;二是作物生长状态维表,包括作物各个生长阶段、生长时间、单果质量与植株密度等;三是作物病虫害维表,包括作物病害、作物虫害;四是室外气候维表,包括降雨量、日照和平均温度;五是时间维表,包括年度、季度与月份等;六是投入维表,包括水电费、农药费、肥料费及其他费用等。病虫害维表还可继续细分,结构见图2所示。
3 数据挖掘功能的实现
数据挖掘是一个包含多个处理步骤的知识发现过程。为使系统中的数据挖掘功能具有一定的通用性以及满足系统功能扩展的需要,一般采取的步骤为:数据清洗、数据集成、数据选择、数据转换、数据挖掘、模式评估和知识表达输出。数据仓库的数据清理和数据挖掘的数据清理非常相似。数据仓库还可以运用不同数据库的综合技术从各种数据库中载入数据,通过各种方法进行处理后,建立合适的数据模型和存储方式,可以解决数据不一致的问题。当要进行数据挖掘的时候,就只剩下数据转换的问题了,从而大大减轻了数据挖掘的负担,加快了数据挖掘的速度,提高了数据挖掘的可靠性[3,4]。具体数据挖掘算法如下。
3.1 关联规则分析
在此决策支持系统中,根据一些病虫害发生的经验知识(用启发式规则表示),利用Apriori算法,挖掘长时间段内温室环境与特定作物发病之间的关联规则。
3.2 趋势分析与预测
对于温室而言,在预测精度满足实际应用的条件下,可以用前3天的数据来预测第4天的值,即建立一个区间大小为4的窗口。当温室中出现仪器故障和其它问题导致传感器短时间内无法报告数据时,需对影响作物生长的关键环境参数(温度和湿度)进行预测,管理人员可以由此采取相应措施使温室维持在理想的温度和湿度范围内,以减少病虫害的发生,使作物仍能获得良好的生长条件[5]。
3.3 相似搜索
在系统中,温室环境包括不同的参数(如温度、湿度、光照、土壤水分),通过相似搜索的办法,用比较熟悉的模型(同时也是很重要的模型,如温度模型)与其它参数之间进行匹配,找出各个参数之间的相似性。相似的模型有温度和光照、空气湿度和土壤湿度等序列。
4 基于SQL Server分析服务构建数据挖掘解决方案
系统选用SQL Server2000作为开发平台。SQL Server2000中包含了数据挖掘特性,本文利用的是其数据挖掘组件—分析服务。SQL Server的分析服务采用开放的体系结构,是一整套的决策支持引擎和工具,同时无缝集成了多种符合OLE DB For DM和预测模型标记语言(PMML)的数据挖掘算法[6]。分析服务的访问通过图形用户界面工具,并且运用微软管理控制台接口运行。它可以访问数据挖掘和联机分析处理两种形式的决策支持机制,能够直接从数据仓库中进行数据挖掘操作,实现数据挖掘与数据仓库、应用程序的紧密耦合,从而大大提高数据挖掘效率。
5 结束语
本文对数据挖掘和数据仓库技术在温室决策支持系统中的应用进行了初步尝试;结合温室中的数据特点,初步设计出系统中数据仓库的结构。在此基础上进行的数据挖掘为农业领域的专家提供了新的知识,包括温室重要的环境参数的模型、各环境参数之间的联系、病虫害的发病条件等内容。SQL Server分析服务实现了数据挖掘与数据仓库、应用程序的紧密藕合,大大提高了数据挖掘的效率。
摘要：温室决策支持系统是采用数据仓库技术和数据挖掘技术构建的。该系统建立了数据仓库来存储各种数据,然后通过数据挖掘技术从数据仓库中获得新的农业知识,以丰富支持系统的知识库。在系统的实现过程中,采用了SQLServer分析服务,实现数据挖掘数据仓库与应用程序的紧密耦合,从而大大提高了数据挖掘效率。经过在中国农业大学温室基地的试验应用,证明了该系统的实用性。
关键词：园艺学,温室决策支持系统,设计,数据仓库,数据挖掘,SQL Server分析服务
参考文献
[1]赵宇,戚国强.数据仓库技术在水稻栽培管理决策支持系统中的应用[J].东北农业大学学报,2006,37(4):557-562.
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[3]张娟,陈杰,刘志勇.基于数据挖掘技术的温室决策支持系统[J].微计算机信息,2007,23(13):169-171.
[4]杨卫民.数据仓库和数据挖掘在林业决策支持系统中的应用研究[D].湖南:中南林学院,2005.
[5]梅林.数据挖掘技术在预测农作物生长过程中的应用研究[J].甘肃科技,2005,21(11):225-228.
[6]东方人华.SQL Server2000与Visual Basic.NET数据库人门与提高[M].北京:清华大学出版社,2002.
温室决策支持系统 篇2
业务系统和决策支持系统之间是相互补充、互为依赖的关系,不是相互抵触、互为取代的关系。业务系统负责采集海量基础数据,但这些数据是散乱的、相互之间松散的、未经深度挖掘和合理组织的。决策支持系统建设不是一个简单的基础数据累加的过程,而是按照管理思想确定业务主题从高层视图上组织数据,充分挖掘出业务数据的潜在价值,使得数据真正转变为可用的知识和智慧,最大限度地方便基层操作,方便高层管理,进一步提高监控能力,提高科学化管理水平。
二、业务指标的可视化管理功能
人力资源和社会保障部门承担着大量政府部门的民生指标,传统的指标完成情况追踪方式是逐级上报、逐级汇总,报表汇总时效慢、只能做一些同比、环比等常规性分析。决策支持系统可以根据用户的不同层级、不同岗位,针对不同的用户群提供不同视野的报表应用,如局长级可看到全市所有部门的目标任务完成情况以及及各区县对比进度。各业务部门的处长、科长可以看到本部门所负责指标的完成进度,可以追溯到具体的经办人员和指标涉及的用人单位,各区县局长可看到本局所所有指标进度。我们运用数据挖掘工具的可视化功能开发了政府目标管理分析系统,将每年由我局承担的市政府和省厅的110项核心民生目标纳入系统进行管理,所有指标来源于业务系统的数据,杜绝了手工调整、保证数据一致性。点击某一项指标,可以查询到该指标的文件依据、责任部门和分管领导。系统不但可以反映本部门的当期和历史数据、还可以与政府其它相关部门的同期指标、兄弟城市的同类数据进行对比分析。所有数据均以图形化的方式展现,简单直观,根据设定的阀值发布预警信息,及时提醒目标管理部门指标进展与状态。决策支持系统的展现页面同时嵌入局办公自动化系统,局领导在处理公文时可以轻松了解到全局各项指标的进度完成情况及对比分析情况,全面提升了民生指标的执行效率。
三、报表的定制式管理功能
我局社会保险征缴机构综合日常查询、业务台账和上报报表的要求,新开发了统一复合型的社会保险基金统计分析系统替代了传统的报表程序。对较为明细的数据表进行汇总,将结果数据存放到数据库中,查询时直接对结果表进行查询,快速展现,满足常用的日常报表的访问和查看。将经办时间、机构名称、用人单位和劳动者属性等字段设置为可见的查询条件,用户可以根据自己的需要定义查询的名称、查询显示的列,自由组合查询条件,可以根据需要随时定制报表,满足各种临时性、突击性的报表上报要求。报表发布界面简单友好易用,信息呈现的方式可以是电子表格、直方图、饼图或折线趋势图等形式多样、图表结合的方式。运用该系统,工作人员可以轻松地获得社会保险基金的单位参保情况分析、人员参保情况分析、特殊人群参保分析、缴费申报水平分析、基金征收情况分析和欠费清欠情况分析,有效地解决了固化报表主要反映各业务系统中的基本业务状况和部门主要信息且报表内容、格式相对滞后的弊端。
四、即席查询和多维分析功能
即席查询功能是对核心数据从汇总到明细的查询,可以满足对查询数据向下钻取的功能,对关注的.数据可以采取抽丝剥茧式的逐层分析和多维、多角度分析。为了提高业务系统的响应速度,我们建立了数据交换平台,专门用于存储金保工程上传数据、对市政府多部门的交换数据、批量查询数据、报表数据和决策支持系统的数据。将交换平台和业务系统从物理上分离,业务系统只处理业务经办所必须的少量简单的单记录查询,交换库和决策库的建立大大缓解了业务系统的压力,提高了网页的登陆速度,为街道、社区等基层平台社保业务一站式、一户式办理提供了良好的技术平台。
五、预警预报和定向追踪功能
大力推广会计决策支持系统 篇3
当前，社会信息化问题已成为摆在世界各国面前的一个重大课题，这是触及社会经济生活所有领域的一场变革，而各级各类会计信息系统的建设和应用则是企业管理信息化的中心环节。在经济全球化的背景下，企业面临日趋激烈的竞争，会计信息系统必须担负起面向管理决策的重任，会计决策支持系统技能迫切地需要被企业吸收和利用。因此，会计决策支持系统（Accounting Decision Support System，简称ADSS）已成为计算机应用领域中最引人注目的内容之一。
一、我国会计决策支持系统的现状
（一）我国会计软件的发展
1.我国会计软件从20世纪80年代初开始出现核算型会计软件到90年代中后期出现管理型会计软件。管理型会计软件分为财务会计和决策支持两大部分，是在核算型会计软件的基础上，具有财务分析、管理、决策的功能，即增加了会计决策支持系统功能。
2.21世纪初至今，ERP软件成为焦点，ERP中的财务模块作为ERP系统中的一部分，它必须和系统的其他各个模块有相应的数据接口，能够相互集成，但一般的ERP软件的财务部分仍是分为企业会计和财务管理（决策支持）两大部分。
（二）我国会计软件中会计决策支持系统功能现状
1.何谓会计决策支持系统
所谓的会计决策支持系统是以管理科学、计算机科学、行为科学和控制论为基础，以计算机技术、人工智能技术、经济数学方法和信息技术为手段，充分利用会计信息系统提供的各种信息，支持中、高级决策者进行决策，通过人机对话进行分析、比较和判断，帮助决策者根据自己的经验和知识选择一个满意的方案，从而做出正确的决策。如构造各种经济模型，对未来财务状况进行预测等。
因此，会计决策支持系统是决策支持系统在会计领域的应用，是电算化会计信息系统的进一步发展，是会计信息化的要求。
2.我国会计软件中会计决策支持系统功能现状
目前市场上提供的商品化管理型会计软件离真正的“管理型”要求还相去甚远，而且在ADSS领域研究和应用方面刚刚起步，不能真正满足会计信息化的需要，不能满足集团财务的信息化，更不能满足未来企业在管理信息网络基础上进行科学决策的需要。因此，现有管理型会计软件的管理功能（即会计决策支持作用）效果并不佳，并且随着ERP系统的不断运用和发展，会计决策支持系统将会成为企业未来发展的重要工具和管理思想。这就需要会计人大力推进，使会计决策支持系统能真正发挥出其应有的支持管理决策的作用。
二、阻碍会计决策支持系统推广应用的因素
（一）企业管理思想陈旧
企业之间的竞争主要体现在人才的竞争，有了高素质的人才，才有可能开发出创新的产品或服务，就企业的信息化建设来讲，也是如此。管理要以人为本，所以“企业信息化的难点不是技术，也不是资金，而是管理思想的转变。”目前，我国企业内部管理思想和管理方式陈旧，信息化水平总体上较低，对管理信息化的重要性认识滞后，需求还不够迫切，决策信息滞后，质量差；地域主义、保守主义、观望主义等普遍存在。这一管理现状势必会妨碍到信息化的推行，自然也会妨碍会计决策支持系统的应用和推广。
（二）会计软件在ADSS领域研究和应用方面刚刚起步，离真正的“管理型”要求还相去甚远
管理型会计软件有分析功能、控制功能和预算功能，但还远远不能真正满足会计信息化的需要，也不能满足集团财务的信息化，未来企业在管理信息网络基础上进行科学决策的需要。目前，我国市场上的各种财务管理软件和决策支持系统很大程度上都是决策定量技术的具体表现。无论是可解决结构化决策问题的MIS或者是支持半结构化决策过程的DSS，建立数学模型是其普遍的显著特点。把各种统计学和运筹学的方法以灵活易用的方式组织起来，使用者可以随时调用所需要的方法。然而在实际工作中并不是所有影响企业决策的信息都是可以完全量化的：例如，决定本企业生产成本的具体成本动因项目等，这些信息在计算机数学模型中则无法表示。传统MIS与DSS的管理、决策只是在量化建模基础上所进行的决策，远不能满足现行的，更主要是未来企业在管理信息网络基础上进行科学决策的需要，同时会计软件中的预算管理和利润分析功能也较弱，因此需要加快会计决策支持系统的研究、改进与应用推广。
（三）缺乏足够的复合型应用人才
企业的信息化建设需要相关的大量复合型人才，会计决策支持系统应用和推广也同样需要相关的复合型人才。真正的复合型人才应当具备“四方面”的知识，即：企业管理知识，信息技术知识，行业流程知识和项目管理知识，而不是人们习惯上定义的“既懂管理又懂计算机”两方面知识的复合型人才。但是我国会计领域的现状是：手工记账人才比比皆是，而真正懂得会计电算化并擅长应用的人，特别是真正的复合型人才却极度缺乏，供不应求，能推动会计决策支持系统应用的复合型人才更是欠缺。
（四）高校课程体系设置落后，教学不规范、教育培养途径单一
目前我国高校普遍存在课程体系设置落后、单一且理论教学强于实践教学的情况，特别是缺乏信息化技术研究较深的师资。在会计信息化（电算化）课程中，课程体系设置陈旧，教学方法不够规范，缺乏稳定的教材框架和正确的教学导向，教学中大多片面强调理论知识或程序设计，忽视了财务软件中的实际问题及其解决方法，并且会计信息化方面的教科书内容陈旧且不统一，不能适应会计信息化的要求。
现阶段，我国培养信息化人才的主要途径就是各高等院校，企业忽视自身人才的继续教育，难能有真正掌握和熟悉会计决策支持系统等原理和应用的复合型人才。这种状况既不适应目前会计信息化的发展，更不利于会计决策支持系统的应用与推广。
三、大力推进我国会计决策支持系统应用推广的方法
决策是决定企业成败的关键，利用ADSS进行科学的决策就显得尤为重要。针对以上存在的问题，笔者就如何推进我国会计决策支持系统的应用与推广提出以下几个观点：
（一）转变企业落后的经营管理思想和观念
在全球信息化，经济全球化的环境下，任何企业要想在激烈的市场竞争中不被淘汰出局，就必须居安思危，向国际惯例靠拢，建立自己的经营战略，求得企业的生存与发展。简言之，就是要“更新观念、改革管理”，而这就使得企业的会计信息化管理势在必行，利用信息化管理同国际强手竞争，取得竞争优势。
会计信息化就是会计与信息技术的高度融合，它要求会计系统能够将会计核算、财务管理、分析、预测、决策、规划、控制等有机地结合起来，通过计算机、网络及通讯等现代高科技，对企业经济活动的相关数据信息实现尽可能自动化、实时化的搜集、加工、存储、传送及应用，为企业的经营决策以及利益相关者和国家的宏观调控提供快捷、准确的财务信息和其他相关信息。因此，会计信息化系统兼具财务会计、财务管理和管理会计的决策支持功能。
但实现会计信息化的管理，最大的难度就是观念的转变，只有更新了观念，人们的行为和习惯转变了，企业才能顺利地实现信息化，才能自觉地应用ADSS进行科学的决策，才能不断地推动ADSS的改进和发展。只有这样，企业才会在竞争中取胜，才会跟上经济全球化的步伐。
（二）发展和完善会计决策支持系统
在市场竞争激烈，需求经常变动，各种主观因素影响较大的环境条件下，企业进行科学决策、综合管理，不仅需要定量模型，还需要将定量分析与一些定性因子结合起来，甚至只进行符号推理决策。只有如此，企业才能制订出更切合实际的决策方案。因此，针对我国会计软件在ADSS方面存在的问题，我们应该加强在ADSS领域的研究和应用，建立或完善会计决策模型库，大大增强会计软件中的预算管理和利润分析功能，如：预算制定、差异分析、财务异常分析，盈利能力、偿债能力和风险预警功能等，完善会计决策支持系统的功能，使会计决策支持系统切实能满足企业进行科学决策的需要，增强辅助企业战略决策自动化、科学化的能力。可以预料，随着技术的进一步发展，在不久的将来，功能强大的会计决策支持系统将逐步出现。
（三）改善高校课程体系设置，规范教学，大量培养企业所需要的复合型人才
在信息化时代，企业对财会人员的评价标准也会相应的不同，未来企业将看重会计人员跨专业的整合能力及分析、预测能力和领导能力等。因此，高校要培养具有较强的信息技术应用能力的毕业生，在教学过程中要加强对信息化类课程的改革，制定规范的教学方法，改革旧的课程体系设置，建立适应信息化时代要求的课程体系，建立稳定的教材框架和正确的教学导向，统一编写规划教材并注重实践教学的研究，大量培养具有较强的信息技术应用能力的学生，引导会计信息化朝着正确的方向前进，更好地为企业服务，为中国的会计信息化服务。
要推进会计决策支持系统的应用，人才是关键，特别需要大量的复合型人才。而复合型人才的培养，单靠学校培养是不够的。学校只能提供先进的基础知识和技能的教育，而能够真正掌握和熟悉会计决策支持系统等原理和应用的，将是那些在实践中经历了多次“摸爬滚打”、反复品尝了“甜酸苦辣”的学习型的群体，因为要有一定的磨练时间才能实现知识和经验的积累，才算是名副其实的复合型人才。因此，要变单一高校培养人才途径为多途径培养。而企业也要从自身的情况出发，围绕着企业的整体战略目标，制定切实可行的培养规划，培养出符合本企业需求的复合型人才。
四、结语
智能决策支持系统研究 篇4
1 智能决策支持系统及其关键技术
1.1 DSS和IDSS概念及应用
决策支持系统 (DecisionSupportSystem) 这个概念是1970年由美国莫顿教授提出, 决策支持系统 (DSS, DecisionSupportingSystem) , 是以管理科学、运筹学、控制论和行为科学为基础, 以计算机技术、仿真技术和信息技术为手段, 针对半结构化的决策问题, 支持决策活动具有智能作用的人机系统。该系统能够为决策者提供决策所需的数据、信息和背景材料, 帮助明确决策目标和进行问题的识别, 建立或修改决策模型, 提供各种备选方案, 并且对各种方案进行评价和优选, 通过人机交互功能进行分析、比较和判断, 为正确决策提供必要的支持。此后它发展迅速, 在美国许多部门中成功地获得应用, 如对城市规划决策、商品销售决策等, 深受用户欢迎。经过国内学者的不懈努力, DSS在实际应用方面取得了丰硕的成果。这些方面的主要成就可以概括为以下几大方面: (1) 政府宏观经济管理和公共管理问题; (2) 水资源调配与防洪预警系统; (3) 产业 (或行业) 规划与管理、各类资源开发与利用决策; (4) 生态和环境控制系统的决策以及自然灾害的预防管理; (5) 金融系统的投资决策与风险分析与管理; (6) 企业生产运作管理的决策。
智能决策支持系统 (IDSS, IntelligenceDecision SupportingSystem) , 是人工智能 (AI, ArtificialIntelligence) 和DSS相结合, 应用专家系统 (ES, Expert System) 技术, 使DSS能够更充分地应用人类的知识, 如关于决策问题的描述性知识, 决策过程中的过程性知识, 求解问题的推理性知识, 通过逻辑推理来帮助解决复杂的决策问题的辅助决策系统。IDSS的概念最早由Bonczek等人于80年代提出, 它的功能是, 既能处理定量问题, 又能处理定性问题。IDSS的核心思想是将AI与其他相关科学成果相结合, 使DSS具有人工智能。
1.2 IDSS的分类
根据IDSS智能的实现可将其分为以下4种类型。
1) 利用AI实现系统的智能, 又分为基于ES的IDSS、基于机器学习的IDSS和基于AI新技术Agent的IDSS。其中Agent的研究成为目前人工智能研究的热点, 主要有智能型Agent研究、多Agent研究和面向Agent的程序设计研究3个方面, 基于Agent的计算被认为是软件开发的下一个重要的突破。
2) 利用数据库领域的新工具———数据仓库、联机分析处理及数据挖掘技术来帮助实现智能。这些工具使用户在分析大量复杂数据时变得轻松而高效, 可以迅速做出正确判断。其中数据挖掘是从大型数据库或数据仓库中发现并提取隐藏在其中的信息的一种新技术, 它可以从DSS执行者没有想到去问的数据库中找出与决策问题相关的信息, 帮助决策者寻找数据间潜在的关联, 发现被忽略的要素, 并通过分析现有的方式来预期将来的行为。随着网络及数据库的普遍应用, 这种方法具有广泛的应用前景。
3) 利用逻辑观点、面向对象方法或关系来表示系统各部件, 使IDSS在总体上统一表示、相互协调以实现系统的整体智能行为。
4) 具有知识学习能力的IDSS。根据IDSS的学习能力的不同, 知识系统可分为静态知识系统和动态知识系统。静态知识系统的知识维护需要人工干预, 系统的行为在求解过程开始前就已经确定了, 而动态系统则可以自动从决策过程中获得经验, 自动对知识库进行维护与更新, 从而支持复杂环境下的决策过程, 反映了较高级的智能活动。
1.3 IDSS的关键技术
1.3.1 模型库系统的设计与实现
它包括模型库的组织结构、模型库管理系统的功能、模型库语言等方面的设计与实现。
1.3.2 部件接口
包括对数据部件的数据的存取、对模型部件的模型的调用和运行、对知识部件的知识完成推理。
1.3.3 系统综合集成
决策支持系统需要对数据、模型、知识、用户交互四个部件组成。需要强大的计算能力和数据处理能力, 一般的计算机语言如C、PASCAL、FORTRAN等不支持数据库的操作, 而VF、ORACLE、SQL等的数值计算能力不足。而决策支持系统既要数值计算又要数据库操作, 对开发语言的要求是很高的。
2 数据仓库、OLAP和数据挖掘的决策支持技术
数据仓库和OLAP是90年代初提出的概念, 到90年代中期已经形成潮流。在美国, 数据仓库已成为仅次于Internet之后的又一技术热点。数据仓库是市场激烈竞争的产物, 它的目标是达到有效的决策支持。大型企业几乎都建立或计划建立自己的数据仓库, 数据库厂商也纷纷推出自己的数据仓库软件。目前, 已建立和使用的数据仓库应用系统都取得了明显的经济效益, 在市场竞争中显示了强劲的活力。
数据仓库将大量用于事务处理的传统数据库数据进行清理、抽取和转换, 并按决策主题的需要进行重新组织。数据仓库的逻辑结构可分为近期基本数据层、历史数据层和综合数据层 (其中综合数据是为决策服务的) 。数据仓库的物理结构一般采用星型结构的关系数据库。星型结构由事实表和维表组成, 多个维表之间形成多维数据结构。星型结构的数据体现了空间的多维立方体。这种高度集中的数据为各种不同决策需求提供了有用的分析基础。数据仓库对底层数据库中的事务级数据进行集成、转换和综合, 重新组织成面向全局的数据视图, 为DSS提供数据存储和组织的基础。
随着数据仓库的发展, OLAP也得到了迅猛的发展。数据仓库侧重于存储和管理面向决策主题的数据;而OLAP则侧重于数据仓库中的数据分析, 并将其转换成辅助决策信息。OLAP的一个重要特点是多维数据分析, 这与数据仓库的多维数据组织正好形成相互结合、相互补充的关系。OLAP技术中比较典型的应用是对多维数据的切片和切块、钻取、旋转等, 它便于使用者从不同角度提取有关数据。OLAP技术还能够利用分析过程对数据进行深入分析和加工。OLAP从数据仓库中的集成数据出发, 构建面向分析的多维数据模型, 再使用多维分析方法从多个不同的视角对多维数据进行分析、比较。利用OLAP还可以实现实时行情的计算机模拟。
数据挖掘 (DataMining) 是从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的知识和规则, 为经营决策、市场策划、金融预测等提供依据, 使大型数据库作为一个丰富可靠的资源为知识归纳服务。数据挖掘技术涉及数据库、AI (人工智能) 、机器学习、神经计算和统计分析等多种技术, 它使决策支持工具 (DSS) 跨入了一个新阶段。实际上OLAP就是一种广义的、简化了的较浅层次的数据挖掘, 而数据挖掘是OLAP的扩展, 是使这一过程尽可能自动化的分析过程。数据挖掘以数据仓库和多维数据库中的大量数据为基础, 自动地发现数据中的潜在模式, 并以这些模式为基础自动做出预测。这些模式往往是动态的, 发现这些模式是非常重要的工作。根据这些模式可以进行投资决策, 这是开发的关键环节。数据挖掘表明, 知识就隐藏在日常积累下来的大量数据之中, 仅靠复杂的算法和推理并不能发现知识, 数据才是知识的真正源泉。
3 智能投资决策支持系统架构
证券投资决策支持系统的组件包括即时行情数据库和公司经营数据库, 以及数据接口模块, 数据接口模块负责把以上数据转换到数据仓库中。元数据 (Metadata) 是数据共享的基础, 可简单理解为数据的数据。内容上是关于数据的内容、质量、条件和其他特性的数据。
用途上是关于数据的结构化描述, 用于对数据的精确理解、搜索和处理。元数据为各种形态的数字化信息单元和资源集合提供规范、普遍的描述方法和检索工具, 为分布、由多种数字化资源有机构成的数据共享体系提供整合的工具和纽带。由于内在的统一性, 这种新架构很好地解决了相互间的衔接问题。数据仓库为OLAP提供了充分可靠的数据基础, 数据挖掘可以从数据仓库和多维数据库中找到所需的数据, 数据挖掘中发现的知识可以直接用于指导OLAP的分析处理, 而OLAP分析得出的新知识也可以立即补充到系统的知识库中。
4 总结
通过对证券投资决策支持系统的研究, 可以看出, 随着证券市场的飞速发展, 信息量增大、变化加快、种类增多, 在这样一种复杂的环境中进行决策, 充分利用数据挖掘等技术是今后投资决策支持系统发展的方向。
参考文献
[1]安淑芝.数据仓库与数据挖掘.北京:清华大学出版社[M].2005.
[2]蔚成香, 宁伟, 李艳.一智能决策支持系统的设计与实现[J].山东科技大学学报, 2001 (12) .
村庄布局决策支持系统研究 篇5
村庄布局决策支持系统研究
介绍了县级政府进行平原地区村庄规划布局的决策支持系统的`设计.该系统运用系统工程的思想,以决策支持的理论为核心,把整个决策过程分成若干步骤,为每个步骤提供若干基本模型,采用定性和定量相结合的决策方法,用0-1目标规划和知识推理两种方法制定科学合理的村庄搬迁合并方案.软件把数学模型和地理信息技术相结合,大大增强了决策支持系统的功能.
作 者：王恒山 徐福缘 凌佩雯 严广乐 WANG Heng-shan XU Fu-yuan LING Pei-wen YAN Guang-le 作者单位：上海理工大学管理学院,上海,200093 刊 名：系统工程学报 ISTIC PKU英文刊名：JOURNAL OF SYSTEMS ENGINEERING 年，卷(期)：2000 15(1) 分类号：C931 N94 关键词：村庄布局 决策支持系统 数学模型 地理信息系统温室决策支持系统 篇6
关键词：数据仓库；决策支持系统；误区
中图分类号：TP315文献标识码：B文章编号：1673—8454（2012）17—0047—02
一、引言
判断一所大学的办学水平和竞争能力，需要用一系列客观的指标和数据来说明。因此，数据仓库和决策支持系统可以在评价大学水平和促进大学发展方面发挥重要作用。2000年以来，经过持续的建设，上海财经大学已经完成了教学、学生、资产、财务、人事、科研、招生等信息系统的建设。在系统使用过程中产生了大量的业务数据，为建设校务决策支持系统提供了数据基础。
二、决策支持系统
决策支持系统并非新概念，与之相似两个术语分别是数据仓库和商务智能。数据仓库最早由IBM的William H.Inmon在十九世纪七十年代中期提出，主要是指从业务系统数据抽取数据，经过清洗后装载到数据仓库中，通过数据分析工具为业务绩效评估和预测提供支持。虽然信息技术的发展日新月异，而决策支持系统依然保持了强大的适应性和生命力。根据Gartner 2011年的报告，“商务智能”居然超过了“云计算”、“移动计算”，位列最受CIO关注的热门IT词汇之首，足以说明决策支持系统对于组织的重要程度和价值。
决策支持系统的体系架构主要由数据获取、数据存储和数据访问三个主要部分构成，如图1所示。以上海财经大学校务决策支持系统为例，数据获取层通过ETL工具从教学、科研、人事、财务等业务系统数据库中抽取数据，进行加工和清洗，并装载到数据仓库中。数据抽取的频率、规则根据业务数据的类型和数据分析需求确定；数据存储层是决策支持系统的核心，其中数据的组织和存储方式与操作型数据库有较大差别。在数据仓库中，数据通过面向分析主题的方式进行存储，业务对象从上到下逐渐展开。上海财经大学的数据仓库中，处于顶层的数据实体是学生、教师、学科、课程、科研项目等；数据访问层主要为终端用户提供数据查询和分析功能。数据访问的方式随着信息技术的发展而不断变化，主要的发展趋势是越来越强调操作过程简单化、分析结果可视化和丰富的交互功能。
三、校务决策支持系统实践
2008年，上海财经大学开始启动校务决策支持系统建设。当时正值金融危机爆发初期，大量企业裁员和减招，全社会和学校都非常担心大学生的就业问题。因此，项目组决定以毕业生就业状态数据作为分析的试点。由于数据范围可控和数据处理工作量较小，主要通过Oracle PL/SQL和视图完成ETL功能，采用了开源数据分析工具Pentaho实现前端展示功能。该分析主题中构建了包含毕业年度、学院、专业、就业行业、就业地区等多个维度的模型，可同时实现毕业生状态数据的多维分析和钻取。同期，财务处利用Oracle Discovery的技术框架，对学校财务预算和执行情况进行分析，有效支持了校院两级的财务管理模式。
2009年，校务决策支持系统的分析主题开始全面展开。学校提出了要从本科生教学质量、学科发展状态等方面进行全面分析。为了提高系统效率和可维护性，项目组对市场上的主流数据分析工具和ETL工具进行了测试比较。测试的软件包括：IBM Datastage、SAP DataIntegration、Oracle DataIntegrator、Informatica、Kettle、BusinessObjec、MicroStrategy等。最终选择了采用Kettle作为ETL工具，采用MicroStrategy进行数据前端展示。
2010年，项目组采用数据仓库多维建模技术，设计了基于总线结构数据仓库模型，保证了学校各类分析维度的一致性问题。同时，利用缓慢变化维度的方法处理学生学位、教师职称等属性随时间变化的问题，实现了数据可追溯性和数据同比、环比等功能需求。数据仓库采用星形模型结构，保证了分析模型的可理解、易维护和扩展性。目前，校务决策支持系统已构建了各类业务建模型50余个，覆盖的范围包括：招生、就业、人事、财务、教学、科研、学科建设等领域。
2011年，学校购买了Tableau的服务器版本。随着Tableau的投入使用，校务决策支持系统将进一步向可视化、交互性和支持移动终端访问的方向发展。
四、讨论
目前，在高校环境下建设决策支持系统，仍然面临着观念、资金、技术、人员等方面的困难和挑战。上海财经大学经过多年的项目实践，对系统建设有些粗浅的认识和体会，希望与同行分享和交流。我们认为要正确认识校务决策支持系统，需要避免以下常见的误区：
1.误区一：校务决策支持系统是校领导使用的系统
校务决策支持系统很容易被理解成为学校决策层，如：校长、院长使用的系统，把校长、院长定位成系统的主要用户。这个想法看上去很好。然而，指望校长、院长经常访问决策支持系统，并从中获益，可能就不太现实了。那么，谁才是校务决策支持系统的真正用户？我们的答案是：学校战略研究和发展规划部门，即：研究室和发展规划处。作为学校领导的智囊和顾问，研究室和规划处是学校决策层的报告和材料的主要撰写者，校务决策支持系统的作用在于提高了他们获取数据的能力和开展分析的效率。此外，研究室和发展规划处的深度参与，也可以有效地弥补信息技术人员业务知识不足的缺陷。
2.误区二：校务决策支持系统是个阶段性的项目
项目具有阶段性、一次性的特征。但是，一旦开始校务决策支持系统的建设，就要做好长期、持续建设的准备。目前，常见的信息系统开发方式有瀑布型开发、迭代型开发、敏捷开发等。根据TDWI组织2011年的调研结果，有55%的决策支持系统项目采用了敏捷开发和瀑布型开发相结合的混合开发模式，即：每个敏捷开发的小循环中遵循瀑布开发的思路。因为，校务决策支持项目所涉及技术环节多、业务范围广，如果计划任务划分不够明确和具体，项目组成员长时间看不到建设成果，不利于项目团队气势和项目的顺利进行。
此外，一旦用户体验了数据获取和分析的好处，自然会提出越来越多、越来越具体的数据需求。项目组需要能够快速响应，否则将前功尽弃。另一方面，用户可能对系统的某些功能不太感兴趣，长时间无人访问。因此，需要建设能够反映仪表盘使用情况的仪表盘，用于监控系统的使用情况。
3.误区三：实施校务决策支持系统的成本高昂
在银行、证券、电信、零售等行业，由于数据量大、数据实时性能要求高、业务复杂等原因，实施决策支持系统确实代价昂贵。但是在高校中建设校务决策支持项目，也许并不需要很高的代价。
校务决策支持系统的成本主要由三个方面构成，硬件设施、软件许可权和人力资源。首先，因为系统用户不多，并发量小，对服务器性能不太高，目前市场上主流刀片服务器完全能够胜任；其次，应用软件的选择存在商用软件、开源软件、或者混合使用的方案。根据我们的实践和第三方机构的评估，使用开源软件也能达到不错的效果。再次，项目人员的投入。实施顾问价格不菲，因此，建议项目组成员构成多元化，实施顾问负责制订系统规范和架构设计，学校IT人员负责梳理数据来源和数据转换，学校IT人员和学生一起参与报表和仪表盘开发。这样的安排，既可以有效降低项目开支，又有利于知识转移和后期的持续维护，一举两得。
4.误区四：校务决策支持系统是报表系统的集合
由于校务决策支持系统具有报表查询功能，因此很容易被人理解成集中了各业务数据的综合报表查询系统。美国教育学术机构EDUCAUSE的调查表明，有近50%大学的决策支持系统主要用于历史数据的查询和展示，而非进行业务分析和预测。Gartner在定义商务智能时，特别提出商务智能是通过对某一特定领域的信息进行交互式探察和分析，发现其中趋势和模式，辅助决策的过程。由于数据分析需求的不确定性，为系统用户提供数据分析和交互的功能更加重要，否则，系统的使用价值将大打折扣。
五、总结
经过4年多的努力，上海财经大学的校务决策支持系统从无到有，建设目标和方向逐渐清晰。通过系统建设，将分散于各个业务系统的数据进行整合，用于校务决策分析，有助于提高学校科学决策的水平。随着系统使用不断推进，学校层面越来越意识到数据规范和数据质量的重要，形成了倒逼机制，将促进管理信息系统的深化应用。
参考文献：
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[4]国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010—2020年）[Z].中华人民共和国教育部，2010.
临床决策支持系统建设研究 篇7
关键词：临床决策支持系统,知识库,数据挖掘,医院信息化
近年来,随着医院规模的不断扩张,医疗数据也呈爆发式增长。如何从海量的业务数据中发掘有价值的信息,构建智能化数据库,从而辅助医疗工作者决策,是当前研究的热点。20世纪90年代初期,我院就着手建立信息系统,至今已有医院信息系统(HIS)、临床检验系统(LIS)、医学影像系统(PACS)、放射信息系统(RIS)、办公自动化(OA)系统和手术、麻醉、重症等8大系统和40多个子系统。虽然医院在信息化建设方面取得显著进步,信息系统也得到广泛使用,但是其工作理念和方式却相对落后,亟需科学化的辅助手段[1]。在医学信息领域里,用计算机辅助进行决策、诊断、推理的软件被称为临床决策支持系统[2]。我院于2014年开始部署建设临床决策支持系统,对医疗数据进行分析处理,辅助临床医疗决策。
1决策支持系统构建方案
临床决策支持系统基于多种数据挖掘技术方法,构建分析决策模型,并针对HIS、LIS、RIS、PACS、EMR(电子病历)系统等海量医疗数据进行挖掘分析,为临床诊疗的客观与规范化提供决策支持[3,4]。2014年10月,我院委托北京天鹏恒宇科技发展有限公司,着手开始医院的临床决策支持系统建设。该系统通过引入临床数据库,采用数据挖掘和联机分析处理等技术,将决策信息展示给终端用户,并具有为临床医生提供建议、提醒、报警、计算、预测等方面的功能[5]。
1.1系统架构
医院原有的信息系统虽然能够为医疗决策提供部分支持,但由于系统分散,决策内容单一,其应用范围受到较大限制。知识库的建设不仅仅是将分散在各个系统的数据进行集成,还需要对医院的业务流程和数据集进行标准化处理[6]。本系统将数据库转化为基于共享机制的数据模型,对数据库知识进行综合分析、统一处理后,再按不同维度展示给终端,有利于提升医疗质量和决策准确性。系统框架分为3层,分别是数据层、处理层、展示层。数据层将各医疗业务数据进行结构化转换[7],并统一加载到数据仓库中,然后对外提供标准接口,便于数据提取;处理层采用数据挖掘与分析工具,对仓储中提取的数据知识进行清洗过滤,并利用一定规则转化为决策信息;展示层是真正面向终端和用户的,将处理层的决策信息按不同维度、不同方式展现出来,便于使用者正确决策。系统架构,见图1。
1.2知识库构建与知识获取
医学知识的获取一般来源于医学文献和经验积累,包括术语字典、语义词库、知识模型等[8]。我院完善了知识库创建体系,通过设定不同类类型型、、不不同同领领域域、、不不同同主主题题的知识片集群,满足各临床活活动动对对知知识识决决策策系系统统的的要要求求(图2)。诊断知识库,表述相相关关的的疾疾病病名名称称、、诊诊疗疗参参考考等等内容;药品知识库,表述与用用药药说说明明、、配配伍伍禁禁忌忌、、不不良良反反应、专家点评相关的内容;检查查化化验验知知识识库库,,表表述述标标本本采采集集、、适应禁忌等方面的知识内容;;手手术术知知识识库库,,表表述述与与手手术术相相关的操作说明、注意事项等相相关关的的知知识识内内容容。。这这些些知知识识库库内容与医院原有的HIS、EMRR等等业业务务数数据据库库以以及及医医学学文文献献等知识,通过数据挖掘平台,,转转化化为为决决策策系系统统可可理理解解的的术术语字典、语义词库、知识模型型等等内内容容。。
1.3多维度知识展现
通过将临床决策支持系统与我院HIS连接,医生在书写电子医嘱和病历的不同阶段,均可运用智能提取、联机分析技术,将层级知识库中的有效知识分门别类,转化为易于理解和应用的信息,展现给医疗工作者,从而辅助于决策。以传染性非典型肺炎诊断为例,医生可在窗口(图3)右侧知识元素中,依次点选查看检查项目、检验项目、手术项目、治疗药品等内容,从而起到一定的辅助参考作用。另外,指南搜索、知识挖掘、医学工具、症状推导、疾病分类(ICD)图谱等功能也集成到各个客户端,不仅便于系统使用者检索分类,也可以群策群力,让用户参与进来,形成知识展现、反馈、处理、再展现的良性循环。
2应用评价
我院目前在东、西两个院区70多个科室均部署了临床决策支持系统,通过近6个月的跟踪反馈,基本达到前期目标。通过临床知识库获取的知识,能够为医生提供辅助诊疗的初步推送服务,帮助临床工作者初步作出决策。这也表明,临床决策支持系统的建设和完善,是临床决策者的迫切需要,其应用效果会随着知识库的不断丰富化、智能化而变得更加显著。
3问题与对策
在系统建设的过程中,由于缺乏既熟悉医院临床业务,又了解信息技术辅助决策领域的专业人员,导致系统的推进相对缓慢,在实际应用方面也没有达到理想程度。另外,临床决策支持系统的建设位于医院信息化建设中的顶端,只有医院各信息系统完备,并建设统一的数据平台,才能加快决策支持系统的前进步伐。最后,任何系统的建设都不可能一蹴而就,尤其是处于研究初期的临床决策支持系统,更需要在建设过程中不断学习、总结经验,逐步完善。
参考文献
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煤炭企业决策支持信息系统 篇8
煤炭企业集团具有地域广、规模大、管理流程复杂、安全隐患多等特点,各类信息资源分散性强,数据收集、汇总、挖掘难度较大。煤炭企业决策支持信息系统以企业人、财、物、产、供、销等业务信息系统为基础,采用相应的数学模型对大量的指标和数据进行挖掘和分析,形成企业的关键信息,以文字、表格、图形、仪表盘图等形式提供给决策层和管理层,展示企业关键指标数据和业务信息,为企业科学决策奠定基础。龙口矿业集团有限公司在改造原有调度统计信息系统及其它各业务信息系统接口的基础上,建立了决策支持信息系统。
1 系统架构
煤炭企业决策支持信息系统总体架构如图1所示。
系统采用标准的决策支持系统模型设计,分为业务逻辑层、数据层、展现层。其中业务逻辑层从各业务系统抽取数据(或另行补录数据),数据层对数据进行保存和加工,展现层展现各类表格和图形。
2 系统数据来源及处理
2.1 数据来源
(1)煤炭销售数据:自动读取模块自动从煤炭销售系统数据库获取数据,并存储到决策系统数据库。
(2)物资、人力资源、财务及预算数据:从中间库系统实时接收数据。
(3) 生产业务数据:
由各生产单位每日直接填报产、销、存等指标数据。
2.2 数据存储
数据存储主要采用面向主题的数据仓库(集市)多维表结构和与业务系统对应的ODS(Operational Data Store,操作数据存储)层表结构。
(1) ODS层表结构针对生产和销售,用于存储各生产单位填报的日产量计划值、实际值和从销售系统获得的日销量数据值。
(2) 多维数据集表结构包括行业定义表(存储对煤、电、油、空分、水泥等的定义)、指标集定义表(存储各行业的KPI指标描述)、生产单位定义表(存储集团下属生产单位)、多维护数据值表(存储各单位各指标的计划值和实际值,为保证系统存取效率,数据表拆分为年、半年、季、月、周、日6套表结构)。
(3) 其它表结构包括专项调度模块表结构、生产计划表结构、资金计划表结构、系统表结构等。
2.3 系统数据加工处理流程
系统数据加工处理流程如图2所示。
销售ETL(Extract-Transform-Load,数据抽取、转换、装载):从销售系统读取数据,使用一台单独的转储服务器(信息中心分配的虚拟机)。通过调度统计中的相关填报模块可对数据进行修改。
调度统计:填报各个指标的日数据,并存入生产ODS表中。调度填报模块中的日计划值来源:生产计划→计划值转储→多维数据表(月)→月计划分解→调度填报界面。其中月计划分解是指可被调用的、从多维数据表取月计划值除以有效天数的计算功能。生产ODS表结构有煤炭生产日数据表结构、发电生产日数据表结构、页岩油产销存日数据表结构、空分产销存数据表结构、水泥产销存日数据表结构等。
日数据转储:将销售日数据和生产日数据汇总后转存到多维数据表中,并触发周、月、季、半年、年的自动汇总。
中间库客户端:决策系统内置一个中间库客户端,时刻监听中间库系统的通知。当物资、财务、人力资源等系统的月指标值产生或修改后,决策支持信息系统立即从中间库取月指标数据的值并对其进行更新。
专项调度和资金计划:两部分分别有相应填报与查询界面及保存数据的表结构,并与其它部分共享一些基础的数据表结构,如工作面状态类型等。
生产计划:生产计划填报模块提供填报界面,并将填报结果保存在生产计划系列表结构中。保存后触发计划值转储模块,系统自动根据配置将指定的指标计划值汇总到多维护数据表结构中。
多维数据表:为同比分析、环比分析、与计划对比、趋势分析、预警分析、预测分析等分析模型提供数据。
3 关键指标信息
通过分析各种数据指标的类型及属性,建立起一套企业关键性指标的体系结构,见表1。该指标体系共包含45个关键指标,囊括了企业财务、预算、生产、供应、库存、销售、人力资源、物资等所有业务环节。
4 系统功能
煤炭企业决策支持信息系统功能如图3所示。其中决策支持模块的特点是以数据驱动分析,在展现界面上显示主要指标的当日值、月累计值、年累计值,可组合指标、单位、时间周期3个维度的条件驱动各分析模型,还可实现面向特定业务主题的多维分析功能。
5 结语
煤炭企业决策支持信息系统对各业务系统的数据进行挖掘和分析,建立了企业关键性指标体系,为领导层和管理层提供了其最关注的指标信息,大大提高了企业决策的科学水平。
参考文献
[1]陈文伟.决策支持系统教程[M].北京:清华大学出版社,2004.
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作物灌水量决策支持系统开发 篇9
我国是世界上人均水资源最贫乏的国家之一,人均水资源占有量仅为2 300m3,约为世界人均的25%。农业用水量占全国用水总量的比例最高,约为70%,但是我国农业用水利用率却仅为 40%[1],浪费严重。水资源短缺是影响我国农业现阶段发展的一个重要因素。因此,节水灌溉是我国也是世界灌溉技术发展的总趋势[2]。
由英国科学家彭曼(Penman)提出的彭曼公式是目前FAO(Food and Agriculture Organization of the United Union)专家组唯一推荐的计算作物蒸腾蒸发量的标准计算方法,具有较高的精度和较好的通用性[3,4]。水量平衡方程是现今被广泛应用判断作物是否缺水的重要数学模型[5]。近几年,从作物的生理特性(如茎直径变化和叶水势)来判断作物需水量的研究也有很多,但目前难以建立数学模型。
本文以彭曼公式和水量平衡方程为基础,从系统功能、数据库设计和系统集成等方面着手,设计开发了实用化作物灌水量决策支持系统。
1 系统总体结构及特点
1.1 系统总体结构
系统从功能上分为决策支持、数据库管理、信息查询和系统说明4个子系统功能。系统在结构上以数据库为基本信息支撑,通过输入数据和调用数据库数据,实现计算作物蒸腾蒸发量和判断作物灌水量两大决策功能。系统总体逻辑结构如图1所示。
1.2 系统特点
该系统在Windows操作系统下以Visual Basic6.0为软件开发平台进行研发,数据库采用了Microsoft SQL + Access数据库和ADO数据库访问技术。从先进性和实用性等方面考虑,系统的设计与开发具有如下特点:
1)采用模块化程序设计思想。模块化的程序设计是按照适当的原则,将一个情况复杂、规模较大的系统按照需要实现的主要功能划分为若干个较小的和功能相对独立的部分,把实现同一种功能的类划分成一个模块,使其中每个部分实现一个独立的功能。每一功能均采用模块化的设计思想来提高系统的稳定性和运行效率。
2)采用面向对象的集成开发模式。本系统设计开发时采用了面向对象的集成开发环境和数据库,不仅使得在系统集成更为方便,集成的结果也是不需用户了解开发程序和数据库的操作,只需按系统的菜单和按钮导航就可以完成作业,而系统的菜单和按钮等也实现了有机集成。
2 系统功能
系统采用模块化程序设计思想,以菜单驱动的方式对系统进行了功能划分,其主要功能包括决策支持、数据库管理、信息查询和系统说明4个子系统功能。图2为系统主窗口。
2.1 决策支持
决策支持模块主要实现蒸腾蒸发量的计算和灌水量判定两个功能,这也是该系统的主要功能。
2.1.1 蒸腾蒸发量的计算
计算作物灌水量的关键环节是计算作物的实际蒸腾蒸发量ET。本系统采用彭曼公式作为数学模型计算参考作物的蒸腾蒸发量ET0,再用作物系数Kc乘以ET0,便得到作物的实际蒸腾蒸发量ET。操作员在“ET计算及保存”窗口中输入彭曼公式中用到的各个气象参数和作物系数等数据信息,由系统自动完成计算并保存。参数的输入必须保证齐全并且无误。作物系数可以由操作员自己确定,也可在系统中查询。此外还要输入日期,方便系统对数据进行标识和操作员阅读。系统有记忆功能,有些参数值是固定的,只需输入一次,以后由系统默认,无需再次输入,如测风速的高度、作物系数和地理信息。图3为ET计算及保存窗口。
2.1.2 灌水量判定
判断作物是否缺水和判定灌水量是该系统的最终目的。系统以水量平衡方程为理论依据来判断作物是否缺水。水量平衡方程为
Wt-W0=Wr+P0+K+M-ET (1)
式中 W0,Wt—时段初和任一时刻t时的土壤计划湿润内储水量(mm);
Wr—由于计划湿润层增加而增加的水量(mm),如果计划湿润层在时段内无变化则无此项;
P0—保存在土壤计划湿润层内的有效降雨量(mm);
K—时段t内的地下水补给量(mm),即K=k×t,k为t时段内平均每昼夜地下水补给量;
M—时段t内的灌水量(mm);
ET—时段t内的作物田间需水量(mm)。
由式(1)可以得出某时段t末的土壤计划层内含水量为
Wt=Wr+P0+M-ET+W0 (2)
为满足农作物正常生长需要,任意时段内土壤计划湿润层内的储水量必须保持在一定的适宜范围内,即通常要求不小于作物生长允许的最小储水量(Wmin)和不大于作物生长允许的最大储水量(Wmax),即
Wmin
当程序检测到Wt < Wmax时,应该对农作物进行灌溉,灌水量的范围为
Wmin-Wt
灌水量计算程序框图如图4所示,作物灌水量决策窗口如图5所示。
2.2 数据库管理
数据库主要包括基本数据库和实时数据库。基本数据库是相对稳定(即随时空变化不大)的数据,主要包括作物系数表、作物不同生育期参数表、管理员信息表和地理信息表;实时数据库是随时空变化较大的数据,主要包括气象信息表和水量信息表。
数据库管理功能主要包括数据的录入和数据更新。数据录入是对实时数据库而言,操作员通过界面输入数据,由系统完成保存;数据更新主要是对基本数据库而言,操作员可对数据表中的数据进行添加、删除和修改等操作。
2.3 信息查询
系统所需参数较多,有些参数比较固定,如作物系数、海拔、纬度和作物适宜含水率上下限等。对于此类参数,系统在研发过程中,编者查阅相关资料得到陕西省几个地区地理信息、几种作物不同时期的作物系数及适宜含水率的上下限,并存入数据库中,操作员可以自己确定也可在系统中查询。查询时,操作员可点击需要输入参数旁边的[查询]按钮查得。
2.4 系统说明
简要介绍该系统特点、适用性、总体结构以及系统主要功能,让用户对系统有一个大概的了解,可使用户更好地应用本系统。
3 系统应用
本系统研发完成后,开发人员利用陕西眉县小麦生长区域为试验点对系统进行了验证。该试验点的纬度为34.27°,海拔为518m,3月与4月份的作物系数分别为1.106,1.335,土壤类型为中壤土。输入2009年3月23日-2009年4月20日气象资料,并于2009年4月1日、2009年4月10日和2009年4月20日对小麦是否缺水进行了判断,结果如表1所示。图6为4月10日系统灌水量输出窗口。
4 结语
本文以判断作物是否缺水并计算作物灌水量为目的,根据彭曼公式和农田水量平衡方程,采用Visual basic 6.0开发了作物灌水量决策支持系统。该软件系统具有操作简单、界面友好、功能强大以及运行速度快捷等特点。另外,该软件系统是绿色软件,磁盘占用空间较小,利于推广应用。系统为农业灌溉用水的分析计算提供了便捷的分析软件,实现了数据的自动化分析,为提高作物灌溉的智能化水平提供了一套有效的决策支持工具。
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生态安全决策支持系统技术评述 篇10
1.1 国际:
多源数据管理和数据库构建技术随着地理信息系统的发展逐渐成熟。在对多源数据管理上,数据获取对象复合化、数据类型复杂化、处理方式的集成化是其未来发展的大趋势。在数据库构建技术上,向上与地方、国家和国际标准接轨,技术标准紧随其发展趋势;向下突出自身特点,充分考虑操作对象的实际发展需求。
1.2 国内:
以数字地球科学为指导,加强3S技术、环境模拟技术和计算机编程手段的应用,突出GIS技术的多源数据特性,通过与不同领域技术的结合,发展了包括“一种土壤水分监测的数据同化方法”、“一种多源环境生态信息数据同化方法”、“机载多角度多源数据的实时采集装置及方法”、“多源数据采集系统”、“基于规则和可信度的多源数据融合系统”、“一种分布式可同步的多源数据的控制方法和装置”、“基于多源数据融合的人口时空动态出行特征建模方法”、“一种动态数据库构建方法”等多项专利技术。
1.3 存在的问题:
由于我国近几年才提出生态安全屏障的概念,在对这一领域的研究上,基本上处于空白状态,虽然已有一些针对特定技术和领域的研究,例如“西藏谢通门县铜金矿带遥感图像蚀变信息提取及多源数据融合在成矿预测中的应用”、“基于多源数据集成的松嫩平原土地资源空间数据仓的设计”、“多源多时相数据空间分析及其在西藏墨脱地区的应用”、“基于多源数据的森林生物量与生产力估算研究”、“基于多源数据的三峡库区乐天溪流域林地植被覆盖动态监测”等,但是缺乏对整个地圈—生物圈———大气圈的综合研究,一些技术与模式在区域尺度上的适应性和推广性还有待检验。
1.4 未来发展重点:
注重由海洋、大气预测的研究向对陆地多源数据处理和预测的发展,由气候预测向生态预测发展;注重在考虑环境发展的同时,加强对人类生产生活的重视,由单一的环境数据预测向环境与人口生产力结合发展;注重由理论和技术探讨向案例研究发展,关注理论和技术的实际应用效果;注重数据库平台的建设,由文件数据库方案向纯关系数据库方案发展。
2 生态安全评估模型与模拟技术
2.1 国际:
在生态环境评价上,结合人类活动,注重在建设生态城市、生态旅游、生态农业中应用,评价指标选取多以综合性为原则,强调自然因素与人文因素指标的获取;在生态模拟技术上,加强对水资源问题的研究,突出人类活动对整个生态系的物质循环、能量交换、信息传递等的影响,也强调模拟数据的综合性。
2.2 国内:
在生态环境评估模型上,注重城市化对生态环境的影响作用,发展了城市景观生态安全及评价模式、基于模糊理论的城市生态系统评估模型、基于数据挖掘的城市生态系统评估模型等;加强经济社会生态评估模型技术的研发,发展了基于生态效益理念的企业环境绩效动态评估模型、企业商业生态系统健壮性评估模型、区域经济社会生态发展能力动态评估模型等;在生态系统模拟技术上,加强对污染物迁移、转化规律和人工模拟湖泊等的研究,发展了水环境生态修复模拟技术,注重生态模拟技术在城市建设和建筑设计评价方案中的应用。
2.3 存在的问题:
多以纯理论研究为主,虽然涉及的研究领域较广泛,但是缺乏针对典型地区的研究,缺乏区域和全国尺度上的宏观把握与布局,技术应用效果不明显;生态系统综合评估技术研发起步较晚;针对生态环境脆弱性评估模型和生态模拟技术的研究不足,实际应用案例几乎空白。
2.4 未来发展重点:
注重模型参数向综合化发展,由自然因素向自然—人文综合因素发展;注重在评估经济效益的同时,加强对生态效益的评估;注重生态模拟技术试验工作,加强生态系模型的自动化控制和分析测试手段研究。
3 生态安全决策支持系统研发与应用
3.1 国际:
国外在生态决策支持系统上研发和应用起步比较早,技术相对成熟,涉及植物保护、林业、灌溉、农业、环境等各个方面。在决策支持系统应用范围上,研究逐渐趋于综合化,注重生态环境问题的集中治理;在决策支持系统的研发技术上,多集成地理信息系统技术、可视化技术等,加强相关辅助技术的支持作用。
3.2 国内:
在生态决策支持系统上研发和应用上,结合空间技术,注重发展以GIS为核心的“3S”一体化的资源管理与监测体系;强调对动态数据的动态管理和决策支持,构建生态环境保护网络;加强对特定地域决策支持系统的研发,例如金沙江流域生态保护与建设决策支持系统、基于GIS的林业生态环境保护决策支持系统研究、喀斯特山区生态环境动态监测决策支持系统的建立:以贵州省大方县桶井村为例等。
3.3 存在的问题:
我国在决策支持系统的研究上起步比较晚,于20世纪70年代末开始研究专家系统,80年代初研究农业专家系统,而专门用于生态决策方面系统的90年代才出现,例如“国家环境质量DSS”、“城市环境实用DSS”。另外,由于基础薄弱、信息共享困难、信息资源不足,导致我国的生态决策支持系统的研究多数停留于理论、探索和专家咨询阶段,且多数成果尚不完善,真正能够实现在生产中实用,通用性强,达到商业化的软件尚不多。
3.4 未来发展重点:
注重由专家决策支持系统向智能决策支持系统、群决策支持系统和网络决策支持系统的发展;注重对环境的决策支持,结合计算机、人工智能、数据采集与管理、远程通讯技术以及信息高速公路的建设,发展包括水质、水质环境影响评价方面的支持系统;注重对水资源的决策支持和系统集成技术,集成如数据管理与处理技术、模型求解与集成技术、AI中的问题求解与搜索技术、计算技术、仿真技术、决策分析技术、图形技术、网络通讯技术等等,为决策者创造集成式决策支持环境。
参考文献
[1]安晓亚等.面向地理空间数据更新的数据同化[J].测绘科学技术学报,2010,(2):153-156.
[2]高斐,王慧强.基于多源数据特征的服务安全态势感知模型研究[J].武汉大学学报(理学版),2011,(2):165-169.
[3]刘贤词,王晓辉,邢巧.海南岛中部山区生态系统水源涵养功能研究[J].节水灌溉,2010,(7):65-66.
温室决策支持系统 篇11
摘要：高校的财务信息化工作从会计电算化发展到现在的信息管理系统，趋势必将是财务决策支持系统，而数据仓库是决策支持系统的核心。该文根据高校的特点，设计了基于数据仓库技术的决策支持系统。系统通过在某高校的实际应用，取得了良好效果。
关键词：数据仓库 决策支持 数据分析 OLAP
中图分类号：TP311.52 文献标识码：A 文章编号：1673-8454（2009）11-0028-04
学校财务管理是高校事务管理的核心环节之一，是学校日常工作正常进行的保障。它和学校各级部门、各级人员都有密不可分的关系。随着时代的发展和改革的不断深入，高校财务管理日趋复杂化、多元化，管理者使用传统算法或依靠经验判断已不能满足财务管理的需求。强化财务管理，充分使用信息资源，提高决策的科学性是解决问题的关键，加强财务事前预算、事中控制、事后评估分析是科学决策的有效途径。
一、设计高校财务决策支持系统的必要性
随着高校财务信息化工作的不断发展，高校早已实现会计核算电算化，建立了内部局域网。发展步伐比较快的高校还自行开发或采购使用了其他一些业务管理系统，如工资管理系统、学生收费管理系统、国库集中支付系统、预算管理系统、非税业务系统等。对很多高校来讲，这些系统都是由不同的人来操作，以完成对各财务具体业务工作的处理，各系统功能相互独立，且运行在不同的网络上，无法实现相互之间的沟通和联系，更不能实现信息资源的高度共享，而在实际的业务流程中，往往对不同的财务子系统的信息共享存在着很大程度的需求。高校财务管理水平的提高应实现核算型向管理型的转变，管理也就是决策，目前高校财务决策的内容通常包括：（1）资金的筹集（财政性资金、科研收入、学费收入、其他收入、银行贷款等）；（2）资金的分配（预算安排、项目投资等）；（3）资金的使用（预算执行情况）；（4）资金的评价（使用效益分析、绩效评价指标分析、教学评估指标分析、财务危机风险分析等）。
可以看出，以上任何一项决策都难以根据现有的业务管理系统直接得出，财务工作要大幅度地提高效率，必须使用更有效的机制，即设计和开发一个决策支持系统。只有这样，才能实现对财务信息的充分利用，使之为管理层服务，起到辅助决策的作用。高校财务决策支持系统是以各业务处理子系统积累的历史数据为基础，根据领导对辅助决策信息的需求，以及财务分析自身发展的需要而设计的一个专用决策支持系统，它是会计核算管理系统的发展方向。由于学校财务本身的特点，导致市场上很少有成熟的财务决策软件适合学校财务决策的需要，因此，必须根据学校的具体情况，设计适合使用的财务决策支持系统。
二、设计基于数据仓库的高校财务决策支持系统的意义
数据仓库技术从一面世，就受到了学术界、企业界的重视，它在大型的计算机信息系统中得到了应用。数据仓库使数据库技术的应用范围从支持操作层面的联机事务处理，支持中间管理控制层面的管理信息系统，提高到了支持决策层面的决策支持系统，它为决策支持带来了一些新的方法和技术。
目前，数据仓库一词尚没有一个统一的定义，著名的数据仓库专家William H. Inmon在其著作《Building the Data Warehouse》一书中给予如下描述:数据仓库(Datawarehouse)是一个面向主题的(SubjectOriented)､集成的(Integrated)､相对稳定的(Non-Volatile)､反映历史变化(TimeVariant)的数据集合,用于支持管理决策。对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解。首先，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库;其次，数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。[1]将数据仓库用于决策支持系统，主要有以下几个方面的作用：
（１）增强了DSS（决策支持系统）决策的客观性。ＤＳＳ中数据仓库的数据是面向分析组织的，比面向应用组织的传统数据库更加适合决策分析需求：数据仓库的数据类型丰富、数据容量大、保存时间长，为预测趋势、制定决策战略提供了充足的信息，使决策方案更具客观性。
（２）增强了决策支持系统的实用性。ＤＳＳ中的数据仓库集模型库、方法库、数据库为一体，以数据驱动运行模式代替传统ＤＳＳ的模型驱动模式，且实现了分析方法与数据结构相分离，使方法库及数据的扩充具有相对独立性。
（３）提高了数据查询、分析效率。数据仓库可通过提取器自动追加数据，以及通过数据视图生成器自动生成数据视图，能及时快速地准备好各层次数据，使查询瞬间完成，可大大提高数据获取效率。
（４）具有强大的数据分析工具。利用ＯＬＡＰ分析工具、数据挖掘工具及图形工具等，使决策者能从各角度分析数据，提供更全面、更丰富的战略性辅助信息及被忽略的重要因素。
（５）具有动态扩展性能。基于数据仓库的ＤＳＳ通过内在反馈机制，使用户需求逐渐明确，DSS系统结构日趋完善。
综上所述，高校的财务业务处理系统存在着操作平台不一致、数据格式不一致、自动化程度不一致、共享程度低、操作复杂、查询不便等问题。由于这些问题的存在，财务工作不能完全适应办公自动化、信息化的要求，难以提供及时、准确的财务统计信息供高层决策人员作出决策，阻碍了财务管理水平的进一步提高。为从根本上解决以上问题，必须建立同会计核算和财务管理相适应的一套新系统，该系统不但能集成财务部门所需要的会计信息和与其相关的信息，而且能从多角度对会计指标进行分析，并能根据需要进行决策，方便财务部门的管理和领导查询决策，提高财务管理水平。该系统也就是基于数据仓库的财务决策支持系统。具体到财务管理工作来讲，该系统的意义体现在以下方面：
（１）整合数据资源，方便师生和财务人员进行查询；
（２）进行有效会计分析，提高分析效率与准确率；
（３）方便计算生均培养成本；
（４）提高高校财务风险控制和财务预警水平；
（５）为绩效考核教学评估提供基础数据。
三、基于数据仓库的高校财务决策支持系统的总体设计
1.系统整体架构
高校财务决策支持系统首先是个决策支持系统，是为高校财务决策的制定提供支持的一个计算机系统，它具有所有决策支持系统的目标、功能、特征等，是决策支持系统在高校财务领域的应用。传统的电算化会计信息系统基本上局限于实现会计的反映与监督职能，缺乏对会计的预测和辅助决策支持功能，而高校财务决策支持系统是能够直接支持单位高层财务管理决策工作的系统，是为高校财务决策者提供问题分析、模型构造、决策过程模拟以及决策效果评价的决策支持环境。该系统整体框架如图1所示。
图1中主要有五部分：第一部分包括不同的数据来源；第二部分是数据抽取、转换和加载的过程，该过程完成从多个数据源抽取数据，并对数据进行转换、规约，然后将整理好的数据加载到数据仓库；第三部分是企业级数据仓库，为了更好地进行决策支持分析，数据仓库中的数据可进行二次抽取，加载到面向分析主题的数据集市；第四部分是联机分析处理和数据挖掘，实现对数据多维度、多层次的分析和对隐性知识的发掘；第五部分是门户系统，将分析结果内容进行组合，针对不同用户展现不同的定制内容。[2]
2.高校财务数据仓库的设计
数据仓库是决策支持系统的基础，数据仓库设计的好坏直接决定了决策支持系统的成功与否。在高校中，大部门（资金需求量大）、大项目、大资金往往是决策者关注的问题，同时针对高校财务是以预算为主的特点，提出以资金为核心的主题设计，确定数据仓库系统围绕部门、项目、资金、时间来展开分析。
（１）数据仓库总体结构如图２所示
数据仓库从现有多个业务处理系统（源数据）中获取数据，经过清洗、分类后，存储在数据仓库的内部数据库中，通过数据仓库的数据加载工具，向数据仓库提供数据信息。数据仓库获取数据以后，就进入数据仓库的应用阶段。根据具体要求获取不同维度的数据，分析维度数据的层次，建立事实表和维度表，实现数据仓库。
（２）数据仓库模型设计
在数据仓库体系结构设计之后，设计了资金、职工、学生三个主题，其中，以资金作为核心主题进行设计，通过对财务数据的分析，可以得到相应主题的分析结果，这些数据信息有助于作出决策。职工、学生主题是进行辅助分析决策的相关主题，这些主题也反映高校现行发展阶段中所关注的一些方面。[3] 根据各主题的需要，建立事实表和维度表，然后，从各数据源中抽取数据，集成到数据仓库中。为了将数据按内在的逻辑关系有序地放在维度表中，应当提供所描述对象的详细属性，因此事实表是数据仓库的核心。采用星型模型，事实表通过键将各维度表组织起来，共同满足用户的查询需求。对高校财务数据仓库事实表及维度表的设计如表1所示。
在完成数据仓库的模型设计后，建立数据仓库的物理结构，以事实表为核心，结合各维度表，实现对基本数据的存储和预处理，为多维数据分析处理奠定了基础。
3.联机分析处理（OLAP）
在数据仓库系统中，联机分析处理（On-Line Analytical Processing，OLAP）是重要的数据分析工具。OLAP的目标是满足决策支持或多维环境下特定的查询和报表需求，其技术核心是“维”这一概念，因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。OLAP分析主要通过对多维数据进行分析、切块、聚合、钻取、旋转等分析操作，以求剖析数据，使用户能够从多种维度、多个侧面、多种数据综合度查看数据，从而了解数据背后蕴涵的规律，以更好地辅助决策。
OLAP在财务数据仓库中的应用是多维数据分析，决策者可以从不同角度、不同层次、不同时段来查询和分析数据。例如，分析近三年来，全校预算资金收入支出变化情况；学校贷款规模变动情况；各部门人员经费、公用经费等支出情况；不同学院不同职级教职工收入（工资收入、科研经费、课酬等）增长情况；学生缴欠费比例分析等。对这些数据的分析结果，将有助决策者对下一年度的预算调整、经费控制、筹资分析、薪资调整等作出科学合理的决策安排。
4.系统实现
数据仓库的建立及OLAP完成了对数据的分析处理，如何将这些结果整理以便更好地展现给决策者。笔者借助目前较为流行的ASP.NET开发技术，采用基于B/S的三层模式（数据层、业务逻辑层和表示层）来实现整个系统。
在ASP.NET中三层结构的前端为Html、Aspx等，前端给中间层传递参数，并接受中间层的参数。中间层为.VB、 .CS等文件编译而成的.DLL控件，通过中间业务逻辑层实现程序逻辑与网页内容分离，实现数据库层的连接与操作。后端为数据库服务器。在本系统实施中，采用了微软全套的.NET开发环境，从而大大增加了系统运行的稳定性、可靠性、安全性及高效性。本系统的中间业务逻辑层采用了ASP.NET创建可重用组件技术，充分利用NET的类库，通过Visual Studio.Net环境将.CS件编译成.DLL文件。微软的.NET技术使用组件时不需要注册，从而大大简化了中间层的组织和管理，提高了系统的可伸缩性和可维护性。在开发三层结构的表示层时，采用了ASP.NET的Server端控件及用户自定义控件代替了以前的ASP脚本语言，使后台ASP程序可以直接访问前台窗体元素的属性，同时利用ASP.NET提供的“数据绑定”技术与数据源（比如数组、ＸＭＬ文件、数据库等）连接，实现数据的动态联接。
在数据访问上，一方面通过.NET框架中全新的数据访问技术ADO.NET访问Web数据库，提供对数据一致的、断开的访问模式。另一方面利用SQL Server2000及其存储过程的高效性和安全性，为在NS服务下运行的数据库的Web应用程序提供了高性能的数据存储服务。ADO.NET中的Dataset组件在内部采用XML来描述数据，可以容纳具有复杂关系的数据，并且不再依赖于数据库链路。另外，Dataset包含一个或多个DataTable对象的集合，不管数据来源于一个关系型的数据库，还是来源于一个XML文档，都可以用一个统一的编程模型来创建和使用它，从而提高了程序的交互性和可扩展性。同时，采用.NET提供应用程序与数据源的连接，实现对数据源中数据的检索和修改，从而实现数据库的跨平台访问。[4]
四、结束语
系统的整个框架是在数据仓库技术、联机分析技术和.NET技术的基础上形成的。将数据仓库技术应用于财务决支持系统，不仅具有传统的DSS功能，而且通过使用数据库的联机分析技术强化了DSS的智能功能。数据仓库技术作为信息化的解决方案，是信息技术在高校管理现代化实现过程中的有效手段和重要途径。
参考文献：
[1]李志刚,马刚.数据仓库与数据挖掘的原理及应用[M].北京：高等教育出版社,2008:6-11.
[2]陈俊,王崑声.基于数据仓库的决策支持系统的设计与实现[J].计算机工程与设计,2008,第29卷第20期:5281.
[3]赵宝华,阮文惠.高校财务数据仓库的设计与实现[J].计算机工程,2008,第34卷第17期:267-268.
温室决策支持系统 篇12
关键词：智能财务决策系统,数据挖掘,人工智能,构建
当前日趋激烈的全球化市场竞争, 以及飞速发展的信息技术、Internet和电子商务浪潮构成了企业生存和发展的宏观环境, 使企业传统的财务管理受到新的挑战, 尽快提高企业财务管理决策水平迫在眉睫。计算机技术的快速发展, 使得以往复杂得令人望而却步的许多会计模型和方法的实现变得简单易行。数据仓库与数据挖掘技术可以实现从海量数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的有用信息和知识, 而人工智能技术则可以实现对专家求解复杂问题所利用的知识和推理能力的模拟。这些技术为财务分析和会计信息系统的创新提供了强有力的支持, 利用信息技术建立相应的智能财务决策支持系统, 是实现会计信息系统由核算型向经营决策型转变的有效途径。
一、智能财务决策支持系统概述
智能决策支持系统是以信息技术为手段, 应用计算机科学、管理科学及有关学科的理论和方法, 针对半结构化和非结构化的决策问题, 通过提供背景材料、协助明确问题、修改完善模型、列举可能方案、进行分析比较等方式, 为管理者决策提供帮助的智能型人机交互信息系统。它是人工智能技术与决策支持系统相结合的结果。
智能财务决策支持系统是智能决策支持系统在财务领域中的具体应用, 是财务信息化发展的必然趋势。特别是近年来, 企业经营环境的国际化、网络化、信息化发展趋势, 要求企业必须更快、更准确地做出决策, 而传统财务系统远远不能满足复杂问题的求解要求。为了使系统更加有效地工作, 企业应利用计算机领域的相关新兴技术, 如数据库系统、决策支持系统、神经网络以及基于事例的推理、数据仓库及数据挖掘等, 研究和设计智能化财务决策支持系统, 以辅助决策者进行战略决策和战术决策, 实现财务决策的动态化、智能化。
智能财务决策支持系统的主要特点是:
(1) 允许决策者能自始至终地介入系统的决策过程, 并要求系统有一定的学习能力, 可以使决策者与决策支持系统的决策能力在实际的决策过程中同步提高。
(2) 实现知识推理和数值运算相结合, 从而提供比初级的决策支持系统更强的决策支持能力。
(3) 建立更为通用的决策支持系统结构, 以扩大系统的服务领域, 也使系统对环境的变化和决策方式的变化具有一定的适应性。
二、企业智能财务决策支持系统的构建目标和功能
1.系统的构建目标
目前, 我国传统财务决策支持系统还大多局限在利用图表对现有状况进行描述, 属于财务分析的范畴, 而把专家的经验融进软件, 解决企业普遍的管理与决策问题, 让计算机最大限度地代替人工进行决策, 提高决策的效率是智能财务决策必须要研究和解决的问题。因此, 笔者认为企业智能财务决策支持系统构建的总体目标可以概括为:
(1) 不仅支持企业财务管理决策中的结构化决策问题, 还要支持半结构化和部分非结构化决策问题。
(2) 支持企业不同管理层次的财务管理问题, 如支持高层管理的筹资、投资、利润分配及预算编制等问题的宏观管理决策;支持中层管理控制决策, 如生产决策、成本决策、销售决策、库存决策中的计划管理控制等;支持基层作业控制决策, 如生产决策、销售决策、库存决策中的作业控制决策等。
(3) 支持用户之间的通讯, 以便支持相互依赖的决策制定。
(4) 提供方便的人机对话和良好的数据传输功能。
2.系统功能
传统的财务决策支持系统具有3个功能:核算、管理和决策。核算, 即会计功能。在会计层, 它完成会计原始数据的收集、记账、算账和报账的业务处理后输出会计信息, 同时将会计基础信息传输到管理层。管理, 即管理信息功能。在管理层, 进行会计基础信息的分析并将分析结果输出, 同时传给决策层。决策, 即根据会计分析信息和其他管理信息进行预测、判断和决策, 然后将决策方案下达到管理层。在管理层进行指标分解, 编制财务计划;再下达到核算层, 并对核算层的执行过程进行控制。
而智能财务决策支持系统实现的功能应在传统财务决策支持系统的功能基础上, 通过应用数据挖掘技术, 深入分析挖掘历史的、现实的、清晰的、模糊的、内在的、客户的等多层次多角度的信息, 运用模糊数学、神经网络、数理统计等多种数学方法, 对有效信息进行计算分析, 以辅助决策者进行财务决策。
智能财务决策支持系统实现的主要功能有:
(1) 财务分析。
能自动实现资产分析、权益分析、利润分析、现金流量分析、费用分析、企业盈利能力分析、企业偿债能力分析、企业营运能力分析等基本功能。
(2) 财务计划与控制。
能帮助编制利润计划、成本计划、现金流量计划、资产及其资金来源计划, 还有各种经济指标控制和预算等功能。
(3) 财务预测与决策。
能代替或最大限度地帮助决策者完成投资预测决策、筹资预测决策、成本预测决策、销售预测决策、存货预测决策以及利润分配预测决策等。
三、企业智能财务决策支持系统的架构模型
本文提出的企业智能财务决策支持系统, 运用数据仓库和数据挖掘技术, 采用关系型数据存储格式存储海量业务主题数据, 增强了大数据量系统管理扩展的能力;采用并行处理技术处理复杂的查询请求服务, 实现了决策支持查询优化, 同时亦可支持多维分析的查询模式。该系统从企业大量的数据集合中收集整理信息, 并运用数学模型和数据处理技术, 灵活、交互式地提供统计趋势分析和预测报告。系统还需要建立多种数据挖掘模型, 自动分析数据, 对数据仓库中的数据进行归纳性推理和联想, 寻找数据间内在的某些关联, 从中发掘出潜在的、对信息预测和决策行为起着十分重要作用的模式, 从而建立新的业务模型, 以达到帮助决策者制定市场策略、做出正确决策的目的。
1.系统架构
系统的整体架构分为3个层次:数据获取层、数据组织存储层和数据分析展示层 (如图1所示) 。
2.系统处理
系统从逻辑上可划分为3个处理步骤:后端处理、中间处理和前端处理。
(1) 后端处理。
利用数据ETL工具将多个数据源的业务数据, 包括企业内部财务系统、本地外部财务系统、远程外部财务系统以及企业已经建立的诸如ERP、SCM、CRM、OA等系统和一些相关系统, 根据定义的企业数据仓库模型进行抽取、清洗、净化、加载, 对业务数据清零、清空、去除、格式转换, 对原有的数据及其机构进行调整, 为后续查询、报表、多维分析和数据挖掘等应用提供稳定、可靠的数据源。
(2) 中间处理。
根据定义的企业信息模型, 利用数据建模工具, 形成按企业信息模型存储的多级别、多层次的数据库, 为财务数据分析、财务预测决策提供数据。
(3) 前端处理。
前端处理进行数据表示, 利用多维分析工具、多维报表工具以及数据挖掘工具对数据进行综合数据查询、分析统计和生成统计图表等, 通过人机交互界面, 实现人机交互, 为企业决策提供辅助支持功能。
四、结束语
企业智能财务决策支持系统的构建与实施将会更好地适应我国知识经济与网络时代的发展, 推动我国企业科学管理的实现。这一项目的实施, 要求企业相应地实施管理思想、管理人才、管理组织、管理方法和管理手段的现代化, 不断提高企业的经济效益, 对培养具有国际竞争力的大型企业集团、对发展我国经济及提高我国的综合国力具有重要的意义。笔者根据自己开发信息系统的经验和多年的教学实践经验, 探讨了智能财务决策支持系统的构建目标、功能和框架, 对企业智能财务决策支持系统建设具有一定的指导意义。
参考文献
[1]任明仑, 杨善林, 等.智能决策支持系统:研究现状与挑战[J].系统工程学报, 2002 (5) :48-58.
[2]谢榕.数据挖掘与决策支持系统[J].计算机系统应用, 1999 (8) :9-11.