导读:本文包含了群体智能决策支持系统论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:支持系统,智能,群体,案例,群体性事件,数据,分布式。
群体智能决策支持系统论文文献综述
徐婧,刘伊生,李欣桐[1]（2019）在《基于大数据的重大工程智能群体决策支持系统研究》一文中研究指出随着工程建设行业的规模化及国际化发展趋势,重大工程逐渐成为国家发展的重要标志.重大工程的复杂性往往导致决策不确定性并引发管理中的诸多难题.为高效解决重大工程决策主体多元化所带来的信息不对称、决策方案冲突等问题,将智能决策方法融入重大工程群体决策过程中,构建了基于大数据的重大工程智能群体决策支持系统(BD-IGDSS),并通过将BD-IGDSS应用于中泰铁路工程及港珠澳大桥工程,分析该系统在重大工程决策管理中的优势.(本文来源于《河南科学》期刊2019年06期）
张双狮,兰月新,刘冰月,夏一雪,张鹏[2]（2017）在《基于案例推理的群体性事件智能决策支持WEB系统研究》一文中研究指出[目的/意义]我国进入全面深化改革的攻坚阶段,国际国内形势空前复杂。随着互联网技术的发展,群体性事件又出现了诸多值得关注的新特点,要求决策者做到面对事件,实时解算、随机应变、因地制宜,当前群体性事件计算机辅助决策的应用非常有限,基于WEB服务的决策系统亟待研究和开发。[方法/过程]针对群体性事件涉及到的非结构化数据,采用基于案例推理的智能决策支持方法,提取群体性事件的特征要素,整理建立案例数据库,用层次分析法和贝叶斯理论确定特征要素权重,用K-最近邻法进行相似度计算,综合利用信息技术与智能决策技术,对事件信息进行有效处理,预测其发展态势及未来可能的发展情景,并实时形成可操作性的应急决策方案,预防和控制群体性事件进一步发展,实现有效应急决策管理。[结果/结论]设计基于.net平台的SQL Server+WCF+Silverlight的Web服务系统,包含案例管理、案例推理、用户管理、交流学习和系统帮助5个模块,以求成为政府管理者,决策处置群体性事件,整理总结相关经验原则和学习的助手。(本文来源于《情报杂志》期刊2017年04期）
林子铭,李牧衡,赖美娟[3]（2017）在《人情智能对群体决策支持系统的影响》一文中研究指出在团队成员间彼此陌生的情境下,运用远距离异步沟通的GDSS技术,针对冲突性议题谈判协商的情境,探讨以内省智能与人际智能为基础的人情智能,是否对群体间的互动质量——参与度有影响,以及对虚拟团队成员间的信任与认同产生影响的程度。研究表明,人情智能对在陌生环境中个人使用GDSS的程度有正向影响,而使用程度也正向影响虚拟团队成员间的信任和认同感。建议管理者在使用GDSS时,除了科技本身的支持能力之外,也要重视虚拟团队成员的人情智能因素。(本文来源于《管理学报》期刊2017年03期）
李玲玲[4]（2012）在《基于案例推理的群体性事件智能决策支持系统研究》一文中研究指出随着经济社会的高速运转，群体性事件频繁出现，事发领域多元化，形成原因、表现形式多样化，参与人数也在不断上升。一些规模较大、势态复杂的群体性事件已经严重影响到社会的稳定和发展。因此，有必要建立一个切实可行的群体性事件的智能决策支持系统，运用现代化科学方法，尽早、尽快地做好应急决策，以降低群体性事件对社会和经济产生的危害。首先，从不同视角分析群体性事件内涵，以此为切入点，分析大量群体性事件归纳演绎出事件的基本特征属性，并从事件特征、分类等内容对事件性质、事件形式、严重程度和人员规模进行定性、定量分析。其次，对基于案例推理的群体性事件智能决策关键技术进行研究，包括案例表示、案例检索、案例修正和案例学习，其中重点研究案例表示与案例检索。通过分析群体性事件的特征属性，采用面向知识表示法来表示群体性事件信息。基于案例检索的特点提出①把特征属性划分为可确定特征属性和模糊特征属性，其中把数值型、数值区间型、枚举型特征属性归为可确定特征属性，把文本型特征属性归为模糊特征属性。采用K-最近相邻检索算法计算案例之间的相似度。②采用基于贝叶斯修正的权重算法。通过AHP获取专家一致性判断矩阵，使用贝叶斯的相关理论方法修正特征属性的权重，实现主客观权重的有机结合，提高知识获取的准确性。最后，在深入研究基于案例推理的智能决策支持系统的基础上，对群体性事件的智能决策支持系统进行结构化设计。经过功能分析，主要包括用户管理，案例推理和数据库管理叁个子系统，其中重点分析研究案例推理子系统。在案例推理子系统过程中，输入目标案例的相关信息，并选择默认特征属性，计算其权重。进而结合软件交互平台，计算目标案例与源案例的相似度，根据相似度阀值，筛选出最终的相似案例。由用户确定的最相似案例作为参考案例，以获得目标案例的解决方案，否则依据领域知识制定方案。最后应用实例进行仿真模拟，以过去的相似案例及其解决方案为参考，为当前事件处理提供辅助决策。本研究结果表明：将基于案例推理的智能决策支持系统应用于群体性事件，有助于应急决策者做出迅速反应，同时也对半结构化或非结构化问题的解决产生启示。(本文来源于《西安科技大学》期刊2012-06-30）
刘玉田,王春义[5]（2009）在《基于数据仓库的网架恢复群体智能决策支持系统》一文中研究指出电力系统网架恢复问题具有多目标、多约束、连续和整型变量混杂以及不确定性等特点,难以建立精确的数学模型进行求解。综合考虑暂态过电压、工频过电压、自励磁、负荷恢复引起的频率波动、机组/负荷特性及其重要程度、恢复时间、线路可用传输容量、设备故障概率等约束条件和影响因素,建立了基于数据仓库的输电网架恢复群体智能决策支持系统模型,提出叁段式的输电网架恢复策略,利用多属性效用理论综合考虑各属性评价值并做出最终恢复决策。该系统既可为案例推理生成可行的案例库,又可在实际恢复过程中为决策者提供在线支持。(本文来源于《电力系统自动化》期刊2009年01期）
吴强[6]（2006）在《智能群体决策支持系统中若干关键理论与方法研究》一文中研究指出随着人工智能技术的不断发展，机器学习、数据挖掘、粗糙集、证据理论等理论方法的不断深入和完善，使智能决策支持系统的体系结构和智能化程度得到了较大的提高。上个世纪木本世纪初，随着Internet的普及应用，人们所掌握信息数据数量急剧增长，给决策支持提供了丰富的信息资源和方便的互动交流平台，也使得更多的专家可以参与决策。基于智能技术的群体决策理论和方法的研究成为当前一个热点研究领域。 目前智能群体决策理论和方法研究面临的主要关键问题包括：一、越来越多半结构化的、非结构化的、不确定的和相关的信息影响决策，决策专家很难凭借大脑的知识和经验准确、全面和快速地理解、分析信息，形成决策方案，而需要利用智能技术来辅助决策问题求解；二、群体决策中，多个决策者的意见常常存在着矛盾和冲突，难以形成决策共识。为此，群体决策中需要解决专家间矛盾冲突，需要对群决策的最优决策方案的选择和评价方法进行研究。 本文在详细研究和分析目前智能决策支持系统以及群体决策支持系统现状和存在的主要问题基础上，紧紧围绕如何有效地解决群体决策支持系统在海量信息源、非结构化、相关性数据情况下的决策问题求解、冲突消解和群体专家决策条件下的组合规则性能等问题展开研究。 本文的主要工作和创新点包括以下几个方面： 一、针对数据数据属性间存在的相关性对决策树性能的影响，设计了一系列不同的消除或利用相关性的对比算法。基于对比算法实验结果分析，本文提出了一种基于非线性拟合方程的多分类器决策树算法。实验结果表明该算法能有效地利用属性间的相关性，提高决策树的分类能力。 二、基于DS证据理论，提出了一种新的基于降低冲突策略的组合规则。该(本文来源于《中国科学技术大学》期刊2006-05-01）
严建峰[7]（2005）在《智能群体决策支持系统的多库协同管理研究与实现》一文中研究指出本文选题来源于国家总装十五预研项目“群体决策支持系统平台”、国家空装十五预研项目“驾驶员辅助决策支持人工智能系统”和陕西省产学研联合项目“基于智能agent的多媒体通信与多媒体会议系统”,并且以上叁个项目的综合成果“多媒体群体智能决策支持系统平台”在2004年10月28日成功通过了由国防科工委组织的成果鉴定。 随着全球信息领域的发展,国内外对决策支持系统的应用越来越多,典型应用包括面向未来信息化战争的军事作战规划决策等领域。但是具有实时决策任务的复杂多任务智能群体决策支持系统是决策支持技术研究的一个技术难点。智能群体决策支持系统结合了系统工程思想以及人工智能中的知识工程、Agent等前沿技术,深入研究了分布式多任务群体决策过程中的数据库系统、知识库系统、模型库系统、多媒体会议系统和空间决策支持系统。 本文把研究的重点放在了智能群体决策支持系统的数据库平台管理和应用Agent技术来实现智能性上面。首先我们探讨了数据库系统的功能和实现方案;然后分析了数据库系统需要的管理支持功能;最后分别研究了利用移动Agent技术和多Agent技术来实现数据库系统免疫数据推理攻击和支持模型链的逆向生成机制。(本文来源于《西北工业大学》期刊2005-03-01）
黄海量,王丽亚[8]（2005）在《面向大规模定制的网络化群体智能决策支持系统》一文中研究指出分析了大规模定制模式下决策问题的协同性、科学性和快速响应需求,提出了面向大规模定制的群体智能决策支持系统,用以支持多决策者之间通过虚拟组织的形式开展迅速、科学、有效的群体决策。该系统采用B／S构架,由数据源、集成数据平台、应用服务层、网络通讯平台和用户接口5层结构组成。在数据库／数据仓库、模型库、方法库和知识库的基础上,开发了案例库系统、方法引导器、模型选择器和数据挖掘工具等人工智能部件,增强了系统的实用性和易用性。给出了使用该系统进行客户定制订单群决策的应用实例。(本文来源于《计算机集成制造系统》期刊2005年02期）
苗德成,胥少卿,路建伟[9]（2004）在《一体化联合防空分布式群体智能决策支持系统构想》一文中研究指出深入研究和努力发展我军在未来高技术条件下的一体化联合防空作战,已经成为军队和国防建设的一个紧迫课题。本文从分析一体化联合防空作战的四个基本作战要素入手,抓住指挥控制这个核心要素,依据现代防空作战的特点提出建立防空分布式群体智能决策支持系统,从而进一步完善指挥自动化系统,提升一体化联合防空作战条件下部队的指挥控制能力。(本文来源于《国防科技》期刊2004年12期）
艾文国,李辉,孙洁[10]（2004）在《多准则群体智能决策支持系统案例推理模型研究》一文中研究指出为应用案例推理解决多准则群体智能决策支持系统面临的非结构化问题,基于案例特征因素分层理论归集群策层综合决策向量,根据灰色系统理论计算问题案例同库存案例的层贴近度和综合贴近度,最终建立多准则群体智能决策支持系统案例推理模型,从而为非结构化决策问题提供可行的解决方案.(本文来源于《哈尔滨工业大学学报》期刊2004年06期）
群体智能决策支持系统论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
[目的/意义]我国进入全面深化改革的攻坚阶段,国际国内形势空前复杂。随着互联网技术的发展,群体性事件又出现了诸多值得关注的新特点,要求决策者做到面对事件,实时解算、随机应变、因地制宜,当前群体性事件计算机辅助决策的应用非常有限,基于WEB服务的决策系统亟待研究和开发。[方法/过程]针对群体性事件涉及到的非结构化数据,采用基于案例推理的智能决策支持方法,提取群体性事件的特征要素,整理建立案例数据库,用层次分析法和贝叶斯理论确定特征要素权重,用K-最近邻法进行相似度计算,综合利用信息技术与智能决策技术,对事件信息进行有效处理,预测其发展态势及未来可能的发展情景,并实时形成可操作性的应急决策方案,预防和控制群体性事件进一步发展,实现有效应急决策管理。[结果/结论]设计基于.net平台的SQL Server+WCF+Silverlight的Web服务系统,包含案例管理、案例推理、用户管理、交流学习和系统帮助5个模块,以求成为政府管理者,决策处置群体性事件,整理总结相关经验原则和学习的助手。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
群体智能决策支持系统论文参考文献
[1].徐婧,刘伊生,李欣桐.基于大数据的重大工程智能群体决策支持系统研究[J].河南科学.2019
[2].张双狮,兰月新,刘冰月,夏一雪,张鹏.基于案例推理的群体性事件智能决策支持WEB系统研究[J].情报杂志.2017
[3].林子铭,李牧衡,赖美娟.人情智能对群体决策支持系统的影响[J].管理学报.2017
[4].李玲玲.基于案例推理的群体性事件智能决策支持系统研究[D].西安科技大学.2012
[5].刘玉田,王春义.基于数据仓库的网架恢复群体智能决策支持系统[J].电力系统自动化.2009
[6].吴强.智能群体决策支持系统中若干关键理论与方法研究[D].中国科学技术大学.2006
[7].严建峰.智能群体决策支持系统的多库协同管理研究与实现[D].西北工业大学.2005
[8].黄海量,王丽亚.面向大规模定制的网络化群体智能决策支持系统[J].计算机集成制造系统.2005
[9].苗德成,胥少卿,路建伟.一体化联合防空分布式群体智能决策支持系统构想[J].国防科技.2004
[10].艾文国,李辉,孙洁.多准则群体智能决策支持系统案例推理模型研究[J].哈尔滨工业大学学报.2004
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