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在线OA协同办公系统

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新方面的一些要求,让大家参考,这样希望能够让企业避免网站重复制作,避免时间上的浪费。       下面是企业网站建设的部分需求设置:   1,网站制作时要让后台能够自定义修改前台栏目的名..

CloudCCcom第三代应用

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BAT牵手喜马拉雅FM

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于3月31日分别在喜马拉雅FM以及爱奇艺同步上线。   百度知道相关负责人表示,喜马拉雅FM拥有超过2.5亿的庞大受众群,平台上有大量人文科学、商业财经的头部内容,是轻知识节目的重要出口,吸引上亿热爱知识、勤于思考的年轻人,他们将成为《知..

 

OA协同办公系统:智能决策支持系统在智能企业门户中的应用

作者:佚名  来源:网络
导读:OA协同办公系统 ,智能决策支持系统在智能企业门户中的应用:理运作环境发生了很大的变化。今天企业生存环境比以往任何时候都更复杂,而且复杂性有不断增加的趋势,诸多动态因素影响管理决策。   智能决策支持系统与企业信息门户的结合,意味着创立与集成一系列新的概念和方法,通过应用基于事实的智能决策支持系统在门户水平上辅助商业决策的制定。集成智能决策支持系统的企业信
关键词: 协同办公  ERP软件  档案  客户管理  知识管理  项目管理  合同管理 

    智能决策支持系统应用于企业信息门户的目的是为了提高企业各级决策能力的需要。长期以来,管理者们认为决策是一种艺术,是一种需要有长期经历才可以获得的才能。然而,当今管理运作环境发生了很大的变化。今天企业生存环境比以往任何时候都更复杂,而且复杂性有不断增加的趋势,诸多动态因素影响管理决策。

  智能决策支持系统与企业信息门户的结合,意味着创立与集成一系列新的概念和方法,通过应用基于事实的智能决策支持系统在门户水平上辅助商业决策的制定。集成智能决策支持系统的企业信息门户提供使企业迅速分析数据的技术和方法,包括收集、管理和分析数据,将这些数据转化为有用的信息,然后分发到企业中需要该信息的地方。企业信息门户的智能决策支持系统从企业运作的日常数据中开发出结论性的、基于事实的和具有可实施性的信息,使企业能够更快更容易的做出更好的商业决策,使企业管理者和决策者以一种更清晰的角度看待业务数据,提高企业运转效率、增加利润并建立良好的客户关系,使企业以最短的时间发现商业机会、捕捉商业机遇。


   1、IDSS的基本结构

   早期的IDSS主要由DSS和知识库构成,在此基础上又演变出其它多库系统,为了增强知识的处理能力,后来又发展了由问题处理与人机交互系统、模型库系统、数据库系统以及知识库系统组成的IDSS,其中知识库系统部分由知识库、知识库管理系统、推理机三部分组成。

    2、IDSS的组成

  IDSS由数据库、模型库、知识库等组成,各个部件之间的相互通讯、相互协调是系统高效运行的保障。如图2所示。如何使系统各部件统一,也是IDSS的研究内容之一。目前,对解决该问题已有一些方法。如用逻辑的观点、面向对象的观点和关系化的思想来统一IDSS

    (1)用逻辑的观点表示IDSS。用逻辑的观点来统一IDSS,是用一阶逻辑语言表示IDSS的各部分,把数据库中的关系、方法库中的方法、模型库中的模型和智能部件中的知识都用逻辑公式来表示。用这种方法来表示知识部件,其效率较高,可是数据库和模型库运行效率低。

  (2)用面向对象的思想来统一IDSS。面向对象技术以对象和类为基本构成元素,对象由一组数据和对该数据所实施的操作组成,类是对象的一种抽象表示,一组具有相同数据结构和操作的对象被抽象为一个类加以描述将模型、知识、数据库系统均抽象形成各种不同类的对象来表示,对系统的各种操作则通过类之间的消息传递加以控制,这样IDSS各部件之间的接口容易实现,这种系统的基本模块为类,各个类彼此相对独立,每个对象类都是数据和方法的封装,类和类之间通过消息传递而相互作用,可以很好地实现模型和方法的重用。

  (3)用关系来表示IDSS。用关系表示IDSS,就是利用关系型数据库的思想来表示系统中的数据、模型和知识等信息,使其得到统一模型,可以看作一组输人属性和一组输出属性的关系,模型的变量转换关系和约束条件所涉及的属性均包含在一个关系中,这样运行一个模型就相当于查询数据库中的一个元组;知识的关系化表示就是事实的关系化和规则的关系化,产生式系统中的事实可以直接移用关系中的元组来表示,事实相当于具有属性的实体。规则相当于实体之间的联系,最终也可用元组来表示对IDSS的统一表示用系统工程的思想指导整个系统开发,主要注重系统的整体性,使系统的各部件之间相互协调工作,这样的系统具有很好的整体性能,但在强调整体性的同时忽略了IDSS的核心部分一模型部件和知识部件的有效构建,在一定程度上影响了IDSS作为决策的地位。

  智能决策支持系统是决策支持系统(IDSS)与人工智能(AI)技术相结合的产物。它将人工智能中的知识表示与知识处理的思想引入决策支持系统,继承了人工智能领域中专家系统的研究成果,为决策支持系统开辟了新的发展方向。

 

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