给大家推荐5篇关于决策模型的计算机专业论文

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大数据驱动下的供应商决策问题研究

这是一篇关于大数据,VIKOR算法,群决策集结,公度性,决策模型的论文, 主要内容为随着信息时代的发展,大数据进入各个领域,将不同地域的不同企业之间进行匹配和连接,实现了企业之间数据的快速传递和及时反馈。此外,制造业全球化使得工厂生产日益离散化,生产过程将涉及多个不同地区的多设备及多供应商,从而对产品生产的效率和质量带来了巨大的影响,因此,如何合理地选择供应商是企业发展的关键之一。本文针对目前在供应商决策方面存在的评价值类型单一,以及多数由专家打分法所造成的评价主观性过强,不能客观准确地反映各评价指标的问题,在分析研究前人的研究成果基础上,系统地建立了大数据下的供应商指标体系,并采用理论研究与实例验证的方法,通过研究不同属性评价值的VIKOR方法,提出了供应商决策模型,设计实现了大数据下的供应商管理系统。主要研究工作和成果如下:(1)研究了属性为实数、区间数、模糊数和语言变量等不同类型的评价值特性,解决了不同评价值之间的公度性问题。通过向量转换法规范化处理所有属性的评价值,消除量纲的影响。(2)研究了主客观评价数据的集结方法,实现了所有专家的主观评价值之间的集结。在确定专家权重时,首先对专家的信任度进行测评,选取最可靠的测评矩阵,通过离差最大化确定专家权重。其次利用该专家权重对三角模糊数和梯形模糊数分别进行集结,该方法最大限度地保证了专家评价的客观性。(3)研究了多个供应商的择优排序方法,建立了基于VIKOR方法的多属性决策模型。首先通过熵值法计算所有评价指标对应的权重。其次应用VIKOR方法计算所有待选择供应商的“群体效益值”S,“个别遗憾值”R和“利益比率值”Q。最后根据计算的S、R、Q综合选出最优解。(4)设计实现了大数据下的供应商管理系统。采用JSP+Servlet+JavaBean技术、Mysql 5.0数据库以及TomCat7.0服务器,设计实现了B/S结构的供应商选择评价网络化管理平台。该平台由企业用户、供应商、专家和管理员四种成员组成,主要功能如下:企业用户可以根据自身需求,自主选择系统推荐排序、自主分配指标权重排序以及口碑排序三种供应商排序方式,实现供应商的快速选择;供应商实现客观指标信息上传;专家和企业用户实现对供应商的主观评价;管理员实现企业用户、供应商、专家等信息的管理。本文通过和TOPSIS算法的对比,以B公司选择汽车零配件供应商为例,验证了本文决策模型的有效性。

寒地春大豆播期智能决策研究

这是一篇关于寒地,春大豆,播种期,决策模型,农田信息,物联网的论文, 主要内容为针对寒地春大豆播种生产管理的需求,为提高春大豆播种期确定的时效性和准确性,运用物联网技术,根据寒地气候条件设计农田环境信息采集系统、配套云端服务平台和播期智能分析功能模块,对于实现大范围农田环境信息的实时监测、确定作物播种期、农业生产方案制定提供依据,为生产过程智能化管理提供决策建议具有重要意义。研究的主要内容及结果归纳为以下几点:(1)春大豆播期确定知识模型构建。利用无人机获取试验地农田图像信息,严格遵循监测点布设原则,结合地形图像特征,对监测节点安置分布进行了设计,整合农田环境与品种信息,为模型构建提供了重要的决策参数。分析播期影响因素,结合寒地春大豆播种栽培管理相关农艺技术要求,将概念化指标转化成参数化的数学函数,以JAVA为主要编程语言,建立可执行的原型系统,完成春大豆的播期确定模型的构建。(2)农田土壤环境信息采集系统设计。应用无线传感器网络技术、单片机技术、云端数据库等技术,设计了一套土壤环境信息采集系统。系统总体设计方案主要包括系统功能需求分析、设计思路及运行流程。系统硬件设计是对信息采集模块、无线通讯模块、各类传感器等进行选型设计。系统软件设计依据对采集参数的需求,对单片机进行采集、控制、传输程序的编写,利用无线通讯模块进行数传功能测试。实现农田作物生长环境参数信息的实时监测,为云平台模块功能实现、播期决策提供数据支撑。(3)智慧农业云平台管理系统设计与功能实现。从云平台系统的功能与性能需求出发,依次对系统建设架构、主要功能模块、数据库进行了设计;身处用户使用角度及需求对云平台系统登录界面、用户监测界面、播期决策模块进行了设计并实现相应功能。可为监测数据与播期决策提供重要的功能展示云端。(4)试验设计及播期确定知识模型实例应用验证。运用播期决策系统,在黑龙江九三垦区试验田进行试验,制定播前气象、土壤数据测定方案,将决策数据进行处理,分析播前土壤日均温湿度变化趋势,并对播期模型进行试验地的实例应用验证,结果表明:播期决策模型输出结果与近两年寒地春大豆高产栽培模式体现了较好的一致性,说明了该模型设计及指标选择的合理性,对寒地春大豆播种期确定具有较好的适用性和决策性。

大学图书荐购系统设计与开发

这是一篇关于大学图书馆,资源建设,决策模型,荐购系统的论文, 主要内容为图书馆的资源建设工作是图书馆的重要工作和核心工作,而图书荐购工作又是资源建设工作中不可或缺的重要组成部分。图书荐购工作基本流程包括收集可购书目信息来源、挑选需要购买的图书、发订并追踪图书到馆,以及后续图书的典藏入馆等环节。随着大学图书馆图书荐购工作的不断发展,从需求的角度,以读者驱动的荐购模式成为未来的发展趋势;从图书荐购的工作效率角度,目前半自动化的工作形式有待进一步提升,亟需实现一体化和系统化。鉴于上述两方面原因,开放式、一体化、读者决策的图书荐构系统被提上上海某985大学的图书馆建设的日程上来。本文基于作者自身业务需求,详细分析了目前图书荐购模式、荐购系统以及与荐购系统相关的荐购决策模型,在此基础上提出适合目前国内大学图书馆资源建设环境的荐购决策支持模型,并给出了决策支持模型参数的相关算法和实例验证;同时针对大学图书馆的图书采访情况,分析了荐购用户和业务需求,提出功能需求;然后基于以上的决策支持模型和需求分析,构建了系统架构,分析了系统具体流程和模块设计细节,并给出数据库结构设计,演示了该系统的主要功能开发,并对系统主要功能进行了测试。本文完成的主要研究工作包括:(1)图书荐购决策支持模型的设计和实现论文基于作者自身业务需求,从上海某985大学图书馆实际情况出发,把图书荐购决策支持模型的研究分为顶层决策支持模型和权重决策支持模型。顶层决策支持模型是从学校的学科发展规划角度出发,重点考虑重点学科、师生比、各专业学生构成、招生计划等,并基于已有馆藏的结构、利用率等,确定图书资源采访的方向、范围和原则。权重决策支持模型是从读者需求的角度,根据学校不同需求群体(如区分教师与学生、研究生与本科生),将学科馆员加入到采访馆员队伍中,兼顾各角色在荐购图书过程的重要程度,确定不同的图书荐购权重。(2)图书荐购系统需求分析根据用户对图书荐购系统的具体要求和业务需求,提炼出系统需求,并针对这些需求做了详细阐述,为后续系统的开发提供基本依据。(3)图书荐购系统架构设计和模块设计从系统架构设计着手,基于J2EE(Java2 Platform Enterprise Edition)技术,采用MVC(Model View Controller)架构模式,整合了Spring、Hibernate和Struts2框架,完成了大学图书馆图书荐购系统的设计框架、系统流程、模块设计、数据库设计等方面的内容,为系统的实际开发过程提供基础和依据。(4)图书荐购系统实施与测试论文以演示系统中典型功能实现展示了系统实施过程,并针对系统的各主要功能进行了功能性实验测试。本论文所开发的图书荐购系统已经被大学图书馆实际使用。进一步地,论文针对实际运行过程中出现的问题提出后继解决方案。