关键词： 企业财务审计   决策支持   信息化  

摘要： 知识经济时代发展要求现代企业不得不强化技术手段,作为制约企业行为的关键因素,企业财务审计工作在长进同时,自身的弊端也逐渐暴露.为提高财务审计工作水平,实现财务审计及决策支持信息化系统开发,弥补工作不足与缺陷尤为重要.本文对企业财务审计需要,及财务审计及决策支持信息化系统开发等内容展开分析,希望对企业可持续发展起到积极促进作用.

关键词： 土地整治   环境要素   影响分析   生态重建   决策支持  

摘要： 随着国家在不断的发展，社会在不断的进步，土地整治活动是一个打破原有生态环境系统，然后重建新系统的过程。在此过程中将不可避免地会对土地整治区域及其背景区域的水资源、水环境、土壤、植被、大气、生物等环境要素及其生态过程产生诸多直接或间接、有利或有害的影响。该研究分析了土地整治对生态环境的影响，并预测各生态环境影响因子对区域生态环境影响的性质和程度，最后提出土地工程生态重建设计，重建新的生态环境系统。对实现土地可持续利用具有重要意义，同时也可以为土地整治决策提供技术支持。

关键词： 决策支持系统  

ISBN: (纸本)9787302467595

摘要： 本书叙述决策支持系统发展过程中的基本决策支持系统、智能决策支持系统、数据仓库型决策支持系统、综合决策支持系统和网络型决策支持系统的原理、技术和实例，并介绍云计算和大数据的决策支持以及决策支持系统开发的计算思维。书中展现了决策支持系统结构和运行方式之间的关系，并通过实例进行说明，便于读者掌握决策支持系统原理和应用。

关键词： 决策支持   数据挖掘   模型构建   预测模型  

摘要： 随着经济社会的转型升级,制造型企业的竞争加剧,企业在生产计划制定、原材料采购和产品销售等方面需要做到更加精细化和规范化,需要对企业PLM过程中的产品设计、制造、装配、入库、出库、销售、退货及服务等各环节的变化情况进行实时监测,以过往的企业生产数据为样本和基础对企业未来一段时间内的产品生产、销售等过程进行预测,为企业制定采购计划、生产计划等战略决策提供数据的支撑。本文首先分析了企业PLM过程中决策支持的重要意义以及数据预测对企业决策的影响,以企业过往生产数据为研究对象,对如何获得有效的预测数据以及以友好精美的方式展示给决策者进行数据预测的建模和应用研究,具体的研究内容如下:首先,构建了基于ARIMA的数据学习预测模型,采用残差检验对模型进行校验,并用方差校验和T校验对模型进行优化处理;接着,采用R语言和基于Java的JSP、Servlet和JavaBean技术以及rJava相结合的方法,实现预警模型求解并进行测试验证与优化;然后,构建了基于浏览器/服务器结构的决策支持系统,在为企业决策提供支持的同时根据不断变动的企业生成情况对预测模型进行微调;最后,以决策支持系统为基础建立基于web的应用,让决策者可以及时直观的了解企业实时的生产情况。

关键词： 中小企业   财会人员   绩效管理   决策支持  

摘要： 鉴于在当今互联网发展时代中,浙江经济发展走在全国的前端,而企业财会人员在经济与社会发展中的地位越来越受到人们的重视,一个中小企业的高效率财会人员,对于社会与经济的发展是必不可少的,因此各省都将面临着提高财务会计人员绩效的考核压力.如何解决中小企业财会人员的绩效考不准、考不服、结果不敢用的问题？如何解决考核操作繁琐,耗时费力？这是浙江中小企业都必须面对的一个困境.传统的绩效考核体系只重视基层财会人员工作绩效考核本身,是一种事后评估.在互联飞速发展时代中,企业财务信息多具有随机性、多变性和超前性,财务信息的特点使企业对财务人员的考核应当做到随时、随地,与财务信息的发生同步,从而为企业财务决策提供支持.

摘要： Forest fire is a natural process in the boreal forest region of Canada and it is strongly con- nected to forest growth and development. Yet, increasing anthropogenic activities coupled with gradual climate change can increase fire occurrence and area burned. Such an increase may cause adverse impacts on the forest-based economy by the potential disruption of timber supply over a long-term planning horizon. This thesis explores an alternative approach to designing strategies to reduce the potential impact of fire on long-term revenues generated by the sale of prescribed harvest products using a specified forest management policy. The study is based on data from three commercially-managed forests located in the boreal forest region of the province of Quebec, Canada. The harvest planning policy models were solved using a constant average annual burn rate-embedded in a linear programming model. The harvest solutions prescribed by the planning model were evaluated by implementing them in a stochastic landscape simulation model. Among the four policy models examined, vertically integrated model (model 4) generated the highest revenue with the least within- and among-period variation in revenue over the planning horizon. This model maximized the net present value from the sale of primary- processed wood products for the first two periods subjecting to the constant flows of harvest timber and recovered lumber volumes for an entire planning horizon. The higher revenue and lower variation suggest that the model can have lower risk of fire impacts on revenue com- pared with the other three models including the status quo sustained-yield policy model (model 1) that maximizes harvest timber volume subject to constant flows of the harvest volume over the planning horizon. Analysis of fire management expenditures demonstrated that increased presuppression ex- penditure can reduce suppression costs and increase the revenue from the harvest while low- ering the variability. However,

摘要： Contribution 1: Initial design of a semantic metadata enrichment ecosystem (SMESE) for Digital Libraries The Semantic Metadata Enrichments Software Ecosystem (SMESE V1) for Digital Libraries (DLs) proposed in this paper implements a Software Product Line Engineering (SPLE) process using a metadata-based software architecture approach. It integrates a components-based ecosystem, including metadata harvesting, text and data mining and machine learning models. SMESE V1 is based on a generic model for standardizing meta-entity metadata and a mapping ontology to support the harvesting of various types of documents and their metadata from the web, databases and linked open data. SMESE V1 supports a dynamic metadata-based configuration model using multiple thesauri. The proposed model defines rules-based crosswalks that create pathways to different sources of data and metadata. Each pathway checks the metadata source structure and performs data and metadata harvesting. SMESE V1 proposes a metadata model in six categories of metadata instead of the four currently proposed in the literature for DLs; this makes it possible to describe content by defined entity, thus increasing usability. In addition, to tackle the issue of varying degrees of depth, the proposed metadata model describes the most elementary aspects of a harvested entity. A mapping ontology model has been prototyped in SMESE V1 to identify specific text segments based on thesauri in order to enrich content metadata with topics and emotions; this mapping ontology also allows interoperability between existing metadata models. Contribution 2: Metadata enrichments ecosystem based on topics and interests The second contribution extends the original SMESE V1 proposed in Contribution 1. Contribution 2 proposes a set of topic- and interest-based content semantic enrichments. The improved prototype, SMESE V3 (see following figure), uses text analysis approaches for sentiment and emotion detection and provides machine lea

关键词： 护理评估   护理计划   电子病历   决策支持   知识库  

摘要： 传统上,护理计划和护理评估都只是纯粹的病历记录,护理人员在床边执行了护理任务回到护士工作站之后,需把执行过的操作过程通过护士站电脑手工一字一句敲到医院的电子病历信息系统的护理记录里.为了提高工作效率同时减少意外错误,在原有的电子病历系统入院评估单、护理记录单的基础上,植入具有提供决策分析的护理计划、护理评估等临床应用模块,以协助护士高效地完成工作.

关键词： 决策支持系统   低温冷害   品种搭配   水稻  

摘要： 极端气候灾害事件的发生严重影响着水稻生产。即使在全球气候变暖背景下,平均气候状况有所改善,但极端气象灾害事件的频发严重威胁着水稻的生产与安全。在东北地区水稻引种的可行性研究中,往往将平均热量状况作为主要考虑因素,却忽略了极端气象灾害事件的频发对农业生产造成的严重影响与灾害,这使得东北地区偏晚熟水稻品种更容易遭受低温冷害的侵袭。同时,在水稻生产应对全球气候变化的适应性策略的研究中,一般热量条件与水稻产量存在如下关系:热量条件越好,偏晚熟水稻品种一般高产,但不耐低温;而热量条件较差时,偏早熟水稻品种产量较低,但耐低温;在全球气候变暖的背景下,低温冷害虽因温度状况的改善而减少,但由于过多引种偏晚熟水稻品种,反而大大增加了水稻遭受低温冷害的风险。因此,为了规避水稻遭受低温冷害的风险,研究不同熟期水稻品种搭配决策的适应性措施显得尤为重要,为粮食的安全生产提供保障。本研究基于农业气候相似性原理,采用时空置换技术,以辽宁省内8个地区(沈阳、盘锦、鞍山、辽阳、锦州、丹东、朝阳、阜新地区)的水稻产量历史数据作为当前气候条件下种植的偏早熟、中熟和偏晚熟水稻的代表品种,采用Visual Basic系统开发平台和Access数据库系统构建辽宁省不同熟期水稻品种搭配决策支持系统,分析评价未来近10a内气候背景变化条件下辽宁省不同熟期水稻品种搭配的适应性策略。研究结果如下:1.本研究以辽宁省9个地区17个站点62年的水稻历史产量数据为基础,分析评价了 HP滤波法、指数平滑法以及Logistic方法分离水稻的趋势产量气象产量序列的合理性,结果发现:辽宁省水稻趋势产量的拟合以应用HP滤波法最优,指数平滑法次之,而Logistic方法由于无法真实地反映社会发展的实际状况且分离得到的气象产量区域一致性较差等原因,不适合于辽宁省水稻趋势产量的拟合。2.基于气候相似性原理为所选预测区分别选取两个参照区域,并对辽宁省各预测区≥10℃活动积温和年平均温度趋势进行分析比较。结果发现:1)辽宁省1961—2010年间年平均气温的气候倾向率为0.312℃/10a,且辽宁省1961—2010年各预测区年平均温度在7.08～9.71℃之间。辽宁省各地区的农业气候相似距离均在0.35左右,其气候相似程度较高,各预测区与参照区间适宜引种,为本研究的时空置换技术提供基本理论依据与理论支撑;2)在未来气候条件变化下,对于辽宁省水稻的活动积温状况而言,每10a的≥10℃活动积温将平均增加约62.91℃。虽然在全球气候变暖的大背景下,温度状况得到改善,但进入2000年以后,因气候波动较大,辽宁省内各地区≥10℃活动积温呈明显下降趋势(沈阳、锦州、阜新地区通过0.05的显著性水平)。3.本研究以辽宁省鞍山、丹东、锦州地区为例,在不同熟期水稻品种搭配决策支持系统的实现中发现:在未来1Oa内,鞍山地区偏早熟、中熟和偏晚熟水稻品种(在保证率为85%的情况下)的最适搭配种植面积百分比分别约为74%、6%、20%;丹东地区偏早熟、中熟和偏晚熟水稻品种(在保证率为85%的情况下)的最适搭配种植面积百分比分别约为83%、12%、5%;锦州地区偏早熟、中熟和偏晚熟水稻品种(在保证率为85%的情况下)的最适搭配种植面积百分比分别约为15%、62%、23%,且未来10a内在85%保证率下,鞍山、丹东和锦州地区不同熟期水稻品种搭配比例下的期望产量分别在 9178～9827kg/hm2、7101～7282kg/hm2、8621～9289kg/hm2之间。4.针对未来气候条件变化下水稻受低温冷害影响所面临的减产问题,本研究采用可视化系统开发平台Visual Basic和数据库Access构建不同熟期水稻品种搭配决策支持系统。系统中包含决策与预测功能,能够满足用户制定未来不同气候背景条件下水稻种植的适应性策略的基本需求。

关键词： 物流配送   智能决策支持系统   车辆调度  

摘要： 物流配送工作已经广泛存在我国各个地区,随着配送工作的增多,需要合理的物流配送智能决策支持系统来促进物流配送工作的高效率完成.本文从物流配送智能调度优化决策支持系统分析和设计两个方面展开讨论,进而实现物流配送工作与信息化技术有效结合,从而实现企业利益最大化的目标.