关键词： Decision support system   Dynamic Resource Provision   Framework Design and Analysis   speculation  

摘要： Cloud Computing is a utility model that offers everything as a service and supports dynamical resource provisioning and auto-scaling in datacenter. Cloud datacenter must envision resource allocation and reallocation to meet out the unpredictable user demand that touted gains in the model. This impact a need of adaptive and automated provisioning of resources aligned with clients SLA amidst the time variant environment in cloud. The robustness of dynamic resource provisioning is based on quick multiplexing virtual resources into physical servers. In this paper we put forward a prediction based automated resource allocation model induced by speculation mechanism. Our model guarantees dodging over/under utilization of resources and minimizes the cost economically without compromising Quality of Service. We regain the speculation concept that uses a past resource access pattern to predict future possible resource access. We introduce the confidence estimation factor to address the historical variability of the current pattern to improve the prediction accuracy. Experimental results show that our proposed model offer more adaptive resource provisioning as compared to heuristic and other machine learning algorithms.

关键词： 汽车整车信息   Solr   搜索引擎   分布式  

摘要： 中国是全世界汽车制造中心,也是全世界最大的汽车消费市场。在过去的十年里,中国汽车产量和汽车销量有着显著的增长,国内市场保有量也有显著的提高。伴随着汽车工业产量和汽车销量快速的增长,从事汽车行业的企业业务类型及业务量的增加,汽车相关行业数据也呈指数型增长。面对如此纷繁复杂的数据,如何有效管理利于这些数据产生价值,是当今汽车信息服务行业所面临的巨大挑战。汽车产业链协同平台自运行以来,服务了超过13000多家协作企业。随着时间的推移,协作企业的不断加入,企业用户间开展协作业务,平台积累着大量具有宝贵价值的数据。如何更好的利用这些数据已经成了一个难题。本文基于汽车产业链协同平台,针对汽车行业整车生产、销售、服务数据,开展对基于产业链协同平台的商务业务云资源库构建及搜索技术研究。整合汽车行业整车生产、销售、服务数据,构建汽车整车信息资源库。在汽车整车资源库之上,基于Solrr搜索引擎框架,对整车信息资源库数据建立搜索机制,为汽车产业链上下游的零部件配件供应商、制造厂、经销商、服务站以及客户提供信息检索服务。本文的主要研究工作包括以下几个方面:(1)本文首先介绍了汽车行业信息服务建设的发展现状,阐述了汽车行业数据爆炸式增长所带来的问题。基于产业链协同平台,针对平台多种角色:制造厂、经销商、服务站以及个人用户展开了需求分析。然后,提出了构建整车信息资源库与搜索服务整体解决方案。(2)对整车信息资源库以及搜索服务进行了设计。在保护平台用户数据安全前提下,对数据进行分类、清洗、整理,构建了汽车整车信息资源库。(3)对搜索引擎相关技术进行了研究。根据平台业务需求,选择合适搜索引擎框架,为汽车整车信息资源库设计了分布式搜索服务。

关键词： 销售决策支持系统   钢铁企业   数据仓库   客户评价   灰靶  

摘要： 大型钢铁企业的信息化建设始于上世纪90年代,在近20多年里建设了大量的信息系统。企业利用这些系统强化了管理,提升了效率,取得了显著效果。在这些系统建设过程中往往欠缺统筹考虑,存在大量异构的信息孤岛式系统,企业中高层管理人员无法及时准确的了解企业生产经营全貌、做出对企业有力的决策。在“中层决策定企业生死”的时代,这显然不利用企业的生存发展,需要建设决策支持系统辅助管理人员进行决策。本文将通过构建销售决策支持系统,开展对钢铁企业已有销售业务数据集成,提高联机事务分析的数据分析能力,实现为企业提供全方位的决策支持、辅助高层管理人员决策的目的。首先,本文分析了决策支持技术的发展历程及国内外研究现状,结合钢铁企业销售业务的实际情况对销售决策支持系统功能需求进行了分析,设计了具有产销售业务分析、销售客户评价、格式化报表、KPI指标管理等功能的销售决策支持系统总体方案。其次,针对销售业务数据散落在异构系统间难以集成这一现状,分析了数据仓库系统中数据源、数据抽取和元数据、数据仓库平台之间的关系,提出了数据抽取过程和多维分析型数据库建模方案,实现了销售业务数据集成。然后,针对销售客户评价所考察指标不全面的问题,运用灰色系统技术建立了基于灰靶理论的决策模型,解决了指标权重未知和已知两种不同情形下指标权重确定的问题,应用于销售客户决策过程中,实现了对销售客户的综合性评价。最后,基于三层B/S架构和IBM DB2数据库,开发了基于数据仓库和灰靶决策技术的钢铁企业销售决策支持系统。通过系统实现过程验证了企业级数据仓库建模方法和销售客户灰靶决策模型的可行性和有效性。

关键词： 校企   创新创业   电子商务   人才培养  

摘要： 电子商务专业人才紧缺,构建校企协同发展的电子商务人才培养模式是紧迫而有意义的。本文探讨了校企协同发展的模式,并在此基础上从电子商务创新创业基地、双导师制、教学方式以及学分激励机制四个角度对电子商务人才培养方式进行了探讨。

关键词： Terminology  

摘要： The existing use of mobile technology nowadays can be integrated with various forms of learning materials such as electronic books and digital references in a form of dictionary or encyclopaedia. The expansion of Islamic banking practices through various local financial institutions which received vast attention nowadays by educationists and learners for instance, leads to the need in understanding the terminologies used in the industry. In view of this scenario, the paper shed some light on using a workable model for developing a purposeful mobile Islamic banking terminology glossary application in a more convenient way via mobile devices such as iPhone, iPad or any Androidbased smart gadgets. The mobile terminology glossary app was designed by using a developmental research design using via rapid prototype instructional design model. The process begun with a need analysis conducted among 225 respondents in International Islamic University Malaysia (IIUM) It further explored the prototype development and its implementations for mobile accessibility by providing multilingual glossary of Islamic banking and finance terminologies (Malay-Arabic-English). This paper reports the findings design and development prototype based on the need analysis stage, inclusive of mapping users' device type, Internet accessibility, reasons for owning mobile devices, delivery and user interface, and preferred features to be embedded in the mobile app.

关键词： 压铸车间   智能制造系统   决策支持  

摘要： 随着全球经济的快速发展,制造型企业市场环境迎来了一场根本性的变革,市场环境的特征从生产驱动转变为客户驱动,促使企业的生产模式转变为少批量多品种生产,这大大增加了企业车间生产管理的难度。与此同时,全球科学技术和信息技术也在不断地提升,并且随着工业4.0和国家2025计划的相继提出,智能制造逐渐成为了中国制造业管理改善的新手段。某公司作为一家坐具制造公司和国家级高新技术企业,面对着市场环境的变化和制造管理的需求,在智能制造系统带来的管理新机遇下,制定了研究开发公司智能制造系统的战略目标和发展策略。由于压铸车间的自动化和标准化程度较高,研究开发压铸车间智能制造系统是实现公司整体智能制造系统的第一步。因此,本论文根据课题组与某公司的智能制造5年合作项目,对某公司的压铸车间智能制造系统的关键技术进行研究与开发,本论文的主要内容如下:第一章介绍了某公司管理如今面临的问题,引出了本文的研究背景和研究意义。分析了国内外相关的研究现状;在此基础上,提出了本文的研究总体框架和内容。第二章详细调研了压铸车间的生产工艺流程与组织管理现状,细化分析了系统在参考体系各层次中的需求,提出并设计了压铸车间智能制造系统的层次结构。第三章针对系统体系中数据采集层、数据存储层、分析层与决策支持层,对数据采集方案、事务型数据模型构建和决策支持分析数据模型构建的关键技术与方案进行了深入研究,为系统的实现奠定理论基础。第四章介绍了系统的开发环境、数据通信设计、数据库设计以及系统决策支持分析功能的设计及其实现过程,并且结合压铸车间智能制造系统的运行实例阐述了系统的应用过程。第五章对论文所做的工作进行总结,并对后续研究进行展望。

关键词： 地震灾害   应急物资   调度优化   决策支持  

摘要： 近年来频繁发生的地震灾害表明,无论是在应急物资需求数量还是调度时间方面,震灾的发生都给受灾地区提出了更高的要求,同时给应急物资调度活动也带来了更高的挑战。而低效率、高成本的应急物资调度活动可能会加重灾区人员伤亡和财产的损失程度,后果严重的甚至可能诱发后续次生灾害的发生。因此,震灾发生后,如何高效率、低成本和低风险地优化应急物资调度活动已成为应急物流领域持续研究的热点问题。震灾的应急调度优化和应急救援问题是与人民群众生命财产安全紧密关联的决策问题,因此以符合实际灾情情况和实际救援条件为基础和核心展开的研究更具实际意义,而现有的多数应急物资调度优化研究往往多集中于追求复杂的数学模型构建和推导,主要存在以下四方面的问题:首先,目前大多应急管理领域的研究系统性较为薄弱,导致物资需求预测、物资筹集和调度配送问题都分相互脱节,不成体系,而震后的实际救援要求各部分环节紧密相联,而脱离了上下环节的单一研究的科学可信性较低且实际应用性较弱;其次,无论是物资需求预测、物资筹集还是调度优化方面,目前的大多数研究都是以时间、成本或者其他单一因素为目标进行研究,而忽略了实际的应急决策需要兼顾多个目标为综合考虑因素的实际情况;再有,震灾发生后,灾情信息蜂拥而至的同时会造成发生信息模糊、缺失或难以判断的实际情况,而目前无论是经典的鲁棒双层规划还是复杂网络的提出,都是基于信息完备可知的条件下提出,没有较综合、全面的考虑实际救援环境中多目标对应急物资调度产生的影响;最后,应急救援说到底是对生命财产损失的救援,即救助受灾民众为核心主旨的工作,而绝大多数研究并没有将灾民特性为目标因素进行研究,往往造成应急物资调度优化与灾民实际需求不一致,会造成资源冗余或不足。本文以“地震灾害应急物资调度优化”为研究对象,在对应急调度优化现有研究成果总结分析的基础上,以应急物资动员理论、震灾应急阶段划分理论以及物资调度优化理论为基础,采用约束问题的多目标优化方法、最优停止决策、随机过程、数据包络分析方法、多重比较分析方法以及定性与定量相结合等多种研究方法,从灾情实际情况出发,就应急物资调度相关关键技术研究的不足,深入研究了应急物资实时需求预测、筹集随机终止决策、调度优化决策和有效途径机理分析等前沿性课题,尽可能结合实际救援情况地使应急救援资源效用最大化,同时大大降低了应急成本和风险,提高应急物流效率和救援满意度。其主要研究内容如下:首先,在应急物资需求预测方面,针对震灾初期需求信息紧迫且难以获取的实际情况,提出一种新的更适用于实际灾情需求的预测方法和模型,主要解决以下三个决策问题:第一,针对以往只依靠应急救援管理人员和专家的主观判断或者只应用时间序列推理的预测方法的不足,提出了案例推理和时间序列相结合的新模型,既可以借鉴以往宝贵的历史案例经验,还可以结合新发生的震灾案例进行科学的时间序列预测;第二,基于中国幅员辽阔,人口基数大和人口分布不均匀的国情,提出“平均人口密度”的概念,并将其引入模型构建中,提高预测科学性和精度,更符合震灾实际需要;第三,针对实时动态应急物资需求量预测研究的不足,构造了基于案例推理方法的时间序列分析模型,最后通过模型拟合和USGS获取的1948年以来中国案例库真是数据校验得到令人满意的结果,为研究应急物资筹集随机终止和应急调度优化等问题提供决策支持。其次,在应急物资调度优化决策研究方面,以震灾应急期间的任务转换和应急管理目标为依据,分别探讨了基于灾情信息特征的两大类调度优化决策问题,即完备灾情信息和非决策灾情信息情况下的调度优化决策。完备灾情信息方面,主要从多目标规划的视角解决了以下三个决策问题:第一,通过最优停止理论和相关衡量指标的选取研究了应急物资筹集停止最优时间,筹集停止时间的研究不仅承接物资需求预测的研究而且为应急调度优化决策提供铺垫和基础,使本文对应急物资动员体系研究更加科学、系统;第二,构建应急调度优化相关的输入和输出决策单元,并通过数据包络分析的模型改进对应急时期不同阶段的调度方案进行效率排序和优化决策;第三,从多响应点的视角,基于公平性约束条件构建考虑物资特性等因素的调度优化决策模型,并通过多目标演化优化算法进行求解,最后分析了公平性和救援能力的关系。非决策性灾情信息方面,主要通过数据挖掘方法解决两个决策问题:第一,应用统计分析方法对灾民特性进行初步探究,通过对中国汶川地震和日本神户地震的真实数据多重比较分析,得出相应结论,为基于灾民特性的模糊调度优化模型构建提供参考;第二,应用机器学习和面向数据库相结合的数据挖掘方法,构建考虑灾民特性的基于模糊灾情信息的调度优化决策模型,通过对经典Apriori算法的改进得出相关结论。最后,在应急物资调度优化的有效途径方面,针对目前广泛应用的协同和占线的有效途径,以设置的灾害情景为背景构建调度优化决策模型,

关键词： 港口统计   大数据   决策支持系统   分析指标  

摘要： 港口作为货物贸易主要的集散地,在世界物流中扮演者重要的角色。在港口企业中,数据的整理以及呈现主要由统计系统来完成。随着大数据时代的到来,港口企业的统计系统面临着新的挑战:以往的统计系统只是对数据进行整理和收集之后,对数据进行加工转化,然后生成所需要的报表,流程比较复杂,管理层在短时间内不能及时查看汇总数据。另外,系统只通过处理内部数据并进行对比分析,全面性不能保证。因此,需要建立一个全面性、实时性、有效性的港口统计系统。随着大数据时代的到来,港口企业对统计系统所能实现的功能要求越来越高,系统随之面临的问题也越来越多:如何获取纷繁复杂的数据信息;如何更加直观清晰的查看数据;如何在内部数据基础上结合外部数据分析港口各指标的变化情况。为了解决以上的问题,使统计系统能够作为辅助角色为企业提供有价值的信息,使企业在同行业的竞争中获取最大的效益,本文提出货运统计决策支持系统研究。首先介绍目前广州港集团的系统功能及实施应用情况,然后介绍目前港口企业统计存在的问题以及港口企业的业务需求,从而确定各类统计指标。接着进行数据的采集处理,最后对港口企业统计系统进行优化设计。针对不同的影响指标,根据所得底层数据对各指标进行实时性的计算查询,同时对影响指标进行分析并预测未来数据。旨在大数据环境下对港口企业统计进行系统研究,分析各指标因素变化情况,使港口数据在大数据环境下变得更精准、更时效,为港口企业制定相应的战略提供很好的依据。最后进行全文总结及研究展望。

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： 数控滚齿工艺参数   决策支持系统   低碳   实例推理   优化算法  

摘要： 随着全球气候变暖和资源、能源日益短缺,低碳制造模式受到越来越多的关注。制造业能耗大、碳排放量大,实现其低碳制造是世界各国节能减排的一个重要努力方向。随着齿轮行业的高速发展,数控滚齿机床保有量也随之增加,研究数控滚齿机床的低碳运行支持技术对制造业实施低碳制造具有重要的指导意义。滚齿工艺参数的选择直接影响齿轮的加工质量、效率、成本和能源、物料消耗,其优化决策具有重要意义。为此,本论文对面向低碳制造的的数控滚齿工艺参数优化决策支持系统进行了研究,为数控滚齿机的低碳运行提供系统的理论指导与方法支持。首先,对数控滚齿工艺参数决策特点及碳源进行了分析,针对数控滚齿机低碳运行和工艺参数高效决策的需求,提出了一种基于实例推理和优化算法相结合的数控滚齿工艺参数低碳优化决策方法,并基于该方法设计了支持系统的体系结构和功能结构。然后,对该支持系统涉及的关键技术进行了深入的研究。针对实例推理的检索阶段,提出一种基于表达式驱动和改进K均值算法的相似工艺实例检索方法,该方法是对工艺实例集分两阶段实施检索,首先基于工艺手册和决策经验构建决策知识模板,基于表达式驱动技术对其进行一阶段检索,然后采用改进K均值算法进行二阶段检索,从而得到匹配的相似工艺实例抽取集。针对实例推理的优化决策阶段,提出一种基于反向传播(BP)神经网络和花朵授粉算法(FPA)的数控滚齿工艺参数低碳优化决策方法,该方法首先运用BP神经网络构建加工效果预测模型,然后基于相似工艺实例抽取集构建优化模型约束,最后以碳排放量最小为优化目标,通过花朵授粉算法完成工艺参数低碳优化模型的求解,得到支持低碳加工的最优工艺参数。最后,在以上研究的基础上,开发了一套面向低碳制造的数控滚齿工艺参数优化决策支持系统,该系统可降低数控滚齿加工过程的碳排放量,并提高工艺参数决策效率,为数控滚齿机的高效低碳运行提供重要依据和支持工具。