一、A Web-based Intelligentized DSS Model for Manufacture and Management（论文文献综述）
魏嘉宏[1]（2021）在《科技文本中概念隐喻的翻译处理-《工业4.0新范式-物联网、大数据与网络物理系统》（第1-3篇）的翻译实践报告》文中研究表明本篇实践报告基于Srikanta Patnaik所编着的《工业4.0新范式——物联网、大数据与网络物理系统》（New Paradigm of Industry 4.0–Internet of Things,Big Data&Cyber Physical System）一书的第一章到第三章的内容。所选文章详细讲述了工业4.0特定领域中的一些核心概念和热点问题,为典型的科技文本。科技文本具有表述客观、用词正式的特点。原文作者使用了大量生动形象的语言加以阐释许多晦涩抽象的科技概念之外,为帮助读者理解,还使用了丰富的概念隐喻。考虑到原文作者的写作意图以及语篇所应达成的交际功能,笔者需要妥当地处理原文中的概念隐喻。根据源语文本当中隐喻的特点,笔者将实践中所遇问题分为本体隐喻的翻译、方位隐喻的翻译和结构隐喻的翻译,随后针对不同的实际问题,结合意译和直译的翻译方法,采用词性转换、增译、减译、释义等翻译技巧,对上述问题进行处理,以求在最大程度上兼顾原作者的写作意图和目的语读者的理解。通过本次翻译实践,笔者对科技文本中的概念隐喻翻译处理有了更加深刻的理解,亦希望能够为日后相关文本类型的翻译提供帮助、参考与借鉴。
赵培坤[2]（2009）在《基于数据挖掘的现代造船生产决策支持系统的研究与开发》文中指出随着信息技术、网络技术的飞速发展和经济的全球化,我国企业尤其是制造企业面临的市场竞争日趋激烈。企业为了能够在这样的市场环境下生存和发展,必须在生产技术、管理方式方面进行不断地创新和变革。结合计算机应用技术,提高企业生产决策水平,增强生产柔性,缩短产品交货期,降低产品生产成本等是提高企业竞争力极其重要的一环。当前我国生产管理领域已经应用有用友、SAP等以生产管理为核心的ERP软件系统,在企业经营管理中发挥了重要的作用。然而,现有的软件系统缺乏决策支持功能,在辅助生产决策上存在着明显的不足。本文以船舶制造行业为研究背景,以生产经营为研究对象,以生产决策支持为主要内容,以信息技术为手段,对开发一能有效辅助企业解决生产过程中半结构化和非结构化的决策问题的决策支持系统进行了研究。首先从生产管理决策与决策支持系统研究进程出发,分析了生产管理决策及其在决策支持系统中的应用,指出了本文研究的重要性和意义。其次,对相关决策理论进行了介绍,基于数据挖掘理论,结合造船生产过程的特点,分三个层次对相应的生产决策模型进行了分析和研究。通过对基础线性规划模型和目标规划模型的适当变化,针对造船企业订单驱动模式特点,论述了进行有效辅助制定总生产计划的应用原理;根据企业的造船生产方式特征,通过优化目标函数和约束条件,论述了主生产计划决策方法;通过对数据挖掘理论和决策树分类算法论述,分析了决策树算法在生产决策中的应用;接着详细分析了系统目标、决策流程、与其他子系统接口、支持系统框架等,并详尽地进行了系统总体结构设计、功能设计、模型库设计以及代码和接口设计等。最后对系统的主要功能进行了实施运行和运行效果分析。本文的主要成果在于基于数据挖掘理论,针对生产订单驱动和造船生产方式特点,提出了生产决策模型和系统辅助决策方案,并开发了相应的原型系统,为企业进行各个层次的生产决策提供了基于模型的、人机交互式的决策支持系统,辅助决策者制定生产策略,合理组织生产,提高经济效益,尤其是提高造船企业生产经营科学决策水平和竞争力,具有一定的参考价值。
顾杰[3]（2006）在《制造网格中资源选择优化及其实现》文中研究表明在制造业信息化的过程中,制造网格是近几年兴起的一种网络制造模式。其实质是任何企业都可以通过和一些具备某类生产制造能力的企业建立联盟的方式,来共同完成某种产品的生产。企业在不需要进行额外投资的情况下,实现设计、制造、销售和服务等资源的共享。因此,制造网格正受到人们越来越广泛的关注。首先,本文阐述了制造网格的概念,在此基础上,介绍了制造资源的概念及构成,并详细说明了遗传算法以及在实际中的相关应用。其次,对于制造资源优化选择的问题,论文分三个步骤进行阐述。第一,在分析制造资源的特征、层次及资源集成系统的基础上,确立制造资源的评价指标;第二,确定关键评价指标和相关变量的计算方法,对遗传运算的进化计算参数适应值建立计算模型;第三,在遗传算法中,提出引入自然数编码的方法,在此基础上,根据该模型进行优化,选择最佳的制造资源组合。最后,本文根据一些相关的理论研究,编制一个资源优化选择模拟程序,验证采用自然数编码的遗传算法对于求解资源优化选择问题时的有效性。并且运用资源优化选择模拟程序,以一个虚拟产品的协作生产为实例,模拟现实中企业联盟的协作生产过程,生成优化的制造资源组合;同时,计算各个制造资源组合的适应值,利用MATLAB作出适应值趋势图。结果证明,本文提出的利用自然数编码的遗传算法实现制造资源的优化选择,能满足在实际中的应用,具备一定的实用价值。
石绥祥[4]（2005）在《数字海洋中多渠道不确知性信息软融合策略研究》文中认为实现数字海洋需要空间上密集分布、时间跨度连续的各类海洋数据信息作为支撑。然而，由于海洋本身的广阔性，决定了信息获取的难度，致使我们无法获得海洋上任意点的真实信息；又由于目前我们所拥有的海洋观测手段的局限性，致使数字海洋中不同渠道获取的数据之间存在着许多的不确知性甚至冲突，这缘于许多因素，例如，测量误差、间接信息计算偏差等。因此，建设数字海洋系统将无法回避海洋多源数据的融合问题，特别是多渠道不确知性信息的融合。本文的重点就是要找到一种新的融合策略以解决这个问题。 尽管海洋领域学者已经开始探讨信息融合技术在海洋中的应用，许多文献也给出过部分成功的应用实例，但总体上仍处于起步阶段，仅限于具体算法研究与应用，系统性研究甚少。溯其根源，主要是因为海洋学领域的专业性成为信息融合学者的门坎儿，而海洋学工作者在信息科学和信息融合技术上的薄弱也限制了该技术在海洋领域的推广。 为解决数字海洋中多渠道不确知性信息的融合问题，作者进行了比较系统的研究，并取得如下进展： 首次给出了针对数字海洋的信息融合层次与方式，提出了数据层——应用层——服务层——顾问层四层融合模型，对数字海洋系统融合信息的粒度、特点和方式进行了量化，同时配套给出了各层次相关技术和与之匹配的算法，增强了可操作性。 在信息论的理论框架下给出了基于熵的多渠道信息冲突度的量化以及表述方法，借助于前人的理论和进一步的推证，构建出基于多层、多维理念的多渠道智能数据处理平台框架。 着重研究分析了目前求解大面积海域SST（海表面温度）的两大经典技术，即数据同化技术和卫星遥感反演技术，对这两中技术的优缺点进行了详细分析，尤其对其协同与互补性进行了对照，并给出了二维信息的融合方程。 在此基础上进行的算法研究，给出了基于证据组合规则的融合计算方法，尝试用不确知性信息融合技术解决SST问题。与数据同化等单一技术相比，经过改进的D-S组合规则可以较好地的发现和处理不确知性，适合SST问题特点；可能性计算填补了Bayes理论先／后验概率法则的盲区；模糊技术的应用可以对差值分级估计，便于融入经验数据。该方法能够有效地汇总多渠道信息，通过一致性和冲突评价实现多渠道优势互补。从表达方式上，软融合用估计误差分级和各级别可能性量化，乃至总体置信度取代简单的误差范围表示法，可以更确切地
王沪涛[5]（2005）在《在役压力容器缺陷数据库与评定决策支持系统的结构设计》文中指出在役压力容器随着使用时间的延长,会出现许多安全隐患,因而必须对其进行定期检测,以评定其安全状态。传统方法是对检测数据按规范进行人工安全评定,计算复杂,工作量大,而且难以进行更深入的分析。因此,利用数据库技术管理大量检验检测数据,并以此为基础,建立评定决策支持系统就显得尤为必要。 评定决策支持系统的建立,可以对在役压力容器的各种危害性缺陷进行有效判别、有效提取、有效处理,实现缺陷评定的自动化、智能化,提高压力容器在使用、管理、检验、修理、改造及更新等各个环节的可靠度,从而更加有效地预防事故的发生。 本论文所涉及的课题主要解决在役压力容器检验检测所获得的大量数据的有效管理以及对危害性缺陷进行有效判别、有效提取、有效处理等问题。它综合运用各学科领域的知识,以计算机技术、模拟技术和信息技术等为手段,提供缺陷评定所需的数据、信息和资料,并选择缺陷评定方案,通过人机对话进行分析、比较和判断,为正确做出评定结果提供帮助。 本文的主要内容如下: 1.阐述和研究了系统开发所必须具备的相关技术,如数据库技术,决策支持系统技术,专家系统技术以及人机交互技术,等。 2.对缺陷数据库与评定决策支持系统的建立进行需求分析,并利用传统的需求描述方法、结构化分析的需求描述方法以及面向对象的需求描述方法进行系统功能模型的建立,从而确定系统需要实现的主要功能。
吴仲伟[6]（2004）在《基于数据库的压力容器缺陷判别决策支持系统的设计研究》文中研究指明在役压力容器在使用过程中会不同程度的产生各种危害性超标缺陷。一方面，储罐存在的超标缺陷很可能产生严重事故，导致重大的经济损失和人员伤害；另一方面如果不加选择的进行返修或者更换又会造成不必要的浪费，对企业生产经营造成不利的影响。因此，采用国内外先进的安全评估技术，按照“合乎使用”的原则，建立缺陷数据库及评定决策支持系统，对压力容器安全高效的使用是十分重要的。 基于以上问题，本课题充分利用大量数据，建立众多数学模型，再通过人机交互，辅助决策人员实现缺陷安全评定的科学决策。它综合运用各学科领域的知识，以计算机技术、模拟技术和信息技术等为手段，提供缺陷评定所需的数据、信息和资料，并选择缺陷评定方案；通过人机对话进行分析、比较和判断，为正确评定提供帮助。整个系统是由三个子系统所组成，即缺陷判别与评定系统（人机交互）、模型库系统和数据库系统。该课题完成的主要成果如下： （1） 以工程断裂力学为理论基础，以压力容器缺陷评定规范（国家标准SAPV—95和CVDA—84，英国标准R／H／R6等）为主要依据，再根据压力容器安全评估报告和大量基础数据，确定缺陷安全评定的技术路线和基本评定流程。 （2） 进行缺陷评定决策支持系统的需求分析，分别使用传统的数据流程图（DFD）、结构化分析方法IDEF0图、基于UML语言的面向对象方法确定系统需要实现的功能并建立功能模型。 （3） 根据软件工程的思想建立系统的框架结构，利用面向对象的程序设计方法进行模块化设计。完成数据库系统的结构设计，实现数据格式的转换和导入；四川人学硕士学位论文建立缺陷评定模型并完成模型库系统的设计。 （4）探讨和研究了开发系统必须的支撑技术，重要的有数据库技术、模型技术、人工智能专家系统、决策树、人机交互、集成技术等等。利用vB刃B.NET、SQLserverZ000等开发工具研制实际的应用软件。 （5）基于模糊数学理论，对缺陷的模糊评定进行理论探讨和实践研究。通过建立数学模型，准确描述缺陷失效程度的模糊概念，为系统扩展和深层次研究指明了方向。 综上所述，本课题的研究具有很强的实用性和广泛的应用价值。关键词:压力容器缺陷决策支持系统
尹凯锋[7]（2004）在《在役压力容器缺陷数据库及评定决策支持系统研究》文中提出决策支持系统是以管理学、运筹学、控制论和行为科学为基础，以计算机技术、仿真技术和信息技术为手段，针对半结构化的决策问题，为决策者提供必要的数据、信息和各种决策方案，并进行分析、比较、评价、筛选和判断，为正确决策提供必要支持。该系统能有效地利用过去二十多年来的检验检测技术数据、资料和使用经验，准确地了解、掌握其现状及今后一个时期内的使用安全性，提高使用、管理、检验、修理及更新等各个环节的可靠度，提高对缺陷的评定与判别的自动化、智能化，实现对实际危及安全性的危害缺陷进行有效判别、有效提取、有效处理，对更加有效地预防事故的发生具有十分重要的意义。 本文主要在含缺陷在役压力容器的评定流程与技术路线、缺陷评定决策支持系统的需求分析和功能模型、缺陷评定决策支持系统的设计与实现等方面进行了研究。完成了以下工作： 1．以断裂力学、塑性力学、金属疲劳等学科为理论基础，研究了在常规评定中采用失效评定图的技术路线，在高级评定中采用EPRI的工程优化方法，并创新地提出了凹坑缺陷压力容器塑性极限载荷分析方法，实现对含缺陷在役压力容器的分析评定。 2．采用传统的需求描述方法、结构优化方法和面向对象的描述方法，完成系统的需求分析，并根据系统的功能活动及其联系，建立决策支持系统及数据库系统的功能模型。 3．采用模块化的思想、自上而下的策略设计系统结构，通过过程细节的层次精化开发程序，通过功能分解的宏观声明直至形成程序设计语言开发系统层次结构，逐步实现软件的结构简化、可靠性提高和易于维护管理。
毛海军[8]（2003）在《基于Agent的宏观经济智能预测决策支持系统研究》文中研究指明宏观经济决策是宏观经济管理的核心，决策的正确与否直接影响到宏观经济各个管理职能能否正确发挥作用，并将从整体和长远上制约宏观经济管理的效率和效益。预测是决策的前提，只有在正确预测的基础上才能作出科学的决策。宏观经济预测决策是管理科学领域重要的研究方向，是地区和国家经济发展规划决策必须解决的重要问题。目前宏观经济预测和决策的综合集成系统已经成为经济预测领域的研究重点，智能化的综合集成系统研究是该领域发展的一种重要的趋势。本文围绕国家自然科学基金项目《多目标动态投入产出优化模型与算法研究》的任务，将宏观经济预测模型方法与IDSS结合起来进行研究。取得了以下主要结果： 1．分析了宏观经济预测、智能决策支持系统及Agent技术的研究现状，针对现有预测决策支持系统在人机交互，知识管理与获取，数据信息获取及预测模型的运用方面存在的某些问题和不足，使用人工智能的新技术Agent，利用基于Agent的系统具有智能用户交互、知识分散存储管理、知识智能获取、定性与定量有机结合等优点，构建宏观经济智能预测决策支持系统（Macro-economic Intelligent Forecasting Decision Support Sytem，简称MEIFDSS）。 2．提出了面向任务的Agent设计思想，以Agent的任务为核心设计Agent结构，先以面向目标设计方法设计Agent的总体框架结构，在此基础上针对Agent的任务设计Agent具体功能结构，最后以基于事件处理的设计方法来实现Agent。该方法针对性强，有利于系统中Agent的数目及粒度的确定。并针对宏观经济预测决策的实际需要设计了界面Agent、中心控制Agent、模型Agent、分析评价Agent、综合集成Agent、信息收集Agent和模型构造Agent七种不同类型的Agent共同完成整个宏观经济预测决策任务，对系统中各种类型Agent的具体结构进行研究。 3．提出了从数学模型到Agent的映射关系，给出了使用Agent技术来表示模型、构建模型系统的一种模式，为将数学模型进行Agent封装提供了一种可行的思路和方法，该方法将各个模型的适用条件、优缺点、以及其所需要的外生变量等作为模型Agent的知识存储在模型Agent中，使模型系统从传统的静态方式转变为对环境具有一定适应能力的动态模型系统，使问题的求解方式从原来系统调用模型的被动求解变为模型Agent主动匹配问题的求解方式。 摘要 4.在多Agent系统中，Agent之间的协作、协商是一个重要的研究课题，提出构建专门的协作Agent来完成多Agent之间的协作，Agent协作过程中需要的协作协议、协作策略、协作处理、协作评估都由协作Agent来完成，使整个系统的协作任务变得灵活，容易操作。与传统的协作方式相比，协作Agent可以使多Agent系统中其他任务Agent结构简单，从而提高系统的任务求解速度。 5.实现了单机环境下的 MEIFDSS的实验系统，系统具有预测和分析决策功能。该系统包含了多目标动态投入产出优化模型和人工神经网络模型等重要模型，利用该系统对国家“十五”时期宏观经济发展进行了预测及分析，得到了比较满意的结果，预测结果相对误差小于3%，精度较高，具有一定的可信度，可以为研究制定宏观经济发展规划提供决策支持，也为下一步实现网络环境下的综合集成系统打下了基础。
刘颖[9]（2001）在《大物流工程项目类制造系统及其资源优化配置技术的研究》文中指出大物流工程项目类制造系统是指以工程项目为业务对象，原材料消耗量较大，原材料成本占总成本的很大比例，并且企业物流涉及面广，控制复杂的制造系统。研究大物流工程项目类制造系统及其资源优化配置技术，对于这类企业调整当前结构，优化系统运行和资源配置，实现制造过程的整体集成和可持续发展具有重要的作用。本文首先在分析工程项目类制造企业经营流程的基础上，提出了大物流工程项目类制造系统的概念， 指出了大物流工程项目类制造系统的物流、项目两大主线特征；在吸收和总结国内外物流、工程项目研究成果的基础上，建立了包括目标体系、资源体系、过程体系、内容体系和组织体系等五个组成部分的大物流工程项目类制造系统体系结构，揭示了它的内在联系与特性；在此基础上分析和建立了大物流工程项目类制造系统实施模式，其内容包括工程项目的分布式并行推进过程、工程项目集成管理与控制、物流系统异地制造加工的优化调度和管理模式。研究了大物流工程项目制造系统工作结构的分解（WBS），剖析项目资源计划系统体系结构等问题，提出了一套解决项目资源跟踪、控制和项目更改资源控制的方法。论文对大物流工程项目类制造系统中的多个综合资源优化配置问题进行了深入的研究：提出了多项目的多维物料的综合优化分配问题和求解方法；研究了工程项目分散组织结构下反应下层决策者自治权的资源配置问题，建立了相应的数学模型，提出了基于神经网络的的算法；分析了工程成本-进度问题,建立了工程项目成本与进度综合系统的数学模型；研究了劳动力资源需求及结构优化问题，进行了劳动力需求总量的测算，在此基础上进行了人力负荷曲线的绘制和优化分析。最后，利用上述的研究成果，开发了一套大物流工程项目管理及资源配置系统。本论文的研究内容是国家863/CIMS主题项目和目标产品的重要组成部分。并且以国家863/CIMS应用工程—— “深圳方大集团CIMS应用示范工程”（863-511-810-012-1）作为工程应用背景。本论文提出的理论、方法和开发的大物流工程项目管理及资源配置软件系统应用在方大公司的实际工程项目运作中，取得了较好的效益。
潘铁军[10]（2001）在《虚拟企业过程集成中几个关键问题的研究》文中研究指明本文在分析虚拟企业过程集成研究现状与不足的基础上，围绕虚拟企业过程集成及其使能技术进行了探讨，重点研究了虚拟企业建模方法、过程集成方法、过程实施方法和支持过程集成的信息框架等方面的内容。 第一章是绪论，阐述了虚拟企业过程集成的概念，介绍了过程集成的发展背景和相关理论，综述了国内外虚拟企业过程集成的研究现状和不足，指出了研究的意义和主要工作。最后，概述了论文研究的内容和论文结构。 第二章是虚拟企业的建模理论与方法，阐述了虚拟企业的基本概念，分析了其体系结构和主要过程。研究了虚拟企业的建模体系结构和集成化多视图模型，提出一种支持虚拟企业全生命周期的面向对象建模方法，给出了虚拟企业过程模型及伙伴选择领域的参考模型。 第三章是虚拟企业过程集成理论与方法。本文首先从价值链的观点出发，结合BPR思想，提出了一种基于价值链的过程集成方法，建立了虚拟企业价值链框架和数学模型。然后，根据价值分析的结果对过程模型进行了优化并对其关键问题进行了仿真分析。最后，设计了支持该方法的软件平台。 第四章是虚拟企业运营过程的管理与协调。合适的过程实施方法是过程集成方案得以实现的有力保障。本文针对虚拟企业过程实施的特点，将项目管理同工作流管理有机地结合起来，利用项目管理中的项目分解方法和任务规划方法制定过程实施的进度计划，利用工作流管理系统进行任务的分派并监控过程实施的进度。通过项目管理与工作流调度的结合来进行任务的执行和调度。最后，基于遗传算法研究了项目规划优化问题。 第五章综合以上各章理论和方法，建立了支持过程集成的虚拟企业信息框架，重点研究了CORBA技术和Agent技术对虚拟企业应用系统的封装方法，并基于联合意向用MAS刻画了虚拟企业的合作体系，深入研究了MAS对虚拟企业的过程集成的支持方法及其关键技术，解决了虚拟企业分布异构应用系统的集成问题，给出了一个集成案例。最后，研究了VEIF的主要功能模块。 第六章对全文的研究工作进行了总结，指出了论文的主要成果和不足之处以及需要进一步研究的课题。
二、A Web-based Intelligentized DSS Model for Manufacture and Management（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、A Web-based Intelligentized DSS Model for Manufacture and Management（论文提纲范文）
（1）科技文本中概念隐喻的翻译处理-《工业4.0新范式-物联网、大数据与网络物理系统》（第1-3篇）的翻译实践报告（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 任务描述 |
| 1.1 任务简介 |
| 1.2 文本分析 |
| 1.2.1 文本外因素的分析 |
| 1.2.2 文本内因素的分析 |
| 第2章 任务过程 |
| 2.1 译前准备 |
| 2.1.1 翻译文本的选取 |
| 2.1.2 翻译计划的制定 |
| 2.1.3 翻译工具的准备 |
| 2.1.4 翻译理论的准备 |
| 2.2 翻译实践过程 |
| 2.3 译后事项 |
| 2.3.1 自我审校 |
| 2.3.2 他人审校 |
| 第3章 案例分析 |
| 3.1 本体隐喻的翻译 |
| 3.1.1 实体和物质隐喻的翻译 |
| 3.1.2 拟人隐喻的翻译 |
| 3.2 方位隐喻的翻译 |
| 3.2.1 “上下”方位隐喻的翻译 |
| 3.2.2 “前后”方位隐喻的翻译 |
| 3.3 结构隐喻的翻译 |
| 3.3.1 战争隐喻的翻译 |
| 3.3.2 建筑隐喻的翻译 |
| 第4章 翻译总结 |
| 4.1 翻译问题总结 |
| 4.2 翻译中的不足和反思 |
| 参考文献 |
| 附录 1 原文与译文 |
| 附录 2 术语表 |
| 致谢 |
（2）基于数据挖掘的现代造船生产决策支持系统的研究与开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 概述 |
| 1.1 生产管理与决策系统的研究现状与进展 |
| 1.1.1 生产管理系统 |
| 1.1.2 决策支持系统发展现状 |
| 1.2 国内外生产管理和决策系统的应用水平 |
| 1.3 系统的背景与意义 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第二章 生产决策理论研究 |
| 2.1 基本内容 |
| 2.1.1 现代造船生产过程的特点 |
| 2.1.2 现代造船生产物流的特征 |
| 2.1.3 生产计划决策 |
| 2.2 相关理论 |
| 2.2.1 决策的基本概念 |
| 2.2.2 决策的类型 |
| 2.2.3 决策模型 |
| 2.2.4 决策支持系统的功能与特点分析 |
| 2.3 生产计划决策理论研究 |
| 2.3.1 总生产计划决策理论研究 |
| 2.3.2 主生产计划决策理论研究 |
| 2.3.3 生产作业计划决策理论研究 |
| 第三章 现代造船生产决策支持系统的模型研究 |
| 3.1 数据准备 |
| 3.1.1 数据收集 |
| 3.1.2 数据的预处理 |
| 3.2 数据挖掘 |
| 3.2.1 数据挖掘理论 |
| 3.2.2 数据挖掘分类和方法 |
| 3.2.3 数据挖掘工具的选择 |
| 3.2.4 数据挖掘的目标 |
| 3.3 决策树在生产决策中的应用研究 |
| 3.3.1 决策树算法概述 |
| 3.3.2 决策树的建树算法 |
| 3.3.3 决策树算法在生产决策中的应用 |
| 3.4 决策支持系统模型研究 |
| 3.4.1 决策支持应用平台 |
| 3.4.2 模型在决策支持中的应用 |
| 3.4.3 生产作业安排模型 |
| 3.4.4 总生产决策模型 |
| 3.4.5 主生产决策模型 |
| 3.4.6 决策支持系统的结构 |
| 第四章 现代造船生产决策系统的分析与设计 |
| 4.1 系统目标 |
| 4.2 与其他子系统的关系与接口 |
| 4.3 决策流程分析 |
| 4.3.1 总体决策流程图 |
| 4.3.2 总生产计划决策流程 |
| 4.3.3 主生产计划决策流程 |
| 4.3.4 作业计划决策流程 |
| 4.4 支持系统框架设计 |
| 4.4.1 系统模型 |
| 4.4.2 系统数据流 |
| 4.4.3 支持系统框架 |
| 4.5 系统设计 |
| 4.5.1 总体结构设计 |
| 4.5.2 系统功能结构设计 |
| 4.5.3 模型库设计 |
| 4.5.4 数据库设计 |
| 4.5.5 代码设计 |
| 4.5.6 接口设计 |
| 第五章 实施与运行效果 |
| 5.1 软件平台设计与环境 |
| 5.1.1 总体结构设计操作系统 |
| 5.1.2 SQL Server 2000 特点 |
| 5.2 模块实施与运行 |
| 5.3 运行效果总结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（3）制造网格中资源选择优化及其实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内外研究现状 |
| 1.2.2 相关文献综述 |
| 1.2.3 制造网格对制造业竞争力的影响 |
| 1.3 研究内容、思路和创新点 |
| 1.3.1 本文研究内容 |
| 1.3.2 本文研究思路 |
| 1.3.3 本文创新点 |
| 1.4 本文的结构 |
| 第二章 制造网格及遗传算法理论研究 |
| 2.1 网格技术 |
| 2.1.1 网格概念及网格组成 |
| 2.1.2 网格中的资源 |
| 2.1.3 网格的特点 |
| 2.2 制造网格和制造资源 |
| 2.2.1 制造自动化及特点 |
| 2.2.2 制造网格的定义 |
| 2.2.3 制造资源及构成 |
| 2.3 遗传算法概述 |
| 2.3.1 遗传算法的概念 |
| 2.3.2 遗传算法的结构 |
| 2.3.3 遗传算法的特点及工作流程 |
| 2.4 遗传算法的模式理论 |
| 2.5 遗传算法的关键因素及应用 |
| 2.5.1 遗传算法适应值的映射与调整 |
| 2.5.2 遗传算法的编码原则 |
| 2.5.3 遗传算法的优点及应用 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 制造资源选择及算法设计 |
| 3.1 制造资源的特征 |
| 3.2 制造资源集成系统及特点 |
| 3.2.1 资源集成系统 |
| 3.2.2 资源集成系统特点 |
| 3.3 制造资源优化选择 |
| 3.3.1 制造资源的评价因素 |
| 3.3.2 制造资源优化选择的指标 |
| 3.3.3 适应值计算模型 |
| 3.4 制造资源的优化选择算法 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 采用遗传算法实现制造资源的优化选择 |
| 4.1 制造资源优化选择的遗传算法设计与实现 |
| 4.1.1 制造资源优化选择的改进遗传算法设计 |
| 4.1.2 自然数编码遗传算法的特点 |
| 4.1.3 自然数编码遗传算法实现制造资源的优化方法 |
| 4.1.4 制造资源优化选择的遗传算法流程 |
| 4.2 运算结果的分析及说明 |
| 4.2.1 运算结果的分析 |
| 4.2.2 优化选择算法不同编码方式的比较研究 |
| 4.2.3 运算结果的说明 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（4）数字海洋中多渠道不确知性信息软融合策略研究（论文提纲范文）
| 声明 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 问题的提出 |
| 1.2 信息融合技术 |
| 1.2.1 融合的本源 |
| 1.2.2 融合技术的仿生学机理 |
| 1.2.3 信息融合的实质 |
| 1.3 信息融合的拓展定义 |
| 1.4 信息的不确定性种类及其融合 |
| 1.5 海洋信息融合技术研究现状 |
| 1.6 传统信息融合的层次概念 |
| 1.6.1 基于处理特点的信息融合层次 |
| 1.6.2 基于信息粒度的信息融合层次 |
| 1.7 本文的主要内容和组织结构 |
| 第二章 基于熵的不确知性消除能力分析 |
| 2.1 海洋信息中的不确知性 |
| 2.1.1 海洋信息的类型与应用需求 |
| 2.1.2 海洋信息的先验／后验模式 |
| 2.1.3 融合中心不确知性的携带与排除 |
| 2.1.4 不确知性信息表达 |
| 2.2 基于熵的不确知性量化标准 |
| 2.2.1 信息的增益 |
| 2.2.2 渠道的获取能力 |
| 2.3 不确知性融合中的信息增益 |
| 2.4 多信源不确知性消除能力的分析证明 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 海洋多维多层空间信息融合框架 |
| 3.1 基于多维空间的海洋信息获取与更新体系 |
| 3.2 数字海洋获取信息的不确知性 |
| 3.3 数字海洋信息空间的多维性与多层性 |
| 3.3.1 基于多维理念的数字海洋信息基础框架 |
| 3.3.2 基于多层理念的数字海洋信息基础框架 |
| 3.4 数字海洋信息融合的四层框架 |
| 3.4.1 数据层融合 |
| 3.4.2 应用层融合 |
| 3.4.3 服务层融合 |
| 3.4.4 顾问层融合 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 基于软融合的不确知性消除策略 |
| 4.1 软融合策略 |
| 4.1.1 对软融合信息描述方式的需求 |
| 4.1.2 软融合模式 |
| 4.1.3 软融合形式定义 |
| 4.2 数字海洋中软融合处理方式 |
| 4.3 多层纵向与多维横向的软融合过程 |
| 4.4 软处理融合的智能理论依据 |
| 4.4.1 信息融合的智能行为模拟 |
| 4.4.2 智能融合的思维模拟本源论 |
| 4.5 软融合的实现策略 |
| 4.5.1 单一技术策略 |
| 4.5.2 复合技术策略 |
| 4.5.3 SST复合求解策略 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 SST求解技术的多渠道融合分析 |
| 5.1 SST的多源获取空间的形成 |
| 5.1.1 SST的多源信息空间 |
| 5.1.2 组织逻辑模型 |
| 5.2 卫星遥感反演SST |
| 5.2.1 SST的卫星海洋遥感 |
| 5.2.2 基于MCSST经典红外遥感反演 |
| 5.2.3 卫星反演的干扰因素及订正方法 |
| 5.3 伴随数据同化 |
| 5.4 多渠道融合 |
| 5.4.1 多渠道SST资料的互补性分析 |
| 5.4.2 融合法SST的求解方式 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 基于D-S理论的不确知性软融合方法 |
| 6.1 基于模糊规则的一致性的量化与估计 |
| 6.1.1 精确数值信息模糊化 |
| 6.1.2 模糊映射函数 |
| 6.1.3 模糊求解与恢复 |
| 6.2 传统D-S理论融合规则与分析 |
| 6.2.1 定义 |
| 6.2.2 组合规则 |
| 6.2.3 区间理论与决策 |
| 6.3 基于擅长因子的改进算法 |
| 6.3.1 证据源的专项性 |
| 6.3.2 评价证据及其组合方式 |
| 6.3.3 信任的进一步量化 |
| 6.4 基于距离信度函数的改进算法 |
| 6.4.1 距离信度因素 |
| 6.4.2 距离信度衰减函数组合 |
| 6.5 基于信任再分配的改进算法 |
| 6.5.1 证据源的信任折扣问题 |
| 6.5.2 基于信任再分配组合规则 |
| 6.6 小结 |
| 第七章 数字海洋中SST软融合示范系统 |
| 7.1 数字海洋示范系统的遴选 |
| 7.1.1 近海遥感探测 |
| 7.1.2 近海同化技术 |
| 7.1.3 互补态势的形成 |
| 7.2 不确知性数据软融合计算 |
| 7.2.1 试验数据区域遴选 |
| 7.2.2 融合计算 |
| 7.2.3 软融合结果分析 |
| 7.3 广域温场态势评价 |
| 7.3.1 温场估计中幂集范围及擅长因子量化 |
| 7.3.2 融合估计 |
| 7.3.3 结果分析及结论 |
| 7.4 小结 |
| 第八章 结束语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻博期间主要科研工作与成果 |
| 攻博期间发表的学术论文 |
| 个人简历 |
（5）在役压力容器缺陷数据库与评定决策支持系统的结构设计（论文提纲范文）
| 1 绪论 |
| 1.1 课题来源、研究的必要性及研究目的 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 研究的必要性 |
| 1.1.3 研究目的 |
| 1.2 国内外同类技术水平和发展现状 |
| 1.2.1 在役压力容器缺陷数据库国内外同类技术水平和发展现状 |
| 1.2.2 缺陷评定决策支持系统国内外同类技术水平和发展现状 |
| 1.3 研究原理、内容和预期实现的技术指标 |
| 1.3.1 研究原理 |
| 1.3.2 主要研究内容 |
| 1.3.3 预期实现的技术指标 |
| 1.4 实施方案和关键技术环节及其解决办法 |
| 1.4.1 实施方案及具体途径 |
| 1.4.2 关键技术环节及其解决办法 |
| 2 数据库与决策支持系统的相关技术 |
| 2.1 数据库技术 |
| 2.1.1 数据库系统概述 |
| 2.1.2 数据库系统的三级模式 |
| 2.1.3 数据库管理系统的结构 |
| 2.1.4 数据库开发技术 |
| 2.2 决策支持系统 |
| 2.2.1 决策支持系统概述 |
| 2.2.2 决策支持系统结构 |
| 2.2.3 决策支持系统的主要关键技术 |
| 2.2.4 决策支持系统的建模方法 |
| 2.3 专家系统 |
| 2.3.1 专家系统概述 |
| 2.3.2 专家系统原理 |
| 2.3.3 专家系统与决策支持系统的集成 |
| 2.4 人机交互技术 |
| 3 评定决策支持系统的需求分析和功能模型 |
| 3.1 数据流分析方法 |
| 3.1.1 数据流程图概述 |
| 3.1.2 系统关联图 |
| 3.1.3 系统的完整描述 |
| 3.1.4 系统的详细分解过程 |
| 3.2 结构化分析的需求描述方法 |
| 3.2.1 结构化分析方法概述 |
| 3.2.2 决策支持系统A-0图 |
| 3.2.3 决策支持系统A0图 |
| 3.2.4 缺陷评定系统A1图 |
| 3.2.5 缺陷数据库管理系统A2图 |
| 3.3 面向对象的需求描述方法 |
| 3.3.1 面向对象的UML语言 |
| 3.3.2 缺陷评定决策支持系统的用例图 |
| 3.3.3 用例图与结构化技术的比较 |
| 4 压力容器的缺陷评定规则与技术方法 |
| 4.1 压力容器主要失效模式及其评定方法 |
| 4.2 脆断评定 |
| 4.2.1 应力强度因子法 |
| 4.2.2 COD法 |
| 4.3 平面缺陷的断裂及塑性失效评定 |
| 4.3.1 平面缺陷的筛选评定 |
| 4.3.2 平面缺陷的常规评定 |
| 4.3.3 平面缺陷的高级评定 |
| 作者在攻读硕士学位期间科研成果简介 |
| 论文声明 |
| 致谢 |
（6）基于数据库的压力容器缺陷判别决策支持系统的设计研究（论文提纲范文）
| 1.绪论 |
| 1.1 课题来源、研究目的和研究意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 研究原理、系统结构和主要研究内容 |
| 1.2.1 研究原理 |
| 1.2.2 系统结构 |
| 1.2.3 研究内容 |
| 1.3 国内外研究状况与发展趋势 |
| 1.3.1 缺陷数据库的国内研究状况和发展趋势 |
| 1.3.2 缺陷评定决策支持系统的国外研究状况和发展趋势 |
| 1.4 课题的研究思路与论文整体结构 |
| 2.系统设计开发的相关支撑技术 |
| 2.1 决策支持系统(DSS)的概念、结构与开发技术 |
| 2.1.1 决策支持系统(DSS)概述 |
| 2.1.2 决策支持系统(DSS)的体系结构 |
| 2.1.3 决策支持系统(DSS)的开发技术(模型技术) |
| 2.2 数据库系统概念、结构与开发技术 |
| 2.2.1 数据库系统概念 |
| 2.2.2 数据库系统的体系结构 |
| 2.2.3 数据库开发技术 |
| 2.2.4 数据仓库与数据挖掘 |
| 2.3 专家系统(ES)的概念、原理和结构 |
| 2.3.1 专家系统(ES)概念 |
| 2.3.2 专家系统(ES)原理 |
| 2.3.3 专家系统(ES)与决策支持系统的集成 |
| 2.4 决策树的概念与结构 |
| 2.4.1 决策树的概念 |
| 2.4.2 决策树的结构模型 |
| 2.5 决策支持的其他相关技术 |
| 2.5.1 人机交互技术 |
| 2.5.2 集成技术 |
| 2.5.3 网络技术、多媒体技术、运筹和统计 |
| 2.6 本章总结 |
| 3.在役压力容器的缺陷判别评定的基本流程与技术路线 |
| 3.1 在役压力容器的缺陷评定的基本流程 |
| 3.1.1 压力容器使用状况与缺陷检测处理 |
| 3.1.2 压力容器典型缺陷的表征处理与危害性分析 |
| 3.1.3 压力容器缺陷的应力应变分析 |
| 3.1.4 压力容器的材料力学性能分析 |
| 3.1.5 压力容器缺陷的可靠性分析、判别与评定 |
| 3.2 在役压力容器的缺陷评定规则与方法 |
| 3.2.1 失效模式判断与缺陷判别评定方法的选择 |
| 3.2.2 平面缺陷失效模式的安全评定 |
| 3.2.3 其他失效模式缺陷的安全评定 |
| 3.3 在役压力容器缺陷的模糊性判别与评定 |
| 3.3.1 缺陷模糊判别与评定的理论基础 |
| 3.3.2 缺陷模糊判别与评定的分析与研究 |
| 3.3.3 缺陷模糊判别与评定的求解模型 |
| 3.4 本章总结 |
| 4.系统的需求分析和功能模型的设计 |
| 4.1 传统的系统需求分析方法(数据流程图DFD) |
| 4.1.1 传统的系统需求分析方法—数据流程图(DFD)概述 |
| 4.1.2 系统总体结构功能的需求分析 |
| 4.1.3 系统详细结构功能的需求分析 |
| 4.2 结构化的系统需求分析方法(IDEFO方法) |
| 4.2.1 结构化分析方法(IDEF)概述 |
| 4.2.2 采用IDEF方法的系统需求分析 |
| 4.3 面向对象的系统需求方法(UML方法) |
| 4.3.1 面向对象的UML语言简介 |
| 4.3.2.系统用例图与功能模型 |
| 4.3.3 面向对象技术与结构化分析技术的比较 |
| 4.4 本章总结 |
| 5.系统的设计与实现 |
| 5.1 总体结构与功能设计 |
| 5.1.1 系统的设计思路 |
| 5.1.2 系统的整体结构与功能设计 |
| 5.1.3 系统的详细结构与功能设计 |
| 5.2 数据库系统的结构与功能设计 |
| 5.2.1 数据库系统结构设计 |
| 5.2.2 数据库管理系统设计 |
| 5.2.3 数据转换与导入程序设计 |
| 5.3 模型库系统的结构与功能设计 |
| 5.3.1 模型库结构设计 |
| 5.3.2 模型库管理系统设计 |
| 5.3.3 模型的表示与调用 |
| 5.4 人机交互系统的结构与功能设计 |
| 5.4.1 人机交互系统的结构设计 |
| 5.4.2 人机交互系统详细的功能模块设计 |
| 5.5 系统开发与实现 |
| 5.5.1 软件系统应用开发的实例 |
| 5.5.2 软件系统开发条件与方法 |
| 5.6本章总结 |
| 6.结论 |
| 6.1 内容总结 |
| 6.2 进一步的工作 |
| 参考文献 |
| 作者在攻读硕士学位期间科研成果简介 |
| 论文声明 |
| 致谢 |
（7）在役压力容器缺陷数据库及评定决策支持系统研究（论文提纲范文）
| 1 绪论 |
| 1.1 数据库系统 |
| 1.1.1 数据库系统概述 |
| 1.1.2 数据库系统的体系结构 |
| 1.1.3 数据库系统国内外应用情况及其发展趋势 |
| 1.2 决策支持系统 |
| 1.2.1 决策支持系统概述 |
| 1.2.2 决策支持系统的体系结构 |
| 1.2.3 决策支持系统国内外研究应用情况及其发展趋势 |
| 1.3 课题来源、研究意义和研究内容 |
| 1.3.1 课题来源 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.3.3 研究内容 |
| 2 数据库与决策支持系统的相关支撑技术 |
| 2.1 数据库相关技术 |
| 2.1.1 数据库开发技术 |
| 2.1.2 数据仓库与决策支持 |
| 2.1.3 数据挖掘与决策支持 |
| 2.1.4 数据仓库和数据挖掘的结合—决策支持的新技术 |
| 2.2 DSS模型技术 |
| 2.2.1 模型概念 |
| 2.2.2 模型建立 |
| 2.2.3 模型管理 |
| 2.3 专家系统(ES) |
| 2.3.1 专家系统的概念 |
| 2.3.2 专家系统原理 |
| 2.3.3 专家系统与决策支持系统的集成 |
| 2.4 决策树 |
| 2.4.1 决策树的概念 |
| 2.4.2 决策树的结构模型 |
| 2.5 决策支持的其他相关技术 |
| 2.5.1 人机交互技术 |
| 2.5.2 集成技术 |
| 2.5.3 其他技术 |
| 3 含缺陷在役压力容器的评定流程与技术路线 |
| 3.1 在役压力容器的缺陷评定流程 |
| 3.1.1 压力容器的使用状况与缺陷检测处理 |
| 3.1.2 典型缺陷的危害性分析 |
| 3.1.3 压力容器的应力应变分析 |
| 3.1.4 材料力学性能分析 |
| 3.1.5 缺陷的可靠性分析与安全评定 |
| 3.2 在役压力容器缺陷评定规则与方法 |
| 3.2.1 失效模式判断与评定方法的选择 |
| 3.2.2 平面缺陷的三级评定 |
| 3.2.3 其他失效模式的缺陷安全评定 |
| 3.3 在役压力容器缺陷的模糊评定 |
| 3.3.1 缺陷模糊评定问题的提出 |
| 3.3.2 缺陷模糊评定问题的求解 |
| 4 缺陷评定决策支持系统的需求分析和功能模型 |
| 4.1 传统的需求描述方法(数据流程图DFD) |
| 4.1.1 数据流程图(DFD)概述 |
| 4.1.2 系统关联图(DFD的高层结构) |
| 4.1.3 系统的完整描述(DFD的O层图) |
| 4.1.4 系统的详细分解过程 |
| 4.2 结构化分析的需求描述方法(IDEFO方法) |
| 4.2.1 结构化分析IDEF方法简介 |
| 4.2.2 决策支持系统A-O图 |
| 4.2.3 决策支持系统A0图 |
| 4.2.4 缺陷评定系统A1图 |
| 4.2.5 缺陷数据库管理系统A2图 |
| 4.3 面向对象的需求描述方法 |
| 4.3.1 面向对象的UML语言简介 |
| 4.3.2.缺陷评定决策支持系统的用例图 |
| 4.3.3 用例图与结构化技术的比较 |
| 5 缺陷评定决策支持系统的设计与实现 |
| 5.1 系统的体系结构设计 |
| 5.1.1 系统的设计思想 |
| 5.1.2 系统的总体结构设计 |
| 5.1.3 系统的模块设计 |
| 5.2 数据库系统设计 |
| 5.2.1 数据库结构设计 |
| 5.2.2 数据库管理系统设计 |
| 5.2.3 数据转换与导入程序设计 |
| 5.3 模型库(规则库)系统设计 |
| 5.3.1 模型库(规则库)结构设计 |
| 5.3.2 模型库(规则库)管理系统 |
| 5.4 缺陷评定系统设计 |
| 5.4.1 输入／输出和控制设计 |
| 5.4.2 模型(规则)的表示与调用 |
| 5.5 系统开发与实现 |
| 5.5.1 用户界面的设计 |
| 5.5.2 数据库设计 |
| 5.5.3 模型库设计 |
| 5.5.4 软件编程与实现 |
| 6 结论 |
| 参考文献 |
| 声明 |
| 致谢 |
（8）基于Agent的宏观经济智能预测决策支持系统研究（论文提纲范文）
| 第一章 绪论 |
| 1.1 经济预测 |
| 1.1.1 预测的种类 |
| 1.1.2 宏观经济预测研究的进展 |
| 1.2 智能决策支持系统 |
| 1.2.1 IDSS的特点 |
| 1.2.2 IDSS的结构 |
| 1.2.3 基于AI的IDSS |
| 1.2.3.1 基于ES的IDSS |
| 1.2.3.2 基于机器学习的IDSS |
| 1.2.3.3 基于Agent的IDSS |
| 1.2.4 基于数据仓库的IDSS |
| 1.2.5 IDSS各部件的统一 |
| 1.2.6 IDSS存在的主要问题 |
| 1.2.7 IDSS发展趋势 |
| 1.3 Agent及多Agent系统研究进展 |
| 1.3.1 Agent概念 |
| 1.3.2 Agent结构 |
| 1.3.3 多Agent系统 |
| 1.4 本文的主要研究内容 |
| 第二章 基于Agent的MEIFDSS分析与设计 |
| 2.1 宏观经济决策原则 |
| 2.2 现有预测决策支持系统的不足 |
| 2.3 MEIFDSS系统设计 |
| 2.3.1 基于Agent系统的特点 |
| 2.3.2 设计Agent的基本步骤 |
| 2.3.3 基于Agent的MEIFDSS结构 |
| 2.3.4 系统的运行机制 |
| 2.3.5 问题求解流程 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 MEIFDSS中Agent的设计及实现 |
| 3.1 Agent的基本结构 |
| 3.2 Agent的设计方法 |
| 3.3 Agent的结构设计 |
| 3.3.1 界面Agent的结构 |
| 3.3.2 中心控制Agent的结构 |
| 3.3.3 模型Agent的结构 |
| 3.3.4 分析评价Agent的结构 |
| 3.3.5 结果集成Agent的结构 |
| 3.3.6 模型构造Agent的结构 |
| 3.4 Agent之间的协作 |
| 3.5 系统的实现方法 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 模型系统及知识系统的实现 |
| 4.1 系统中的数学模型 |
| 4.1.1 多目标动态投入产出优化模型 |
| 4.1.2 进化神经网络模型 |
| 4.1.3 复合预测系统模型 |
| 4.2 模型与Agent |
| 4.3 基于Agent的模型系统 |
| 4.3.1 模型到Agent的映射 |
| 4.3.2 模型系统组成结构 |
| 4.4 模型Agent之间的合作 |
| 4.5 MEIFDSS模型系统的实现 |
| 4.6 知识的表示和管理 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 系统应用研究 |
| 5.1 系统的实现 |
| 5.2 系统管理 |
| 5.3 系统功能 |
| 5.4 系统应用实例与运行过程 |
| 5.5 本章小节 |
| 第六章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 创新点摘要 |
| 附录 |
| 附录1 作者在攻读博士学位期间参加发表的论文 |
| 附录2 作者在攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
（9）大物流工程项目类制造系统及其资源优化配置技术的研究（论文提纲范文）
| 1 绪论 |
| 1.1 研究课题的意义和来源 |
| 1.2 综述 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 本文的主要研究内容 |
| 2 大物流工程项目类制造系统的体系结构 |
| 2.1 大物流工程项目类制造系统的概念及主线特征 |
| 2.1.1 大物流工程项目类制造系统的概念 |
| 2.1.2 大物流工程项目类制造系统的主线特征 |
| 2.2 大物流工程项目类制造系统体系结构 |
| 2.3 大物流工程项目类制造系统目标体系 |
| 2.3.1 大物流工程项目类制造系统的单项目目标体系 |
| 2.3.2 大物流工程项目类制造系统的综合目标体系 |
| 2.4 大物流工程项目类制造系统资源体系 |
| 2.4.1 工程项目资源概述 |
| 2.4.2 工程项目的物料流 |
| 2.5 大物流工程项目类制造系统过程体系 |
| 2.6 大物流工程项目类制造系统内容体系 |
| 2.6.1 总体技术 |
| 2.6.2 专题技术 |
| 2.6.3 支撑技术 |
| 2.7 大物流工程项目类制造系统组织模式 |
| 2.7.1 内部组织模式 |
| 2.7.2 动态联盟组织模式 |
| 2.8 大物流工程项目类制造系统实施模式 |
| 2.8.1 工程项目的分布式并行推进过程 |
| 2.8.2 工程项目集成管理与控制 |
| 2.8.3 物流系统异地制造加工的优化调度和管理 |
| 2.9 本章小节 |
| 3 大物流工程项目类制造系统的资源计划与控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 工程项目的结构分析 |
| 3.2.1 工程项目结构分析的意义 |
| 3.2.2 工程项目结构分析的主要工作 |
| 3.2.3 工程项目结构分析的WBS方法 |
| 3.3 项目资源计划 |
| 3.3.1 概述 |
| 3.3.2 项目进度计划方法及其选择 |
| 3.4 项目资源跟踪与控制 |
| 3.4.1 工程项目资源的跟踪 |
| 3.4.2 项目资源控制 |
| 3.4.3 项目变更资源控制 |
| 3.5 本章小节 |
| 4 几个资源优化配置问题的研究 |
| 4.1 多项目的物料优化分配 |
| 4.1.1 基本思路及数学模型 |
| 4.1.2 应用求解 |
| 4.2 工程项目分散组织结构下的资源配置 |
| 4.2.1 工程项目分散组织结构下的资源配置问题分析 |
| 4.2.2 资源配置的波尔兹曼机方法 |
| 4.2.3 计算示例 |
| 4.3 工程项目成本-进度综合规划与控制 |
| 4.3.1 基本原理 |
| 4.3.2 成本-进度的综合控制的数学模型 |
| 4.3.2.1 BCWS、BCWP、ACWP的确定 |
| 4.3.2.2 数学模型的建立和示例 |
| 4.4 劳动力资源需求及结构优化 |
| 4.4.1 劳动力需求总量的测算 |
| 4.4.2 人力负荷曲线 |
| 4.4.3 劳动力配置计划 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 大物流工程项目管理及资源配置系统的开发应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 大物流工程项目管理及资源配置系统的开发 |
| 5.2.1 系统的开发平台 |
| 5.2.2 系统的数据库设计 |
| 5. 2. 3 系统的数据库设计 |
| 5.3 基于分散网络化的异地协同设计与施工 |
| 5.3.1 企业本部与工地的信息共享技术路线 |
| 5.3.2 异地协同设计、制造和安装的关键技术 |
| 5.4 应用实例 |
| 5.4.1 概述 |
| 5.4.2 应用系统的网络环境 |
| 5.4.3 系统的安全和权限管理 |
| 5.4.4 系统与FD-CIMS的信息和功能集成 |
| 5.5 本章小节 |
| 6 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（10）虚拟企业过程集成中几个关键问题的研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 缩写词表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究背景 |
| 1.2.1 过程集成的并行哲理——并行工程 |
| 1.2.2 过程集成的精简方式——精良生产 |
| 1.2.3 过程集成的企业级方式——虚拟企业 |
| 1.2.4 过程集成的全球化方式——供应链 |
| 1.3 国内外研究现状与不足 |
| 1.3.1 研究的现状 |
| 1.3.2 研究中的不足 |
| 1.4 选题意义和主要工作 |
| 1.4.1 选题意义 |
| 1.4.2 主要工作 |
| 第二章 虚拟企业建模理论与方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 虚拟企业的概念与结构 |
| 2.2.1 虚拟企业基本概念 |
| 2.2.2 虚拟企业的体系结构 |
| 2.3 虚拟企业过程分析 |
| 2.4 虚拟企业建模研究 |
| 2.4.1 虚拟企业建模体系结构 |
| 2.4.2 虚拟企业集成化多视图模型 |
| 2.4.3 虚拟企业建模方法 |
| 2.5 虚拟企业模型各视图的描述方法 |
| 2.5.1 过程视图 |
| 2.5.2 功能视图 |
| 2.5.3 组织视图 |
| 2.5.4 资源视图 |
| 2.5.5 信息视图 |
| 2.5.6 约束视图 |
| 2.5.7 价值链视图 |
| 2.6 伙伴选择与评估参考模型 |
| 2.6.1 需求分析 |
| 2.6.2 建模阶段 |
| 2.6.3 开发阶段 |
| 2.7 小结 |
| 第三章 虚拟企业过程集成理论与方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 价值链基本概念 |
| 3.3 过程集成方法 |
| 3.4 价值分析 |
| 3.4.1 价值的模糊分析方法 |
| 3.4.2 优化方案的模糊评估 |
| 3.4.3 价值链框架 |
| 3.4.4 产量决策 |
| 3.5 过程优化 |
| 3.5.1 优化约束分析 |
| 3.5.2 过程优化方法 |
| 3.6 过程仿真 |
| 3.7 价值链集成平台 |
| 3.7.1 VCI平台的总体设计 |
| 3.7.2 价值链集成平台的主要模块 |
| 3.8 小结 |
| 第四章 虚拟企业运营过程的管理与协调 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 项目定义 |
| 4.3 项目任务分解和计划 |
| 4.3.1 项目任务的分解 |
| 4.3.2 项目进度计划 |
| 4.4 工作流模型 |
| 4.4.1 工作流参考模型 |
| 4.4.2 支持VE项目管理的工作流管理系统 |
| 4.5 项目任务的执行和调度 |
| 4.5.1 任务的调度 |
| 4.5.2 任务的执行策略 |
| 4.6 项目规划的优化 |
| 4.6.1 生产能力规划问题的描述 |
| 4.6.2 初始化 |
| 4.6.3 评估与选择 |
| 4.6.4 交叉 |
| 4.6.5 变异 |
| 4.6.6 Lamarck进化 |
| 4.6.7 计算实例 |
| 4.7 小结 |
| 第五章 支持虚拟企业过程集成的信息框架 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 虚拟企业信息框架及其关键技术 |
| 5.3 基于CORBA的应用系统封装 |
| 5.4 基于代理的CORBA对象封装 |
| 5.5 基于联合意向的多代理系统 |
| 5.5.1 虚拟企业中MAS的建立 |
| 5.5.2 虚拟企业中的活动分解与分担 |
| 5.5.3 语义互操作 |
| 5.6 MAS在虚拟企业中的应用及其关键技术 |
| 5.6.1 MAS对过程集成的支持 |
| 5.6.2 MAS的信息交流 |
| 5.6.3 MAS的协调与协作 |
| 5.6.4 MAS数据交换与共享 |
| 5.6.5 MAS的协作环境 |
| 5.7 集成案例 |
| 5.7.1 供应能力下降案例 |
| 5.7.2 MAS系统设计 |
| 5.7.3 MAS的运行 |
| 5.8 VEIF开发技术方案和功能模块 |
| 5.8.1 VEIF开发技术方案 |
| 5.8.2 VEIF主要功能模块 |
| 5.9 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录： |
| 附录Ⅰ 伙伴选择与评估需求分析中概念与对象的映射表 |
| 附录Ⅱ AHP法确定价值链各级优化目标的权重 |
| 附录Ⅲ VCI的软件需求分析 |
| 附录Ⅳ 攻博期间发表论文及参加科研情况 |
| 致谢 |
四、A Web-based Intelligentized DSS Model for Manufacture and Management（论文参考文献）
- [1]科技文本中概念隐喻的翻译处理-《工业4.0新范式-物联网、大数据与网络物理系统》（第1-3篇）的翻译实践报告[D]. 魏嘉宏. 大连外国语大学, 2021
- [2]基于数据挖掘的现代造船生产决策支持系统的研究与开发[D]. 赵培坤. 华东交通大学, 2009(04)
- [3]制造网格中资源选择优化及其实现[D]. 顾杰. 东南大学, 2006(04)
- [4]数字海洋中多渠道不确知性信息软融合策略研究[D]. 石绥祥. 东北大学, 2005(12)
- [5]在役压力容器缺陷数据库与评定决策支持系统的结构设计[D]. 王沪涛. 四川大学, 2005(02)
- [6]基于数据库的压力容器缺陷判别决策支持系统的设计研究[D]. 吴仲伟. 四川大学, 2004(01)
- [7]在役压力容器缺陷数据库及评定决策支持系统研究[D]. 尹凯锋. 四川大学, 2004(01)
- [8]基于Agent的宏观经济智能预测决策支持系统研究[D]. 毛海军. 大连理工大学, 2003(04)
- [9]大物流工程项目类制造系统及其资源优化配置技术的研究[D]. 刘颖. 重庆大学, 2001(01)
- [10]虚拟企业过程集成中几个关键问题的研究[D]. 潘铁军. 浙江大学, 2001(01)