业务规则管理在档案信息资源管理系统中的应用分析

现阶段,档案信息的资源管理工作变得十分重要,为了提高档案信息资源管理的质量和效率,把业务规则管理引入到档案信息资源管理系统中。文章首先对业务规则管理进行分析,阐述业务规则管理的原理,分析现阶段档案信息资源管理系统存在的问题,最后介绍业务规则管理在档案信息资源管理系统中的应用。     

对基层支付结算监管弱化现象的探析

人民银行作为清算系统的组织者和提供者，只为金融机构而不是为社会公众提供清算服务，对金融机构之间的清算行为进行监管，并不负责对金融机构与存款人之间的结算行为进行监管。支付结算作为银行业金融机构的传统服务性业务，是其与存款人之间联系的主要桥梁，结算的过程是完成债权最终转移的过程，并不同于金融机构间的进行的清算业务。银行支付结算业务的审批以及日常监管不属于人民银行支付结算的监管范围，     

应用Benford法则和Apriori算法对海量数据的审计分析

随着信息时代的飞速发展,被审计单位财务和业务数据量爆炸式增长,审计技术必须不断发展和创新以适应信息时代审计的新要求.本文在这一背景下,对审计技术的创新作了探索性的研究,主要通过Benford法则和Apriori算法的关联数据挖掘的技术手段在审计中的应用,探讨了如何在被审计单位海量数据中进行挖掘分析,从而发现有业务意义的强规则,通过这些强规则解释数位发生偏离的原因,从而快速发现审计疑点.     

基于ECA规则的动态会计平台的构建

会计信息系统利用动态会计平台来实现记账凭证的自动生成,以实现财务业务一体化的目标。本文将ECA规则引入到动态会计平台的构建中,探讨了ECA规则在动态会计平台中的应用,建立了基于ECA规则的动态会计平台的模型;分析了ECA规则表示账务处理规则的方法,并结合存货入库账务处理的实例说明其实现的过程。     

财务业务一体化会计信息系统中的记账凭证自动生成

研究了财务业务一体化会计信息系统的特征及其得以实现的基础动态会计平台,利用REA会计模型和主动数据库中的ECA规则来构造动态会计平台,分析了如何利用这种动态会计平台实现记账凭证的自动生成。利用该方法不仅可以提供实时化的会计信息,而且充分发挥了会计的管理和监督职能。     

基于领域知识和聚类的关联规则深层知识发现研究

本文针对传统关联规则挖掘算法产生大量冗余规则,提出了对关联规则结果进行二次挖掘,并设计了算法对挖掘出的关联规则进行聚类,然后基于已有领域知识对聚类后的关联规则进行新颖度评价,对于新颖度较高价值较大的关联规则可以存储于领域知识库用于决策使用或再次挖掘过程。该算法有效的减少的规则的数量,提高了规则的新颖性和精确度,对商业应用具有很高的价值。文章最后使用UCI开源数据进行了实验分析,并验证了该算法的有效性。     

天津服务外包产业的发展方向

上世纪90年代以来，随着信息和通讯技术的迅猛发展，许多服务可以通过互联网在全球范围内得以实现。跨国公司为降低成本、优化产业链、提升企业核心竞争力，不断将信息服务、应用管理和商业流程等非核心业务，以商业形式外包给劳动力成本较低的国家或地区。     

一种基于粗糙集理论的规则获取算法

获取规则是数据挖掘中的一项重要技术 ,根据粗糙集理论及决策值归纳函数的概念 ,可以把不相容的决策系统转化为相容的决策系统 ,并提出规则参数的合并方法 .在此基础上 ,利用决策矩阵和决策函数 ,提出了一种在决策系统中获取规则的算法 .同传统的算法相比 ,该算法得出的规则集没有信息丢失的现象发生 .最后以例子作了说明 .     

电力营销业务数字化管理模式构建的关键技术探讨

电力企业营销业务数字化管理是电力企业发展的必然结果,也是营销管理的必要途径。电力企业必须要对数字化管理的重要性清楚认识,加强对数字化管理系统构建的支持,加大数字化管理资金和技术投入,从而不断提高电力企业经济效益。文章介绍了电力企业实现营销业务数字化管理的途径,重点分析了电力营销业务数字化管理模式构建的关键技术。     

中央银行支付清算系统应急管理的思考

随着现代化支付系统的推广运用,我国中央银行的支付清算业务对计算机、网络等相关电子设备与技术支持的依赖程度越来越高,支付清算系统应急处置与保障任务也越来越重。本文结合中央银行清算工作实际,就如何有效处置支付清算系统突发故障和灾难性事件、提高支付清算系统应急处置与管理能力予以探讨。     

数据挖掘在高校资产管理中的应用

进行高校资产数据挖掘与分析研究,能更好地为高校管理、高校决策提供科学依据。本文分析了高校资产管理的现状与特点,构建了高校资产数据仓库雪花模型,挖掘出高校资产管理指标之间的关联规则,并对该数据挖掘模型进行评价,在实际应用中取得了良好效果。     

基于RS的不完全信息IT项目风险决策算法研究

传统项目风险管理往往是根据管理者的经验来做出决策的，并且大多是采用定性分析方法，适用对象仅为完全信息。本文针对IT项目风险管理过程中存在的众多不完全信息，将粗糙集理论引入到风险决策中，对不完全信息的知识表达系统中潜在的规则进行了有效的挖掘，提出了基于粗糙集的不完全信息风险决策的一种算法，并通过实例分析，从定量的角度为风险决策提供依据。     

基于业务规则的面向订单生产的计划管理模型研究

目前广泛采用的计划排产系统ERP和APS在计划柔性上仍存在一些问题,固化的约束分析模型很难适应企业多元化和易变的需求,尤其是企业业务规则的变化.为了适应这种变化,笔者引入规则引擎,建立了基于业务规则的MTO订单计划管理模型.该模型既保留了APS约束资源优化、层次性计划体系等优点,同时又克服了传统APS适应性不强、柔性不足的缺点.且易于实现和推广应用.     

试论商业判断规则

商业判断规则是美国公司法上的一个很有特色的案例法规则,一般认为是董事或者经理善意地进行商业决策,也即满足注意义务要求的情况下免除个人责任的规则。这一规则与美国公司法赋予董事广泛的经营管理权限密不可分,其目的也是在于防止法院介入。通过对商业判断规则进行讨论,希望能对我国董事职责体系产生一些借鉴作用。     

基于关联规则的数据挖掘技术在网络教学中的应用探讨

本文对关联规则数据挖掘的基本概念与方法作了简介，并结合我校网络教学应用系统为背景，对基于关联规则的数据挖掘在院校网络教学中的教师建设和学生学习等相关应用作了探讨，并对其挖掘的结果进行了分析。     

二分群体决策规则的序性质研究

Karotkin等发现二分群体决策的加权多数决策规则集具有序性质,但未能解释其原因.文章提出了规则链和规则距离函数的概念,指出当一组决策规则构成规则链时这组规则便具有序性质,从而解释了这一现象.而判断一组规则是否构成规则链则可以通过计算各规则间的规则距离来实现.随后通过对具体实例的分析进一步阐述了得到的结论.     

应急管理中的动态模糊分类分级算法研究

在突发事件处置过程中，事件发生、发展、演变的情况是不断变化的，在救援过程中所掌握的信息是逐渐增加，因此需要根据事态的变化进行动态的分类分级。文章利用模糊决策的相关理论方法，提出了动态模糊分类分级模型，估计出未来某时间点的事件级别，并根据马尔可夫原理给出了级别转移的概率，对模糊决策结果进行检验，在此基础上进行了案例应用。     

二分群体决策中领导的影响

本文研究了具有领导的二分群体决策中领导对决策收益的影响,得到的一个重要结论是:如果二分群体决策过程应用了独立投票过程下的最优规则,则领导对其他决策者施加影响不可能提高群体决策收益。然而当群体未能应用最优决策规则时,领导的影响有可能发挥积极作用,这主要是由于此时领导的决策能力高于其他决策成员,而决策规则分配给领导的权重相对过低而导致的。     

关联规则在教学计划制定中的应用

本文讨论数据挖掘技术中的关联规则在高校教学计划制定中的应用,介绍该技术的应用为教学制定带来的优势,提出了在数据挖掘思想指导下建立教务管理信息系统的思路,从而实现教学计划制定的合理性,向教务管理决策者提供准确、有效的信息支持。     

电子商务中基于Q学习的动态交叉销售方法

动态交叉销售是电子商务中的一种新型营销手段.在已知关联规则和商品库存水平的情况下,要研究两个决策问题:(1)如何选择交叉销售的商品组合(2)如何为商品组合确定合理的价格,从而使经销商获得最大收益.首先将动态交叉销售映射为事件驱动的马氏决策过程模型,其次结合关联规则理论提出了知识驱动的 Q-学习算法,K-Q-learning,用该算法来求解动态交叉销售问题具有较高的效率和效用.