基于信息融合技术的企业预警系统研究

摘要

企业预警系统是一个复杂、动态的系统，受众多的企业内外环境因素影响，其警情状态可靠性评价属于多因素综合评价问题，研究表明，到目前为止，还找不到一种单项指标能够比较准确地评定企业运行的安全程度。随着对组织环境的深入研究，环境监测手段不断的多元化，使得收集到的环境变量越来越多，也越来越复杂，这些数据之间可能存在冗余、互补，也可能相互矛盾，加上复杂的环境和信息的不对称性，数据具有模糊性、不确定性，难以得出精确的警情判断。 本文从平衡计分卡的角度来建立企业预警指标体系，结合神经网络与证据理论算法的优势，对企业环境监测数据进行处理。证据理论存在基本可信度不易分配及单个BP神经网络输出具有不稳定的现象，提出证据理论与神经网络相结合的融合算法，即利用神经网络为证据理论分配基本可信度，仿真结果表明，该算法比单一的方法更加有效。将混合编程技术应用于预警系统，计算机编程实现融合算法，并详细分析了C++Builder软件调用MATLAB神经网络工具箱的过程及与SQLServer 2000数据库的连接，实现对数据库的直接读写。从而完善预警系统的智能化程度和可操作性，辅助管理者做出科学化的决策。

目录

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声明

第1章绪论

1.1研究的背景与意义

1.2信息融合技术及其研究现状

1.2.1信息融合技术的形成与发展

1.2.2信息融合的基本理论

1.3企业预警的研究

1.3.1企业预警的研究动态

1.3.2平衡计分卡理论的研究动态

1.3.3企业预警与平衡计分卡

1.4本文主要研究内容

第2章基于平衡计分卡的预警指标体系

2.1平衡计分卡的角度选择

2.2平衡计分卡的指标体系设计

2.2.1指标设计的原则

2.2.2财务角度指标设计

2.2.3客户角度指标设计

2.2.4内部经营过程方面

2.2.5学习和成长方面

2.3定性定量相结合的量化过程

2.3.1指标权重的确定

2.3.2指标信息的量化

2.3.3预警等级的转化

第3章基于信息融合技术的预警模型

3.1基于BP神经网络的预警模型

3.1.1神经网络的功能和特点

3.1.2 BP神经网络的数学模型

3.1.3基于BP神经网络的预警模型

3.2基于D-S证据理论的预警模型

3.2.1证据理论的基本概念

3.2.2证据理论合成法则

3.2.3基于证据理论的预警模型

3.3神经网络与证据理论相结合的融合算法

3.3.1算法描述

3.3.2仿真与结果比较分析

第4章企业预警系统的实现

4.1系统的设计要求

4.2 C++Builder与MATLAB混合编程

4.2.1高级语言与MATLAB混合编程

4.2.2 MATLAB引擎库函数

4.2.3 C++Builder调用MATLAB工具箱

4.3 C++Builder访问数据库技术

4.3.1数据库概要

4.3.2 SQL Server 2000的配置

4.3.3利用ADO技术访问SQL Server 2000

4.4预警系统软件的开发

4.4.1系统需求分析

4.4.2软件的主要功能

第5章总结与展望

5.1总结

5.2展望

致谢

参考文献

攻读学位期间的研究成果