数据仓库是数据库研究、开发和应用最活跃的分支之一,也是决策支持系统赖以发展的关键因素。近年来,数据仓库技术的不断发展使得以数据仓库技术为基础的决策支持系统的应用逐步推广,同时带动了联机分析处理技术(On-Line Analytical Processing, OLAP)的快速发展。另一方面,模糊集合理论对经典集合论进行扩展,突破了经典集合“非此即彼”的精确二值逻辑,使得集合元素的归属状态在集合元素与非集合元素之间有一个平滑的过渡。近些年来,模糊数学在语义表示、仿真技术、多媒体辨识等领域得到了广泛的应用。为了扩大以数据仓库技术为基础的决策支持系统的应用范围,论文利用模糊数学在语义表示方面的能力,将模糊数学应用于数据仓库的构建。论文以传统的数据仓库构建技术为基础,改进数据仓库内部的数据加工方法,阐述了基于语义的数据仓库构建方法。该方法按照数据加工对象和加工方法的不同,将数据加工分为三个层次:概括层、品质层和程度层。在完成三层数据加工的基础上,论文提出在数据仓库内部通过建立和完善模糊数据元数据实现对品质层和程度层模糊数据的管理,通过定义查询值列实现模糊OLAP和模糊查询应用,为今后语义技术在数据仓库中的应用提供了借鉴。论文以北京烟草决策支持系统的设计和开发为实践背景,将基于语义的数据仓库构建方法应用于决策支持系统的构建过程。经过测试和近几个月的试运行证明,支持模糊OLAP和模糊查询的决策支持系统具有良好的用户满意度,能够更加深入和广泛的引导用户需求。