论文部分内容阅读
随着烟草企业信息化进程的不断推进,多数企业已经积累了大量的烟草数据。但其中大多数应用仍处于联机事务处理(OLTP)阶段,这些烟草数据的内在配方价值没有得到充分的挖掘。商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析的过程,目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力,促使他们做出对企业更有利的决策。所以,烟草企业需要商业智能指导业务行为并进行辅助配方。本文正是在企业的这种需求驱动下,在参与了商业智能合作项目的基础上,总结了商业智能在配方产品中的具体应用点和配方产品的商业智能方法。从而为企业在激烈的市场竞争中赢得主动和更多的商机提供了可行的方法。本文首先介绍了商业智能的概念、核心技术,并对文中用到的神经网络算法,遗传算法等商业智能技术算法进行了详细阐述,介绍了商业智能的体系结构,并根据商业智能的体系结构设计了一种基于烟草配方的商业智能体系结构,最后,提出了商业智能在烟草配方中的应用点,从而为探讨如何建立面向商业智能的烟草配方系统奠定了一个良好的基础。对商业智能中的数据分析方法进行研究,设计出一套针对烟草配方相关性分析的方法,并把这种方法应用到各项烟叶理化指标及其派生值与CO的相关性的分析中,最后给出了相关的分析过程和各理化指标值范围对CO的影响。对BP神经网络和RBF神经网络进行概述,在分析和研究了BP神经网络和RBF神经网络的基础上,引进了动态最近邻聚类算法,针对RBF神经网络和动态最近邻聚类算法的缺点和不足,设计了一种改进的RBF神经网络选取中心的动态最近邻聚类算法,并把它应用到烟草配方感官评估预测当中,最后对改进的RBF神经网络选取中心的动态最近邻聚类算法和BP算法应用到烟草配方感官评吸中的评吸结果进行分析比较。介绍了遗传算法的概念,工作原理,在分析和研究遗传算法的基础上,提出了一种改进的遗传算法,然后把这个改进的遗传算法应用到卷烟配方维护设计中,并对维护结果进行系统展示和分析。最后详细说明了系统的整体设计结构、数据流程,逻辑结构和物理结构,系统调用过程,以及系统类的设计和实现环境,并对部分系统运行结果及功能说明进行展示,为实现烟草配方的商业智能系统提供了一整套解决方案,取得较为满意的效果。系统成功实施填补了卷烟产品商业智能设计的空白。同时系统由神经网络、遗传算法,数据统计等多种商业智能技术综合设计而成,为其他配方行业的商业智能辅助设计提供了新的思路。因此本论文的研究工作具有较高的学术意义和实用价值。