长期以来,在工程投标书的人力、设备等资源配备上主要采用随机方法,而投标报价决策时单纯依据招标文件和评标办法。这种方法缺乏科学性和系统性,因此,迫切需要寻找新的科学的投标决策方法。投标单位已拥有部分人力、设备、市场等数据,但这些资源却不能在投标过程中有效地发挥作用。数据挖掘能从大量数据中获取有效的、潜在有用的信息或模式。本文结合数据挖掘、投标单位现有资源状况、投标流程和规律等,对基于数据挖掘的投标决策辅助系统进行了研究,主要的工作和取得的成果概括如下:1.阐述了数据挖掘的定义、含义和基本思想,对数据挖掘的操作过程、分类、方法和应用情况进行了较深入的分析。同时,分析了决策支持系统的基本概念、决策问题分类、决策支持系统所要具备的功能等内容。结合数据挖掘和决策系统,分析了数据挖掘在决策支持系统中的作用。2.分析设计基于数据挖掘的投标报价决策系统的系统结构。首先从数据需求、投标策略、工作流程、投标报价决策模型、系统功能等方面,详细分析了系统的需求。根据需求分析设计了系统的总体架构,并根据功能将系统划分为多个相对独立的子系统。3.在分析数据库设计方法的基础上,详细阐述了系统的数据需求,并据此设计了数据库的概念模型和逻辑模型。4.针对两种决策模型:基于灰色理论的决策模型和基于神经网络的决策模型,对它们的工作原理和工作过程加以分析,针对提出的系统进行定制化设计,并用实例加以阐述。5.分析了系统的实现方法。选择系统的开发环境、开发工具、数据库管理系统,阐述了重要模块和算法的实现,如BP神经网络决策算法。