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BPDSS的研究与发展

一直以来,对图书采购决策的研究和探讨就不曾停止过,并且取得了很多积极的成果,为实际的图书采购提供了支持,主要概括以下几点:

    (1)人工智能的应用:对于借助智能技术应用于图书采购决策中,不少专家都进行了深入的研究,李宇在《基于BP神经网络图书采购决策模型的研究》中基于BP神经网络,建立支持决策模型;“碰集”的概念被林竿和马颖慧在《遗传算法在图书采购决策中的应用》中提出,通过遗传算法来计算碰集,从而解决了读者的需求与有限的经费之间的矛盾;通过遗传神经网络来对图书采购进行建模的方法被黄小华等人提出,并且引入了遗传因子的概念,改进了传统的遗传算法。

    (2)各影响因素的统计分析:搜集图书馆日常运行中的各项数据(:各类图书的馆藏信息、图书流通借阅情况等),对其进行统计分析,为采购决策提供支持。汪跃春和胡敏在《基于入藏图书实际利用的图书采购模型》中通过对馆藏图书利用率统计、实例分析各种影响因素以及了解读者需求等一系列方法,建立了图书采购的决策模型。而樊五妹在《基于统计分析的图书采购决策》中通过对各类参数的统计分析,也提出了采购决策的模型。

     (3)数据挖掘技术的应用:如张存禄等人在《数据挖掘在图书采购中的应用》中,利用数据挖掘技术来决定图书采购的策略,并提出数学模型。

    以上主要是在图书采购过程中,决策支持系统的理论应用,而在决策支持系统在图书采购中的计算机应用方面,众多专家学者也进行深层次的研究,包括数据库技术以及各种计算机技术的应用。黄臻雄介绍了基于JAVA环境编写应用程序的方法,使采购系统更科学、更智能,更好的提高采购效率;对于图书馆采访工作业务,现有的图书集成管理系统在采购过程中无法满足其需求,针对这个问题,唐小新和李高虎提出基于MELINETS II的嵌入式电子图书采购系统,开发以整合分布的电子图书数据库的技术思路,通过利用ADOODAC

技术,来达到图书采购的全面统计分析、统一查重以及分布验收的目的;张国杰的《基于.NET的网上图书采购系统设计与实现》分析了系统的功能模块以及数据库设计,对数据导入功能的实现、图书采购组模块以及图书验收组模块的设计与实现等关键技术作了详细的阐述。