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朱卫东

研究领域：智能决策理论、经营决策与控制理论、会计信息化理论与实务。

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姓名：朱卫东
目前身份：
担任导师情况：
学位：
学术头衔：

博士生导师
职称：-
学科领域：

管理理论
研究兴趣：研究领域：智能决策理论、经营决策与控制理论、会计信息化理论与实务。

个人简介

　朱卫东，男，1962年1月生，1983年毕业于合肥工业大学机械制造专业，毕业后留校任教，83年至84年在西安交通大学管理学院师资班进修，1987年合肥工业大学计算机应用专业硕士研究生班毕业，2003年合肥工业大学管理科学与工程专业博士毕业，获得管理学博士学位。在1993年到1996年期间二次作为访问学者到日本留学，在日本久留米大学进行合作研究。现任合肥工业大学管理学院教授，博士生导师,现任合肥工业大学管理学院副院长，兼任中国会计学会高等工科院校分会秘书长，中国会计学理事，中国会计学会会计信息化专业委员会委员，安徽省会计学会理事，国际信息系统学会（Association for Information System）个人会员。主要从事智能决策理论、会计理论和企业管理信息化的研究。
　　研究领域：智能决策理论、经营决策与控制理论、会计信息化理论与实务。主持完成安徽省自然基金等省级研究项目多项，参与完成国家自然基金等国家级研究项目2项，获2001年安徽省社会科学成果优秀著作一等奖1项，教育部2002年高等院校优秀教材二等奖1项，在国内外发表论文30多篇，其中国家核心杂志（系统工程学报、管理科学学报等）发表5篇，国外（日本）和澳门杂志4篇，国际会议9篇，被SCI、EI、SIP检索5篇。参与编写国家十五规划教材3部，分别是信息管理学、企业管理学、企业会计学。基于知识发现与定性推理的智能决策支持系统研究"，2004年获安徽省自然科学进步二等奖，证书号：2003-2-R5。著作"国有企业技术创新机制"2005年获安徽省社科优秀著作二等奖。

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2009-02-11

【期刊论文】基于学习的证券市场专家预测意见合成研究①

朱卫东，杨善林，任明仑

系统工程学报，2004，19（1）：94～98，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

针对证券市场的专家预测意见的特点，研究了将学习、证据理论与协同学理论引入证券市场专家预测意见合成的理论与方法。讨论了将专家的历史预测数据用基本可信数表示作为学习样本，对初选专家进行聚类分析选择有协同效应的专家。该方法用神经网络优化基本可信数的修正系数，再用Dempster合成规则进行预测意见的合成。实验结果表明该方法应用于解决实际问题时具有较好的效果。

学习，神经网络，证据理论，协同学，专家意见合成

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2009-02-11

【期刊论文】基于可变参数优化的相关证据合成方法研究①

朱卫东，杨善林，任明仑

管理科学学报，2003，6（5）：12～16，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

总结了相关证据合成的理论方法，分析了已有合成方法的不足，对相关证据的相关焦元的分布情况进行了分析，提出一种面向问题的基于可变参数的相关证据的合成方法。方法只对相关焦元的基本可信数进行修正，克服了对相关证据所有焦元进行修正的弱点，使修正的对象更加合理，修正系数可用基于学习的寻优方法得到。在相关证据的相关焦元的基本可信数未知的情况下也可进行相关证据的合成。计算结果表明该方法对合成的结果有明显的改进。

证据理论，证据合成，相关证据，相关焦元，可变参数优化

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2009-02-11

【期刊论文】基于互联网的企业智能决策支持系统研究

朱卫东，杨善林，刘业政

中国管理科学，2002，10（6）：76～80，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

本文在分析互联网发展对企业智能决策支持系统的影响的基础上，研究了基于互联网的企业智能决策支持系统的网络模型与体系框架模型，及该系统的问题求解与综合子系统、互联网信息采集与存储子系统、数据库与数据仓库子系统、定量分析和模型子系统、定性分析与知识子系统。还研究了OLAP与数据挖掘在该系统中的作用，与该系统进行决策支持的一般决策过程。提出了完善发展该系统应解决的关键问题。

互联网，企业智能决策支持系统，数据挖掘，系统框架

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2009-02-11

【期刊论文】基于学习与证据理论的专家群体预测系统研究

朱卫东，杨善林，任明仑

预测，2003，（1）：61～63，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

基于学习与证据理论的专家群体预测系统方法，将学习专家预测的历史经验与个体专家预测结论的合成相结合，利用神经网络的学习功能与证据理论在证据合成中的系统完整性，形成了一种系统的专家群体预测方法。该方法将每个专家的预测结论看作为证据，面向具体应用问题通过对历史数据统计分析选择专家、建立学习样本，先考虑个体专家预测结论的独立性、重要性、可靠性与冲突，对个体专家预测结论的基本可信数进行修正，然后用Dempster合成规则合成。该方法用神经网络学习专家历史预测的经验，调整对基本可信数进行修正的修正系数，使证据合成的结果更符合解决问题的要求。实验结果表明本方法应用于解决实际问题时具有较好的效果。

学习，神经网络，证据理论，专家预测

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2009-02-11

【期刊论文】智能决策支持系统: 研究现状与挑战①

朱卫东，任明仑，，杨善林

系统工程学报，2002，17（5）：133、134、234、334、434、534、634、734、834、044，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

综述智能决策支持系统的研究内容和现状，从基于知识的系统及其与决策过程的关系出发，讨论了IDSS中的知识和知识处理系统。以知识和学习能力为线索，分析几种智能决策支持系统的不同类型，并进行比较分析；介绍了智能决策支持系统的体系结构、智能决策支持方法和决策支持系统中的认知问题等的研究成果。最后，分析了智能决策支持系统面临的挑战，提出了进一步的研究方向。

智能决策支持系统，体系结构，决策方法，专家系统