1. 本选题研究的目的及意义
随着信息技术的飞速发展和化工产业的转型升级，化工数据呈现爆炸式增长和复杂化趋势，如何从海量数据中挖掘有价值的信息，为化工生产、管理和决策提供科学依据，已成为化工领域亟待解决的关键问题。
传统的决策支持系统多基于单一视角进行分析，难以全面考虑化工过程复杂性和不确定性带来的影响，而双极决策支持系统，凭借其能够同时处理正面和负面影响因素的能力，为解决化工领域复杂决策问题提供了新思路。
本课题旨在研究和开发面向化工数据的双极决策支持系统，为化工生产全流程提供更科学、高效的决策支持，助力化工产业智能化发展。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者在决策支持系统、数据挖掘、化工过程模拟与优化等领域进行了大量的研究工作，取得了丰硕的成果，为本课题的研究奠定了坚实的基础。
1. 国内研究现状
国内学者在化工过程模拟与优化、数据挖掘技术在化工领域的应用等方面取得了一定的进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：1.双极决策理论研究:深入研究双极决策理论及其在化工领域的适用性，分析化工数据特点，构建适用于化工领域的双极决策模型，并研究模型求解算法。
2.化工数据挖掘:研究适用于化工数据的预处理方法，提取关键特征信息，为双极决策模型提供数据支持。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤开展研究：
1.文献调研:系统查阅国内外相关文献，了解双极决策理论、决策支持系统、化工数据分析等领域的最新研究进展，为研究提供理论基础和技术参考。
2.需求分析:深入分析化工生产过程中存在的决策问题，明确双极决策支持系统的功能需求和性能指标。
3.系统设计:基于双极决策理论，结合化工数据特点，设计系统的总体架构、功能模块、数据结构等。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.理论创新:将双极决策理论应用于化工领域，构建面向化工数据的双极决策模型，为解决化工领域复杂决策问题提供新的理论框架。
2.方法创新:结合数据挖掘、知识表示与推理等技术，提出适用于化工数据的双极决策支持系统构建方法，提高决策的科学性和效率。
3.应用创新:将开发的系统应用于实际化工案例，为化工生产决策提供科学依据，推动化工产业智能化发展。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.李健,王众托,王树青.面向决策的智能制造数据分析方法与应用[J].计算机集成制造系统,2021,27(06):1479-1495.
2.沈春山,郝丽娜,郭秀萍,等.制造企业大数据分析技术与应用综述[J].计算机集成制造系统,2019,25(10):2481-2496.
3.王红卫,王成,苏宏业,等.面向智能工厂的工业大数据分析技术综述[J].自动化学报,2018,44(11):1959-1979.
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