C Builder与MATLAB混合编程在企业智能化战略决策中的应用.pdf

随着计算机技术的迅猛发展，特别是在数据分析与处理领域，企业战略决策的信息化和智能化成为现代企业竞争力的重要体现。企业战略决策过程本身是一个复杂的非结构化过程，其决策机制往往难以清晰描述，因此如何利用先进技术提高决策的科学性和准确性，是众多企业不断探索的课题。本文以C++ Builder与MATLAB的混合编程为例，详细介绍了在企业智能化战略决策中如何通过技术手段实现科学化决策的方法与过程。 ### MATLAB神经网络工具箱与BP网络模型 MATLAB是一种广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发的编程语言和环境。其神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）提供了丰富的函数和工具，使得用户能够方便地构建、训练和部署神经网络模型。在企业战略决策中，一个关键应用是建立BP（反向传播）神经网络模型。BP网络是一种多层前馈神经网络，通过学习样本数据中的输入和输出关系，使得网络能够预测或分类新的数据。 ### C++ Builder与MATLAB的混合编程 C++ Builder是Borland公司开发的一个集成开发环境（IDE），它提供了丰富的可视化组件和数据库管理功能，尤其适合开发Windows平台下的桌面应用程序。在企业战略决策支持系统中，C++ Builder可以用来构建用户界面，为用户提供直观的交互体验。同时，它可以通过ActiveX、COM或者其他技术调用MATLAB引擎，执行MATLAB算法，并展示结果。 ### SQL Server与数据管理 SQL Server是微软公司开发的一种关系型数据库管理系统（RDBMS），它能够存储和管理大量的结构化数据。在混合编程中，SQL Server可以与C++ Builder应用程序协同工作，通过ADO（ActiveX Data Objects）接口进行数据访问和操作，实现数据的存取与管理。这样，企业可以通过数据库管理系统来存储和管理战略决策中所需的各种数据。 ### 系统设计与实现 在系统设计过程中，首先需要确定战略决策的输入指标集，这些指标包括定量指标和定性指标，甚至是半定量的指标。这些指标构成了神经网络的输入层。然后需要对这些指标进行量化处理，处理方式需要考虑不同指标量纲的问题，通过标准化方法建立统一的量化标准。随后，可以利用MATLAB神经网络工具箱构建BP网络模型，并用实际数据进行训练。 完成模型训练后，系统可以通过C++ Builder提供的用户界面接收用户输入的决策数据，调用MATLAB引擎执行训练好的模型，将模型的输出结果展示给用户，以辅助决策者进行科学决策。 ### 战略管理理论与人工智能技术的应用 现代战略管理理论强调企业的核心能力，即企业技术能力、市场能力、信息资源能力和组织管理能力等。为了培养和提升这些核心能力，企业需要借助计算机技术寻找更有效的战略决策方法。人工智能技术尤其是人工神经网络（ANN）在战略管理领域中的应用，使得原本半结构化或非结构化的战略决策问题变得有据可依，提高了决策的质量和效率。 ### 结论 C++ Builder与MATLAB的混合编程为企业智能化战略决策提供了新的技术支持，不仅提升了决策的科学性，也为决策者提供了更直观、高效的决策支持系统。企业应当充分利用现代信息技术，结合自身的核心能力和战略管理理论，不断完善决策支持系统，以实现企业的长远发展。通过本文的介绍，可以看出混合编程技术在企业战略决策中的应用潜力巨大，是推动企业信息化和智能化的重要手段。