智能决策支持系统 PPT课件
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决策支持系统的体系结构ppt课件
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2．DSS生成器——功能模块 其主要作用是可以用来快速、方便、经济地生成各种专用
DSS，一个DSS生成器通常可以生成多个专用DSS。有两种典型 的DSS生成器：
（1）用于某些特定领域的DSS生成器：在这种生成器中通常 提供给用户一种DSS描述语言，决策者可以使用DSS 描述语言来开发专用DSS。例如交互式财务计划系统 (IFPS)就是DSS生成器的例子。（自主建模）
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3.2.4 根据系统通用性的分类 1．通用型DSS
大多数通用型DSS是以DSS生成器的形式出现的，能够满 足某一应用领域的各种应用。（如数据挖掘分析系统） 2．特定型DSS
企业中应用的DSS难以用通用DSS来满足需求。例如，商 业新产品、新方案的规划评价系统等。这些信息系统一般不具 有通用性，不具有一套现成的做法和业务规则，需要决策者根 据实际的情况加上主观判断来决策。因此，一般是由企业根据 自己的特定需要来进行开发。 （产品研发的DSS，研发的投入 与企业文化密切相关——产品创新与流程创新）
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2．面向组织(企业)的DSS 大型决策支持系统通常是提供给一个企业、组织或者集团
来使用，由于面对不同的用户的需要，因此需要有功能强大的 计算机硬件支持，有大型数据库和高速计算能力。（如企业数 据挖掘与分析系统——企业情报中心） 3．面向群体的DSS
群决策支持系统可以用群件软件包来开发，可以用在许多 群体活动上。例如，跨地区协同工作的虚拟会议系统等。
此类DSS中，数据是以结构化的形式存储的，关系数据库 是这类DSS的核心技术。近年来，这类DSS都采用了数据仓库解 决方案，将日常大量事务数据结果处理后分类存储，并提供对数 据的在线分析和操作功能，让用户更方便地获得有助于决策的信 息。（超市中的数据挖掘）
2．DSS生成器——功能模块 其主要作用是可以用来快速、方便、经济地生成各种专用
DSS，一个DSS生成器通常可以生成多个专用DSS。有两种典型 的DSS生成器：
（1）用于某些特定领域的DSS生成器：在这种生成器中通常 提供给用户一种DSS描述语言，决策者可以使用DSS 描述语言来开发专用DSS。例如交互式财务计划系统 (IFPS)就是DSS生成器的例子。（自主建模）
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3.2.4 根据系统通用性的分类 1．通用型DSS
大多数通用型DSS是以DSS生成器的形式出现的，能够满 足某一应用领域的各种应用。（如数据挖掘分析系统） 2．特定型DSS
企业中应用的DSS难以用通用DSS来满足需求。例如，商 业新产品、新方案的规划评价系统等。这些信息系统一般不具 有通用性，不具有一套现成的做法和业务规则，需要决策者根 据实际的情况加上主观判断来决策。因此，一般是由企业根据 自己的特定需要来进行开发。 （产品研发的DSS，研发的投入 与企业文化密切相关——产品创新与流程创新）
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2．面向组织(企业)的DSS 大型决策支持系统通常是提供给一个企业、组织或者集团
来使用，由于面对不同的用户的需要，因此需要有功能强大的 计算机硬件支持，有大型数据库和高速计算能力。（如企业数 据挖掘与分析系统——企业情报中心） 3．面向群体的DSS
群决策支持系统可以用群件软件包来开发，可以用在许多 群体活动上。例如，跨地区协同工作的虚拟会议系统等。
此类DSS中，数据是以结构化的形式存储的，关系数据库 是这类DSS的核心技术。近年来，这类DSS都采用了数据仓库解 决方案，将日常大量事务数据结果处理后分类存储，并提供对数 据的在线分析和操作功能，让用户更方便地获得有助于决策的信 息。（超市中的数据挖掘）
第八章 决策支持系统 (《决策理论与方法》PPT课件)
（三）存储
决策者用来进行决策的规则、模型和数据是要存储的，所以DSS必须提供快速而使用方便的存储手段， 以支持描述和操作的实现。
（四）控制机构
控制机构是为了帮助决策者使用表述、操作及存储功能，根据自己的技术、经验、知识及风格来实 现决策，所以控制机构的作用在于指导决策者使用DSS。
第三节 决策支持系统的设计
第二节 决策支持系统的基本框架结构
一、决策支持系统的基本框架结构
（一）DSS的二库框架结构
这种框架是施普拉葛（Sprague）1980 年提出的。它包含人机界面、数据库子系统和模型库子系统 三个部分，如图8-1所示。
数据库子系统一般包含数据库和数据库管理系统。模型库子系统一般包含模型库和模型库管理系统。 而人机界面子系统是由对话生成和管理软件所组成，因此图8-1可以细分为图8-2所示的“两库一体化” 框架结构。
三、决策支持系统的发展
自计算机诞生之日起，计算机在经济管理领域中的应用经历了三个阶段： （一）电子数据处理阶段； （二）管理信息系统阶段； （三） 决策支持系统阶段。
第一节 决策支持系统概述
四、决策支持系统的特点
决策支持系统具有如下特点： （1）帮助管理者解决半结构化和非结构化的决策问题； （2）主要用于辅助和支持管理者进行决策，而不是代替管理者进行判断； （3）它是一个人机交互式系统，它通过人机交互接口为决策者提供辅助功能； （4）目标是辅助管理者的决策过程，以改进组织决策制定的效能； （5）决策支持系统能够把模型或分析技术的利用与传统的数据存取和检索功能结合起来，提供较大 的灵活性和适应性，从而使DSS满足不同的问题和技术要求； （6）支持所有管理层次的决策，并能进行不同层次间的通信和协调。
人—机会话管理系统
决策者用来进行决策的规则、模型和数据是要存储的，所以DSS必须提供快速而使用方便的存储手段， 以支持描述和操作的实现。
（四）控制机构
控制机构是为了帮助决策者使用表述、操作及存储功能，根据自己的技术、经验、知识及风格来实 现决策，所以控制机构的作用在于指导决策者使用DSS。
第三节 决策支持系统的设计
第二节 决策支持系统的基本框架结构
一、决策支持系统的基本框架结构
（一）DSS的二库框架结构
这种框架是施普拉葛（Sprague）1980 年提出的。它包含人机界面、数据库子系统和模型库子系统 三个部分，如图8-1所示。
数据库子系统一般包含数据库和数据库管理系统。模型库子系统一般包含模型库和模型库管理系统。 而人机界面子系统是由对话生成和管理软件所组成，因此图8-1可以细分为图8-2所示的“两库一体化” 框架结构。
三、决策支持系统的发展
自计算机诞生之日起，计算机在经济管理领域中的应用经历了三个阶段： （一）电子数据处理阶段； （二）管理信息系统阶段； （三） 决策支持系统阶段。
第一节 决策支持系统概述
四、决策支持系统的特点
决策支持系统具有如下特点： （1）帮助管理者解决半结构化和非结构化的决策问题； （2）主要用于辅助和支持管理者进行决策，而不是代替管理者进行判断； （3）它是一个人机交互式系统，它通过人机交互接口为决策者提供辅助功能； （4）目标是辅助管理者的决策过程，以改进组织决策制定的效能； （5）决策支持系统能够把模型或分析技术的利用与传统的数据存取和检索功能结合起来，提供较大 的灵活性和适应性，从而使DSS满足不同的问题和技术要求； （6）支持所有管理层次的决策，并能进行不同层次间的通信和协调。
人—机会话管理系统
管理信息系统决策支持系统课件
数据来源不同：管理信息系统主要依赖于企业内部 数据，决策支持系统主要依赖于外部数据。
技术实现不同：管理信息系统主要依赖于数据库 技术，决策支持系统主要依赖于数据挖掘技术。
管理信息系统与决策支持系统的联系
管理信息系统是决 策支持系统的基础， 为决策支持系统提 供数据支持和分析
工具。
决策支持系统是管 理信息系统的延伸， 为管理信息系统提 供决策支持和优化
建议。
管理信息系统和决 策支持系统都是企 业信息化建设的重 要组成部分，共同 为企业提供决策支 持和管理优化服务。
管理信息系统和决 策支持系统可以相 互融合，共同为企 业提供更加全面、 高效的信息化服务。
管理信息系统与决策支持系统的整合
管理信息系统与决策支持系统的关系：管理信息系 统提供数据支持，决策支持系统提供决策支持
04
企业绩效管理 （EPM）：用于企业 绩效管理，包括预算、 成本、利润管理等
决策支持系统概 述决策支持系 Nhomakorabea的定义决策支持系统是一种辅助决策者进 行决策的信息系统
决策支持系统可以应用于各种领域， 如企业、政府、教育等
决策支持系统通过提供数据和分析 工具，帮助决策者做出更好的决策
决策支持系统可以提高决策效率和 质量，降低决策风险
整合方式：将管理信息系统与决策支持系统进行整 合，实现数据共享和决策支持
整合优势：提高决策效率，降低决策风险，提高企 业竞争力
整合挑战：技术难度大，需要企业投入大量资源进 行整合
管理信息系统与决策 支持系统的发展趋势
技术发展趋势
云计算：将计算资源集中到云端，提高计算效率 和资源利用率
大数据：通过对大量数据的分析和挖掘，为决策 提供更精确的依据
4 计算技术，降 低成本，提高 决策速度
技术实现不同：管理信息系统主要依赖于数据库 技术，决策支持系统主要依赖于数据挖掘技术。
管理信息系统与决策支持系统的联系
管理信息系统是决 策支持系统的基础， 为决策支持系统提 供数据支持和分析
工具。
决策支持系统是管 理信息系统的延伸， 为管理信息系统提 供决策支持和优化
建议。
管理信息系统和决 策支持系统都是企 业信息化建设的重 要组成部分，共同 为企业提供决策支 持和管理优化服务。
管理信息系统和决 策支持系统可以相 互融合，共同为企 业提供更加全面、 高效的信息化服务。
管理信息系统与决策支持系统的整合
管理信息系统与决策支持系统的关系：管理信息系 统提供数据支持，决策支持系统提供决策支持
04
企业绩效管理 （EPM）：用于企业 绩效管理，包括预算、 成本、利润管理等
决策支持系统概 述决策支持系 Nhomakorabea的定义决策支持系统是一种辅助决策者进 行决策的信息系统
决策支持系统可以应用于各种领域， 如企业、政府、教育等
决策支持系统通过提供数据和分析 工具，帮助决策者做出更好的决策
决策支持系统可以提高决策效率和 质量，降低决策风险
整合方式：将管理信息系统与决策支持系统进行整 合，实现数据共享和决策支持
整合优势：提高决策效率，降低决策风险，提高企 业竞争力
整合挑战：技术难度大，需要企业投入大量资源进 行整合
管理信息系统与决策 支持系统的发展趋势
技术发展趋势
云计算：将计算资源集中到云端，提高计算效率 和资源利用率
大数据：通过对大量数据的分析和挖掘，为决策 提供更精确的依据
4 计算技术，降 低成本，提高 决策速度
智能财务与决策支持系统
传统财务系统：人工操作，效率低下 智能财务系统：自动化、智能化，提高效率 发展趋势：数据驱动、人工智能、云计算等 未来展望：更加高效、智能、安全
财务核算：自动化处理财务数据，提高核算效率 预算管理：实现预算编制、审批、执行和监控的全面自动化 成本控制：实时监控成本，为企业决策提供支持 风险管理：识别和评估潜在财务风险，为企业提供预警
智能财务系统的功 能
自动对账：智能财务系 统能够自动完成银行对 账、往来对账等繁琐工 作，提高工作效率。
自动生成凭证：根据业 务数据，智能财务系统 能够自动生成会计凭证， 减少人工录入和错误。
自动报税：智能财务系 统能够自动完成报税工 作，减轻财务人员的工 作负担，提高报税效率。
自动分析报表：智能财务 系统能够自动生成各种财 务报表，并对报表进行分 析，帮助企业做出更明智 的决策。
区块链技术定义 区块链技术在智能财务系统中的应用 区块链技术对智能财务系统的影响 区块链技术未来发展趋势
智能财务系统的优 势与挑战
自动化处理：智 能财务系统能够 自动完成数据录 入、核对和计算 等繁琐工作，提 高工作效率。
精确数据分析： 系统能够通过数 据挖掘和分析技 术，提供更加准 确和深入的财务 数据报告。
云计算技术定义
云计算技术对智能财务系统的影响
添加标题
添加标题
添加标题
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云计算技术在智能财务系统中的应 用
云计算技术的优势与挑战
机器学习技术：通过训练数据，让机器自动学习并优化财务决策 深度学习技术：利用神经网络模型，提高财务数据的处理效率和准确性
自然语言处理技术：实现财务数据的自动分类和标签化，提高数据处理效率 知识图谱技术：构建财务领域的知识图谱，为财务决策提供更全面的信息支持
《管理信息系统》(第七版)-PPT 第11章_决策支持系统
20世纪70年代末：DSS大都由模型库、数据库及人机交互系统等三个部件组成,它 被称为初阶决策支持系统
20世纪80年代初：DSS增加了方法库和知识库,构成了三库系统或四库系统
20世纪80年代后期：人工智能领域中的专家系统与DSS相结合,形成了智能决策支 持系统IDSS,提高了DSS支持非结构化决策问题的能力
6
可以按使用者要求的方式,方便地以图形及表格等丰富的表达方式输出信息、结论及依据等
2021/8/9
第十一章 决策支持系统
10
2.3 数据库子系统
数据库子系统由数据库、数据析取模块、数据字典、数据库管理系统及数据查询模 块等部件组成。
数据库 数据析取
• 包括内部数据、外部数据和个人数据 • 提取更多的能用于决策支持的开源数据，是分析、选择、浓缩与转换数据的过程
识 答决策过程中问题分析与判断所需知识的请求。
库 2．知识库。知识库是知识库子系统的核心，知识库 中存储的是那些既不能用数据表示也不能用模型方
子 法描述的专家知识和经验。
系 3．推理机。推理是指从已知事实推出新事实（结论） 的过程，推理机是一组程序，它针对用户问题去处
统 理知识库（规则和事实）。
2021/8/9
数据字典
• 描述与维护各数据项的属性、来龙去脉及相互关系
数据库管理系统 • 自动将新概念添加到知识库的概念层中
数据查询
• 用来解释来自人机对话及模型库等子系统的数据请求
2021/8/9
第十一章 决策支持系统
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模型库子系统
模型库子系统是构建和管理模型的计算机软件系统,它是DSS中最复杂与最难实现 的部分。应用模型获得的输出结果可以分别起以下三种作用:直接用于制订决策;对 决策的制订提出建议;用来估计决策实施后可能产生的后果。
20世纪80年代初：DSS增加了方法库和知识库,构成了三库系统或四库系统
20世纪80年代后期：人工智能领域中的专家系统与DSS相结合,形成了智能决策支 持系统IDSS,提高了DSS支持非结构化决策问题的能力
6
可以按使用者要求的方式,方便地以图形及表格等丰富的表达方式输出信息、结论及依据等
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第十一章 决策支持系统
10
2.3 数据库子系统
数据库子系统由数据库、数据析取模块、数据字典、数据库管理系统及数据查询模 块等部件组成。
数据库 数据析取
• 包括内部数据、外部数据和个人数据 • 提取更多的能用于决策支持的开源数据，是分析、选择、浓缩与转换数据的过程
识 答决策过程中问题分析与判断所需知识的请求。
库 2．知识库。知识库是知识库子系统的核心，知识库 中存储的是那些既不能用数据表示也不能用模型方
子 法描述的专家知识和经验。
系 3．推理机。推理是指从已知事实推出新事实（结论） 的过程，推理机是一组程序，它针对用户问题去处
统 理知识库（规则和事实）。
2021/8/9
数据字典
• 描述与维护各数据项的属性、来龙去脉及相互关系
数据库管理系统 • 自动将新概念添加到知识库的概念层中
数据查询
• 用来解释来自人机对话及模型库等子系统的数据请求
2021/8/9
第十一章 决策支持系统
11
模型库子系统
模型库子系统是构建和管理模型的计算机软件系统,它是DSS中最复杂与最难实现 的部分。应用模型获得的输出结果可以分别起以下三种作用:直接用于制订决策;对 决策的制订提出建议;用来估计决策实施后可能产生的后果。
第四章 基于专家系统的智能决策支持系统
• (5)自然语言理解是让计算机理解和处理人类 进行交流 的自然语言。 • 由于自然语言存在二义性、感情(语调)等复杂因素， 在计算机中无法直接使用自然语言。自然语言处理过 程是对一连串的文字表示的符号串，经过词法分析识 别出单词，经过句法分析将单词组成句子，再经过语 义分析理解句子的含义，变成计算机中的操作(如查 询数据库)。 • 目前，计算机中提供的语言如高级语言C、PASCAL等， 数据库语言FoxPro、Oracle等，均属于2型文法(上下 文无关文法)和3型文法(正则文法)范畴，虽然这些高 级语言离0型文法(短语文法)和1型文法(上下文有关 文法)的语言有较大的差距。但是，在人机交互中， 对于简单的自然语言进行理解和处理还是能做到的。
人工智能的主要研究领域有：
1）符号智能 符号智能以物理符号系统为基础，研究知识表示、 获取、推理过程。 2）计算智能 计算智能包括神经计算、模糊系统、遗传算法、 进化程序设计等。 3）人工生命 人工生命是指用计算机和精密机械等生成或构造 表现自然生命系统行为特点的仿真系统或模型系统。
智能决策支持系统中包含的人工智能 技术主要有：
• 智能决策支持系统中的人工智能技术种类较多， 这些智能技术都是决策支持技术，它们可以开 发出各自的智能系统，并发挥各自不同的辅助 决策作用。 • 一个智能决策支持系统中的智能技术一般只有 一种或两种。
• 下面我们主要讲述专家系统与决策支持系统结 合的智能决策支持系统。在第五章我们讲授机 器学习辅助决策的智能决策支持系统。
• 产生式规则知识一般表示为： if A then 示为“如果A成立则B成立”，简化为A→B。
BLeabharlann 或表• • • • • •
•
•
•
产生式规则知识允许有如下的特点： ①相同的条件可以得出不同的结论：A→B，A→C。 ②相同的结论可以由不同的条件来得到:A→G，B→G。 ③条件之间可以是“与”(AND)连接和“或”(OR)连 接。 如:AB→G，AB→G ④一条规则中的结论，可以是另一条规则中的条件。 如：FB→Z，CD→F。其中， F在前一条规则中是条 件，在后一条规则中是结论。 由于以上特点，规则知识集能做到以下两点： ①能描述和解决各种不同的灵活的实际问题(由前三 个特点形成)。 ②能把规则知识集中的所有规则连成一棵“与或”推 理树(知识树)，即这些规则知识集之间是有关联的 (由后面特点形成)。
《决策支持系统导论》PPT课件
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（1）系统分析者与决策者（特别是高层次决策者） 之间缺乏必要的沟通； （2）传统的系统分析对于系统中人的因素和作用 考虑不够，或缺乏有效的手段去考虑； （3）MIS没有达到预期的社会经济效果。这是由于： MIS在技术和方法论上存在缺陷，特别是结构化的 系统分析方法、及信息导向的开发模式使传统的 MIS难于适应多变的外部及管理环境。
经过反思，产生了一个共同的认识：MIS和系 统分析者都不要企图取代决策者做出决策，决策 支持才是它们的正确地位。于是，人们自然期望 研制开发一种能够克服上述缺点，为决策者提供 一些切实可行的帮助的决策支持系统（DSS）。
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1.2 决策支持系统的形成
从学科发展的背景来看，20世纪70 年末期，与DSS相关的各门学科都有了长 足的发展，在客观上为DSS的产生提供了 一定的科学和技术储备。譬如，运筹学、 数理统计应用方法成熟；人工智能、专 家系统技术日趋成熟；数据库及其管理 系统、图形专用软件等日趋完善；GIS及 其应用日趋广泛。
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1.2 决策支持系统的形成
70年代中期 Keen和Scott Morton在《管理决策 系统》（1971）一书中首次提出。 目标：对管理者做决策提供技术支持。 DSS实质上是在管理信息系统和运筹学的基础上 发展起来的。 新的阶段，并形成了决策支持系统新学科。 70年代末期 DSS一词已经非常流行，一般认为 DSS是:结合与利用计算机强大的信息处理能力和 人的灵活判断能力，以交互方式支持决策者解决 半结构化和非结构化问题的系统。
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1.1.1 数据处理
优点: 提高了工作效率，把人们从繁琐的事务处理中解 脱出来。 缺点: 仅局限于具体信息处理，不共享，不考虑整体或 部门情况。
第2章 决策支持系统的基本概念ppt课件
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控制机构
表达、操作和记忆辅助的目的是支持各种决策和不同的决策过程， 也就是对DSS的开发研制具有通用的指导作用。DSS的控制机构 用于引导决策者使用表达、操作和记忆辅助，以便根据他们个人 的风格、技能和知识综合进行决策。因此，它的功能主是指导决 策者如何使用DSS，同时也让决策者能够获得新的风格、技能和 知识以便有效地使用DSS。综上所述，控制机构往往成为DSS和 决策者配合成功的关键。.
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传统的计算机信息系统开发的4个主要步骤： 分析、设计、构造和 实现。 在开发DSS时，被合并为一体，这就是累接设计或循环反馈。 累接设计能够在使用中根据用户的反映进行评价、修改和扩充， 经过几轮循环后得到一个相对稳定的系统。
累接过程是在DSS生成器和专用DSS之间的反复循环。
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★系统接口。它指决策支持系统本身与其他软件系统。
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DSS生成器(DSSG)是由相关的一组软件和硬件组成的模块， 其目的是提供迅速而方便地开发SDSS的能力。DSS生成器 只能用DSS工具来开发。 当涉及对话、模型和数据库等部件时，DSS生成器可看作 是操作数据和生成数据的解释程序，而DSS工具既用于生 成或修改解释程序，也用于生成或修改数据本身.
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• 2. 桥式结构(bridge architecture)
• 为了减少由网络结构所要求的部件接口数目，同时又保持能够方便地 集成新部件的性能，提出桥式结构的概念。这种结构使用了统一的接 口单元，它包括对话、局部模型和数据库等单元；同时把共享建模单 元和共享的数据库单元两者之间联系在一起。局部单元不可以共享， 它只为单个用户服务。
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2．知识的表示和推理技术
产生式规则 概念：产生式规则是专家系统中应用最广泛的 知识表示和推理，又称产生式规则表示法，一般 表示形成为：IF A THEN B ，即如果A成立则B成 立，简化为A→B． A 是产生式的前提，用户提出 该产生式是否可用的条件； B 是一组结论式操作，
一般性规则
1．决策推理与决策支持系统
DSS中的决策过程
探索型归纳的决策过程：
在探索型归纳中 , 归纳推理部分即各种类型算
法调用。如下图所示：
数 据 （数据仓库）
算法调用
一般性规则
2．知识的表示和推理技术
知识表示在人工智能和专家系统中是最重要
的问题之一。知识表示实际上就是对人类知识的
一种描述，把人类知识表示成计算机能够处理的
型表示中 , 数据（仓）库数据作为数学模型的
参数输入 , 而演义推理则用方法库中方法调用
方式实现。基于数学模型的演绎决策过程如 下图所示：数学公式
参 数 （数据仓库） 方法调用 个体事实 （数据）
1．决策推理与决策支持系统
DSS中的决策过程
基于逻辑模型的演绎决策过程：在逻辑模
型表示中Hale Waihona Puke , 数据（仓）库数据作为假设前提输
②探索型归纳：是一种创造力较为强大的归纳推
理,这种推理一般没有预先设想的模型 ,而仅有一 些大致的范围与轮廓 , 因此 , 这种推理难度较大 , 推理方法也多。目前这种推理称为数据挖掘。如 关联分析、分类分析、聚类分析。
1．决策推理与决策支持系统
DSS中的决策过程
基于数学模型的演绎决策过程：在数学模
理。
1．决策推理与决策支持系统
电脑的决策推理
电脑的归纳推理方法 ：
①验证型归纳 ：
验证型归纳推理的实现是一个人 —机交互的过程, 特别是反复测试与比较的过程需要人参与 , 通过 人-机不断协作最终才能取得归纳的结果 ,此种推 理我们称之为联机分析处理。
1．决策推理与决策支持系统
电脑的决策推理
电脑的归纳推理方法 ：
2. IDSS的结构
人工智能的决策支持技术
专家系统
神经网络 遗传算法 机器学习
自然语言理解
2. IDSS的结构
IDSS结构形式(P101)
用户
问题综合与交互系统 模型库管理系统 人工智能技术 专家 神经 遗传 机器 自然语 系统 网络 算法 学习 言理解 模型库 数据库管理系统
数据库
入 , 而演义推理则通过推理引擎实现。基于逻
辑模型的演绎决策过程如下图所示：
谓词逻辑公式 假设前提 （数据仓库） 推理引擎 个体事实 （数据）
1．决策推理与决策支持系统
DSS中的决策过程
验证型归纳的决策过程：在验证型归纳中 ,
归纳推理部分即为数据实验室的人 — 机交互
试验。如下图所示：
数据仓库
数据实验室试验
1．决策推理与决策支持系统
人脑的决策推理 归纳—演绎推理：首先利用归纳推理 从大量事实中归纳出一般性规则 , 用该 规则通过演绎推理推导出另一类个体事
实的结论,其推理模型如图所示：
大量 事实
归纳推理
一般 性规 则
演绎推理
个体 事实
1．决策推理与决策支持系统
电脑的决策推理
电脑的演绎推理： ①数学方法和数学模型的演绎推理 最常见的一般性规则的表示方法是采用数学方法 , 我们称之为数学模型 , 如数学表达式、数学方程式
教学目的
掌握IDSS的基本概念，掌握IDSS的组 成部件和系统结构； 了解知识表示和知识推理，理解专家 系统的决策支持。
熟悉神经网络的决策支持。
3.1智能决策支持系统概述
1．智能决策支持系统的概念
智能决策支持系统(IDSS)是DSS与 人工智能（Artificial Intelligent， AI） 技术相结合的系统 。
数据结构。对知识进行表示的过程就是把知识编
码成某种数据结构的过程。
2．知识的表示和推理技术
谓词逻辑
谓词逻辑：谓词逻辑是对简单命题的内部结构的进一
步分析，将一个命题分解为客体和谓词两个组成部分。
在在谓词逻辑中，把反映某些特定个体的概念称为个体 词，把反映个体所具有的关系称为谓词。P(x)是一个谓 词公式，其中P为谓词，x是客体变元。谓词逻辑通常以 合取（ ∧ ）和析取（ ∨ ）等连接形成谓词公式表示 知识。
2. IDSS的结构
IDSS结构形式
用户
问题综合与交互系统 模型库管理系统
知识库 管理系统
数据库管理系统 推理机
模型库
知识库
数据库
3.2
人工智能基本原理
1．决策推理与决策支持系统
人类做决策时需要进行推理(inference)，
推理是由已知事实通过一定逻辑手段获
得未知事实,其模型如图所示：
推理 已知 事实 未知 事实
1．决策推理与决策支持系统
人脑的决策推理 演绎推理：是从已知一般性规则出发 推导出个体事实的结果，其模型如图：
一般性 规则 演绎推理 个体 事实
1．决策推理与决策支持系统
人脑的决策推理 归纳推理：归纳推理即是由大量个体
事实出发推导出一般性规则 , 其模型如
图所示：
大量 个体 事实 归纳推理 一般 性规 则
2．知识的表示和推理技术
谓词逻辑 如何用谓词表示知识 ：
①定义谓词和个体，确定谓词和个体的含义；
②根据要表达的事物和概念，为每个谓词中的变 元赋予特定的值； ③根据要表达的知识语义，用适当的连接符将各 谓词连接起来，形成谓词公式。
2．知识的表示和推理技术
谓词逻辑
predicates *谓词段，对谓词名和参数说明 likes(symbol, symbol) friend(symbol, symbol) clause *字句段，存放的事实和规则 likes(Bell, sports) likes(Mary, music) likes(Mary, sports) likes(Jane, swim) friend(John,x):-likes(x,sports),likes(x,music) *规则 Goal *目标 firend(John,x)
等。在演绎推理软件中使用的手段是将常用的一些
推演方法如最小二乘法等作为固定算法用编程实现 并将其存放在一个所谓的方法库或模型库。
1．决策推理与决策支持系统
电脑的决策推理
电脑的演绎推理：
②人工智能方法和逻辑模型的演绎推理
人工智能中常用的知识表示方法是谓词逻辑表示 法。即是将规则表示为数理逻辑中的一组一阶谓 词逻辑的合法公式,而这种模型称为逻辑模型 ,对 此模型可通过一阶逻辑的推理方法以实现演绎推