决策支持系统国内外研究现状
核应急决策支持系统现状研究
核应急决策支持系统现状研究摘要：核能的发展为人类社会进步注入新动力，同时也带来核安全风险和挑战。
面对核与辐射突发事故，各级科学准确地选用决策支持方案，迅速有效地开展核应急行动，是控制、减轻核与辐射事故可能造成的人身伤害、财产损失及环境破坏的有效措施。
本文通过调研国内外现有核应急决策支持系统现状，对比分析了各国决策支持系统的优缺点和应用情况，研究了国内各层级核应急决策支持系统的模块组成和数据流向，以福岛重大核事故核应急救援行动为例，反思总结目前核应急救援行动的薄弱环节，提出参加核应急行动决策支持行动的建议。
关键词：核应急；决策支持；核事故；辅助决策引言当前，我国民用核设施数量多、分布广，涉核活动频繁，核电建设呈规模发展、多元发展格局，进入快速发展阶段。
国家和各级政府、涉核企业高度重视核安全，做了大量卓有成效的工作。
总体上看，我国核安全监管和核应急体系运转有效，迄今为止尚未发生核事故，但历史上已经发生的严重核事故表明，在重大自然灾害、人为操作失误和设备故障等因素作用下，发生核事故甚至严重核事故的可能性不能排除。
一旦发生严重核事故，会造成大量放射性物质外泄，威胁公众生命财产安全，污染环境，影响社会安全稳定[1, 2]。
核事故应急是控制、减轻核与辐射事故可能造成的人身伤害、财产损失及环境破坏的有效措施。
一旦发生核与辐射突发事件，有必要对事故后果展开评价与预测，为各级开展核事故应急准备与响应工作，提供科学的决策支持方案[3]。
一、国外核应急决策支持系统决策支持系统是一种用于解决复杂问题，辅助重要决策的计算机技术[4]。
早在二十世纪七十年代，决策支持的技术就已经开始逐渐形成，到今天已经被广泛的应用在各个领域，决策支持系统的内涵也随之不断丰富。
鉴于实施防护行动的重要性和复杂性，为了能够更好地在核应急过程中预测事故发展，及时采取适当的防护行动，各国都开发出了适用于核应急的决策支持系统（DSS Decision Support System）来辅助核应急的工作，如美国开发的ARAC，欧盟开发的RODOS，和日本开发的WSPEEDI。
决策支持系统文献综述
决策支持系统应用研究综述李某某ＸＸＸＸ大学经济管理学院武汉湖北430074摘要：本文从国内外应用现状、相关技术、热门领域等方面对决策支持系统展开论述，较为详尽的总结了决策支持系统的主要开发技术及其特点，对决策支持系统的两大热门领域：智能决策支持系统（IDSS）和综合集成系统进行了简要的概括，最后讨论了决策支持系统的未来发展趋势。
关键词：决策；决策支持系统；应用研究综述；1 引言决策支持系(DSS，Decision Supportsystem)是以管理科学、运筹学、控制论和行为科学为基础，以计算机技术、人工智能技术和信息技术为手段，智能化地支持决策活动的计算机系统[1]。
它通过人机对话进行分析、比较和判断，识别问题，建立或修改模型，帮助决策者明确决策目标，为决策者提供各种方案并对其进行评价和优选，为正确决策提供有益帮助。
这一概念于20世纪70年代初，由美国Michael S．Scott Morton在《管理决策系统》[2]一文首次提出，20世纪80年代中期引入我国。
目前已经呈现出多元化的发展态势。
DSS系统模型是以数据仓库（DW）为基础，联机分析处理（OLAP）与数据挖掘（DM）为工具的智能系统[3]。
DW，DM，OLAP就是以DSS为驱动发展起来的信息处理技术，DW用于数据的存储和组织．0LAP集中于数据的分析，DM则致力于知识的发现，三者自然结台。
使分析结果更全面、有效和深刻。
自DSS开发以来，与它的理论研究相比，实际应用工作开展得更早，它广泛用于企业管理、系统开发、经济分析与规划、战略研究、资源管理、投资规划[4]等方面，支持各类决策问题的决策支持系统大量出现并已投入使用。
2 国内外应用现状目前，DSS己成为系统工程与计算机应用领域中的重要研究课题。
通过国内外相关专家、学者的不断探索和研究，DSS在国内外学术界的理论研究和国民经济的实际应用中得到了迅猛发展，在军事应用领域也有广阔的发展前景，世界各国都在竞相开发军事应用中的DSS[5]。
多人决策支持系统类型综述——DDSS
多人决策支持系统类型综述——DDSS【摘要】本文首先简述了传统的决策支持系统，总结了现有的多人决策支持系统的概念和类型。
在此基础上重点总结了分布式决策支持系统(DDSS)的国内外研究现状，提出了分布式决策支持系统的体系结构模型：通过将Mobile Agent技术引入，然后分别从系统模型、体系结构、系统组织等方面进行了深入的研究。
【关键词】多人决策支持系统DDSS Mobile Agent技术一、多人决策支持系统决策支持系统(Decision Supporting System,简称DSS)自二十世纪七十年代提出以来将管理信息系统和模型辅助决策结合起来，使得数值计算和数据处理融为一体，在企业发展、市场经营以及军事指挥等重大决策问题上发挥了显著作用[1]。
传统DSS辅助决策的对象为个体决策者，且模型库中的模型以数学模型为主，决策的结果表现为定量分析。
因此传统DSS所求解的决策问题通常比较简单、单一。
并且因为基于传统DBMS的DSS只能提供辅助决策过程中的数据级支持，而现实决策所需的数据却往往是分布、异构的。
因此，经过30多年的发展，决策支持系统已经从最初的支持个人决策扩展到群体和组织这类多人决策，并且出现了组织决策支持系统(ODSS)、群体决策支持系统(GDSS)、分布式决策支持系统(DDSS)和定性群决策支持系统(QGDSS)、智能群体决策支持系统(IGDSS)以及基于CBR与MAS的群体决策支持系统(MGDSS)等。
本文主要研究分布式决策支持系统(DDSS)的研究现状和发展前景。
二、DDSS国内外研究现状1、DDSS概念及其关键技术随着计算机技术、网络以及分布式数据库技术的发展，DSS技术出现了分布式决策支持系统，即DDSS。
DDSS是研究分布于多个物理位置上的决策体如何并发计算、协调一致地求解问题[2]。
这些分布在不同物理位置上的决策体构成计算机网络，网络的每个结点至少含有一个决策支持系统或有若干辅助决策的功能。
大数据背景下的财务决策支持系统研究
大数据背景下的财务决策支持系统研究在当今数字化时代，大数据已成为企业发展的重要资产。
对于企业的财务管理而言，大数据的应用带来了前所未有的机遇和挑战。
财务决策支持系统作为企业财务管理的重要工具，在大数据背景下也正经历着深刻的变革。
一、大数据对财务决策的影响大数据的出现改变了企业获取和处理信息的方式。
过去，财务决策往往依赖于有限的内部数据和经验判断，而如今，大数据使得企业能够整合海量的内外部数据，包括市场动态、竞争对手信息、宏观经济数据等。
这些丰富的数据为财务决策提供了更全面、更准确的依据。
例如，通过分析消费者的购买行为数据，企业可以更精准地预测产品销售趋势，从而合理安排生产和资金投入。
同时，大数据能够实时捕捉市场变化，使财务决策更加及时和灵活。
然而，大数据也带来了数据质量、数据安全和数据分析能力等方面的挑战。
二、财务决策支持系统的功能与特点财务决策支持系统是一种以计算机技术为基础，辅助财务人员进行决策的信息系统。
它具有数据收集与整合、数据分析与挖掘、决策模型构建和结果展示等功能。
数据收集与整合功能能够从多个数据源获取数据，并将其转化为统一的格式，便于后续分析。
数据分析与挖掘则运用各种算法和工具，发现数据中的潜在规律和关系。
决策模型构建是根据企业的财务目标和业务需求，建立相应的数学模型，如成本预测模型、投资评估模型等。
结果展示以直观易懂的方式将分析结果呈现给决策者，帮助他们快速理解和做出决策。
三、大数据背景下财务决策支持系统的架构在大数据背景下，财务决策支持系统的架构需要进行优化和升级。
一般来说，它包括数据源层、数据存储层、数据处理层和应用层。
数据源层涵盖了企业内部的财务系统、业务系统以及外部的市场数据、行业数据等。
数据存储层采用大数据存储技术，如分布式文件系统、数据仓库等，以应对海量数据的存储需求。
数据处理层运用大数据处理框架，如 Hadoop、Spark 等，对数据进行清洗、转换和分析。
应用层则为决策者提供各种决策支持工具和界面。
系统动力学国内外研究现状
系统动力学国内外研究现状
系统动力学是一种研究变化和相互作用的动态系统行为的跨学科方法，涉及系统的模拟、分析和决策支持等领域。
以下是系统动力学在国内外研究的现状：
国内研究现状：
1.学科发展：近年来，国内对系统动力学的研究逐渐兴起，
涉及的领域包括管理科学、经济学、环境科学、社会科学
等。
不少高校设立了系统动力学专业或开设了相关课程。
2.应用领域：国内研究主要集中在经济、环境、能源、政策
等领域。
例如，对于经济领域，系统动力学可以应用于宏
观经济建模、市场竞争分析、企业管理等方面的研究。
3.政府和企业应用：国内政府和企业对系统动力学的应用也
在逐渐增加。
一些地方政府和大型企业利用系统动力学建
立政策或经营模型，进行决策和风险分析。
国外研究现状：
1.学术研究：国外在系统动力学的学术研究方面相对较早，
具有较为丰富的理论基础和应用实践。
国际上一些知名的
学术期刊和研究机构也发布与系统动力学相关的研究成果。
2.应用领域：国外对系统动力学的应用领域更加广泛，包括
管理和组织学、环境管理、公共卫生、社会政策等。
例如，对于社会政策领域，系统动力学被应用于疾病传播模型、
城市规划和社会服务等方面。
3.软件工具：国外有多种成熟的系统动力学建模软件工具，
例如Vensim、Stella、AnyLogic等，为研究者提供了便捷的建模和分析平台。
总体而言，国内外在系统动力学的研究和应用方面都取得了一定的进展，但相对于其他传统方法，系统动力学在国内的研究和应用还相对较少，有待进一步加强学术研究和推广应用。
决策支持系统的建设与应用情况的评估
决策支持系统的建设与应用情况的评估决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）是一种利用计算机和信息技术来支持管理决策制定的系统。
它以数据收集、数据分析和模型构建为基础，通过预测性分析和优化来帮助管理者制定决策。
本文将对决策支持系统的建设与应用情况进行评估，并探讨其在实际应用中的优势和不足之处。
一、决策支持系统建设情况评估1. 技术基础和硬件设施决策支持系统的建设首先要具备相应的技术基础和硬件设施支持。
评估时需考虑以下因素：（1）服务器和网络环境是否满足系统运行的要求；（2）所采用的数据库系统是否稳定可靠；（3）硬件设施是否能够支持大数据处理和高并发访问。
2. 数据质量和数据采集决策支持系统所依赖的数据是构建模型和进行分析的基础，因此数据质量和数据采集是评估的重点。
需要考虑以下方面：（1）数据的完整性和准确性；（2）数据的更新和同步机制；（3）数据采集过程中的安全性和有效性。
3. 模型构建和算法选择决策支持系统的核心是通过构建合适的模型和选择适当的算法来进行数据分析和决策计算。
评估时需考虑以下因素：（1）模型的准确性和可靠性；（2）算法的适用性和效率；（3）模型和算法的可解释性和易用性。
二、决策支持系统应用情况评估1. 决策效果评估决策支持系统的应用目的是帮助管理者做出更优化的决策。
评估时需考虑以下方面：（1）决策结果的准确性和可靠性；（2）决策结果与实际情况的匹配程度；（3）决策效果的经济效益和社会效益。
2. 用户满意度评估决策支持系统的应用需要得到用户的认可和支持，因此用户满意度是评估的重要指标。
需要考虑以下因素：（1）系统界面的友好性和易用性；（2）系统响应速度和稳定性；（3）用户对系统功能和性能的评价。
3. 组织效率评估决策支持系统的应用不仅仅是为了提高决策的质量，还应当考虑到对组织效率的影响。
评估时需考虑以下方面：（1）决策制定的速度和效率是否得到提升；（2）决策过程中的沟通和协作是否更加便捷；（3）决策支持系统对组织结构和管理模式的影响。
城市人员密集场所应急救援决策支持系统研究进展
０ 引 言
以及 Ｄ Ｓ Ｓ （ 决策支持系统） 的引入 ， 可对复杂空间数 据进行管理 。而基于 Ｇ Ｉ Ｓ 的城市人员密集场所应急 救援决策支持系统 ， 能够提高应急救援的效率 ， 降低 事故 造成后 果 的严 重 度 。
１ ． １ 国外 的研究 现 状
伴 随着我 国城市建设的飞速发展 ， 民用商业建 筑、 车站、 会展 中心等大型公共场所逐渐成为城市活 动的核心载体 。这类人员密集场所规模大 、 功能多。 近年来 ， 国内外大型公共场所火灾等安全事故屡见
Ｘ １ ＮＧ Ｚ ｈ ｉ ｘ ｉ ａ ｎ ｇ Ｄ Ｉ Ｎ Ｇ Ｆ ｕ ｒ ｏ ｎ ｇ
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆＥ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ｍ ｅ ｎ ｔ ａ ｌ ＆Ｓ ａ ｆ ｅ ｔ ｙ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ， 础
决策系统的发展与前景
多源数据融合应用拓展
多模态数据融合
整合来自不同模态的数据，如文本、图像、音频和视频等，为决策 提供更全面的信息。
大数据技术应用
运用大数据技术，对海量数据进行实时分析和处理，发现数据间的 关联和趋势，为决策提供支持。
数据挖掘与知识发现
02 决策系统关键技术
数据采集与处理技术
01
02
03
数据采集
通过传感器、网络爬虫、 API接口等方式，从各种 数据源中收集数据。
数据清洗
对数据进行去重、去噪、 填充缺失值等处理，以保 证数据质量。
数据转换
将数据转换为适合后续分 析和挖掘的格式，如数据 归一化、离散化等。
数据分析与挖掘技术
描述性统计
不同参与方在决策过程中可能存在利益冲突，导致协同决策难以 实现。
信息不对称
各参与方掌握的信息可能不对称，影响协同决策的效果。
信任缺失
缺乏信任可能导致参与方不愿意共享信息和资源，从而阻碍协同 决策的进行。
新兴技术带来的机遇与挑战
01
人工智能技术
人工智能技术的发展为决策系统提供了更强大的数据处理和分析能力，
护提出了更高的要求。
05 决策系统未来展望
智能化水平提升
1 2
机器学习算法优化
通过改进现有算法和开发新算法，提高决策系统 的学习和推理能力，使其能够更准确地识别和解 决问题。
深度学习技术应用
利用深度学习技术，对大量数据进行高效处理和 分析，提取有用特征，为决策提供更准确的依据。
3
自然语言处理技术
遗传算法
模拟自然选择和遗传机制，寻找问题的最优 解。
智能决策支持系统研究现状与挑战
（2）机器学习与深度学习：应用机器学习和深度学习算法对数据进行处理 和分析，提高决策的准确性和效率。
（3）人机交互与可视化：通过人机交互和可视化技术提高决策支持系统的 交互性和易用性，帮助决策者更好地理解和使用系统。
尽管当前决策支持系统研究已经取得了一定的进展，但仍存在以下不足：
（1）智能化程度不够：现有决策支持系统仍以数据处理和模型计算为主， 对知识的处理和运用尚不充分，难以处理复杂的非结构化决策问题。
二、技术原理
智能决策支持系统主要依赖于人工智能算法和数据挖掘技术。其中，人工智 能算法是IDSS的核心，包括机器学习、深度学习、强化学习等。这些算法通过对 大量数据的分析和学习，自动发现规律和模式，从而实现对未来事件的预测和决 策。
数据挖掘技术则是IDSS的重要支撑，通过聚类分析、关联规则挖掘、异常检 测等技术，从海量的数据中提取有用的信息，为决策提供科学依据。此外，云计 算和大数据技术的融合，也为IDSS提供了强大的计算能力和数据处理能力，使得 复杂的数据分析任务能够高效完成。
3、个性化决策支持：IDSS将更加注重个性化决策支持，通过对用户需求的 深入理解和分析，提供更加贴合用户需求的决策支持服务。
4、跨界融合：IDSS将跨越更多的领域和应用场景，实现跨界融合和发展， 为不同领域提供更加精准、高效的决策支持服务。
总之，智能决策支持系统在应用和发展过程中仍面临着诸多挑战。然而，随 着技术的不断进步和社会的不断需求增长它也将持续发展和进步能更好地解决现 实问题并为人类社会的发展和进步做出更大的贡献。
三、应用场景
智能决策支持系统在各个领域都有广泛的应用，例如：
1、金融行业：用于风险评估、投资决策、客户关系管理等方面，帮助银行、 证券公司等金融机构提高决策效率和盈利能力。
信息化时代的决策支持系统
信息化时代的决策支持系统随着信息化时代的到来，决策已经不再简单，政府、企业、个人需要更多的信息支持来做出正确的决策。
而决策支持系统就是在这个大背景下崛起的。
一、决策支持系统概述决策支持系统是一种集计算机技术、数学方法、管理科学、决策科学和信息技术于一体的综合性的信息系统，它为企业、政府、个人的决策提供支持和帮助。
决策支持系统的主要特点在于：一方面，它较全面地考虑了系统所处的复杂环境，可以预测和控制因环境变化而带来的影响；另一方面，它能够较好地集成各类数据信息，按照需求分析和决策要求进行快速处理和报告。
这也是为什么决策支持系统能够对决策的质量提高产生重要影响的原因。
二、决策支持系统的关键技术决策支持系统的技术包括了数据仓库、数据挖掘、人工智能等。
数据仓库是通过将来自不同数据系统的数据收集到一个统一的存储库来实现的。
数据挖掘则是通过使用计算机自动分析大量数据并识别出与模式关联的信息，从而提取有价值的知识。
人工智能则是通过模拟人类思维、学习和决策的过程来解决具体的问题。
三、决策支持系统的应用在政府领域，决策支持系统被广泛应用于政府决策、经济和社会领域的管理、决策咨询等方面。
例如，在医疗合理使用方面，通过收集各种疾病数据，在统计研究得出合理用药方案和降低用药成本。
同时在疾病检测领域, 加强疾病的预防,提供有效的医疗服务。
在企业中，决策支持系统也有着广泛的应用。
例如，在销售预测中，决策支持系统可以根据海量的历史销售数据和当前市场数据，在客户订单、促销活动、营销策略以及市场变化等各方面对实际销售情况进行精准预测。
另一方面，还可以针对企业内的资产、人力等资源进行优化配置和管理，提高员工绩效和企业的收益。
四、决策支持系统的优势和展望决策支持系统的出现，将会让决策更具科学性和操作性，有助于提高决策的准确性、时效性和预测性。
决策支持系统带来的巨大优势是，它为管理者提供了一个更狭义但更有价值的视角，利用高精度、低成本和高效率的技术，使管理者能够更好地理解企业的真实运行，保持能动性，提高创造性。
国内外人工智能技术在建筑行业的研究与应用现状
国内外人工智能技术在建筑行业的研究与应用现状摘要：人工智能在传统行业的应用有着广阔的前景，近些年，已经取得不少成绩。
把人工智能技术与建筑行业各专业相结合，制成相应专家系统、决策支持系统、智能辅佐设计等必将会带来技术的进步与经济社会综合效益。
本论文全面综述了目前国内外人工智能技术在建筑行业的各方面已取得的研究成果以及工程应用现状，针对在建筑设计与规划、建筑结构、施工及工程管理等各专业子领域，分别阐述目前的研究和应用情况，并加以分析，为今后进一步的研究工作提供参考。
关键词：人工智能；建筑行业；机器学习0 引言自AlphaGo人工智能程序击败了围棋顶尖选手柯洁后，人工智能渐渐成为了社会热词和舆论关注的焦点，可以肯定的是，人工智能技术的应用，会在今后影响我们生活的方方面面，从我们的家居、娱乐、各种服务体验等一切，将会发生颠覆性改变。
建筑行业作为我国传统的体量巨大的支柱型行业，也将必然会参与到这股浪潮之中，进行产业的进步与升级。
1 人工智能概述人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及系统的一门新的技术科学。
它是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等学科的研究基础上发展起来的，因此又可把它看作是一门综合性的边缘学科。
人工智能学科借用数学工具，比如数学分析，线性代数、概率论、数理统计、数理逻辑、运筹学、优化等，数学进入人工智能学科，它们互相促进而更快地发展。
目前人工智能的研究重心主要集中在专家系统、模式识别、自然语言理解、自动定理证明、自动程序设计、机器人学、博弈、智能决策支持系统及人工神经网络等方面。
人工智能技术的实现方法有三种。
1.1 传统人工智能方法传统的人工智能方法基于逻辑推理与演绎，将问题表述为命题逻辑和一阶逻辑，然后使用经典的逻辑学方法，进行推导，进而选择策略，该方法还被用于规划问题，在状态空间中运用搜索规划算法。
由于使用逻辑运算和符号操作，它适合模拟人的逻辑思维过程，解决需要进行逻辑推理的复杂问题，并用一定的符号表示知识，在已知基本规则的情况下，无需输入大量的细节知识，该方法可对推理结论进行解释，便于对各种可能性进行选择。
基于的农业智能化种植决策支持系统研发方案
基于的农业智能化种植决策支持系统研发方案第1章引言 (4)1.1 研究背景 (4)1.2 研究意义 (4)1.3 国内外研究现状分析 (4)第2章技术在农业领域的应用概述 (5)2.1 技术的发展概况 (5)2.2 农业智能化发展趋势 (5)2.3 在农业领域的应用案例 (5)2.3.1 智能种植决策支持 (5)2.3.2 农业 (5)2.3.3 病虫害监测与防治 (5)2.3.4 农产品智能分级与溯源 (5)2.3.5 农业大数据分析 (6)第3章农业智能化种植决策支持系统需求分析 (6)3.1 用户需求调研 (6)3.1.1 农业生产者需求 (6)3.1.2 农业科研人员需求 (6)3.2 系统功能需求 (6)3.2.1 数据采集与处理 (6)3.2.2 决策支持 (6)3.2.3 交互与反馈 (7)3.2.4 系统管理 (7)3.3 系统功能需求 (7)3.3.1 实时性 (7)3.3.2 准确性 (7)3.3.3 可扩展性 (7)3.3.4 稳定性与可靠性 (7)3.3.5 用户友好性 (7)第4章系统设计原理与架构 (7)4.1 设计原理 (7)4.1.1 数据驱动的决策支持 (7)4.1.2 模型与方法融合 (7)4.1.3 云计算与边缘计算结合 (8)4.1.4 面向用户的交互设计 (8)4.2 系统架构设计 (8)4.2.1 数据采集层 (8)4.2.2 数据处理与分析层 (8)4.2.3 决策支持层 (8)4.2.4 应用服务层 (8)4.3 系统模块划分 (8)4.3.1 数据采集模块 (8)4.3.2 数据处理与分析模块 (8)4.3.3 决策支持模块 (9)4.3.4 应用服务模块 (9)4.3.5 用户交互模块 (9)第5章数据采集与处理 (9)5.1 数据来源与类型 (9)5.1.1 土壤数据 (9)5.1.2 气象数据 (9)5.1.3 水文数据 (9)5.1.4 农田管理数据 (9)5.1.5 市场数据 (9)5.2 数据采集方法 (9)5.2.1 土壤数据采集 (10)5.2.2 气象数据采集 (10)5.2.3 水文数据采集 (10)5.2.4 农田管理数据采集 (10)5.2.5 市场数据采集 (10)5.3 数据预处理技术 (10)5.3.1 数据清洗 (10)5.3.2 数据规范化 (10)5.3.3 数据整合 (10)5.3.4 数据转换 (10)5.3.5 特征工程 (10)第6章农业知识库构建 (10)6.1 知识库框架设计 (10)6.1.1 总体架构 (11)6.1.2 模块划分 (11)6.1.3 功能设计 (11)6.2 知识抽取与整合 (11)6.2.1 知识来源 (11)6.2.2 知识抽取方法 (12)6.2.3 知识整合策略 (12)6.3 知识库管理 (12)6.3.1 知识库管理策略 (12)6.3.2 知识库实施方法 (13)第7章智能化种植决策模型 (13)7.1 决策模型构建方法 (13)7.1.1 数据预处理 (13)7.1.2 特征工程 (13)7.1.3 模型选择与构建 (13)7.2 参数优化与模型训练 (13)7.2.2 模型训练 (14)7.3 模型验证与评估 (14)7.3.1 模型验证 (14)7.3.2 模型评估 (14)第8章系统核心功能模块实现 (14)8.1 智能推荐模块 (14)8.1.1 模块概述 (14)8.1.2 功能实现 (14)8.2 风险评估模块 (14)8.2.1 模块概述 (14)8.2.2 功能实现 (15)8.3 产量预测模块 (15)8.3.1 模块概述 (15)8.3.2 功能实现 (15)第9章系统集成与测试 (15)9.1 系统集成策略 (15)9.1.1 集成概述 (15)9.1.2 集成方法 (15)9.1.3 集成策略 (16)9.2 系统功能测试 (16)9.2.1 功能测试概述 (16)9.2.2 测试方法 (16)9.2.3 测试内容 (16)9.3 系统功能测试 (16)9.3.1 功能测试概述 (16)9.3.2 测试方法 (16)9.3.3 测试内容 (17)第10章应用案例与展望 (17)10.1 应用案例分析 (17)10.1.1 案例一：玉米种植 (17)10.1.2 案例二：水稻种植 (17)10.1.3 案例三：设施农业 (17)10.2 系统应用效果评价 (17)10.2.1 产量提升 (18)10.2.2 资源节约 (18)10.2.3 管理便捷 (18)10.3 未来发展趋势与展望 (18)10.3.1 技术融合 (18)10.3.2 个性化定制 (18)10.3.3 智能化设备 (18)10.3.4 农业社会化服务 (18)10.3.5 政策支持与推广 (18)第1章引言1.1 研究背景全球气候变化和人口增长的挑战，农业生产正面临着提高产量、保障食品安全和资源可持续利用的多重压力。
大数据环境下的会计决策支持系统研究
大数据环境下的会计决策支持系统研究在当今数字化时代，大数据的应用已经渗透到了各个领域，会计行业也不例外。
随着企业业务的日益复杂和数据量的爆炸式增长，传统的会计决策方式已经难以满足企业的需求。
因此，大数据环境下的会计决策支持系统应运而生，为企业的财务管理和决策提供了更强大的支持。
一、大数据环境对会计决策的影响大数据的特点包括数据量大、数据类型多样、数据处理速度快以及价值密度低等。
在这样的环境下，会计决策面临着诸多挑战和机遇。
首先，海量的数据为会计决策提供了更全面、更细致的信息。
企业可以获取到来自内部各个部门以及外部市场的大量数据，包括财务数据、业务数据、客户数据等。
这些丰富的数据有助于企业更准确地了解自身的经营状况和市场动态，从而做出更明智的决策。
其次，大数据的多样性要求会计人员具备处理和分析非结构化数据的能力。
传统的会计数据主要以结构化的财务报表形式存在，而如今，图片、音频、视频等非结构化数据也成为了重要的决策依据。
例如，通过分析客户在社交媒体上的评论和反馈，企业可以了解产品或服务的口碑，为决策提供新的视角。
然而，大数据也带来了一些问题。
数据的真实性和可靠性难以保证，大量的冗余和无效数据增加了处理和分析的难度。
同时，数据安全和隐私保护也成为了至关重要的问题。
二、会计决策支持系统的构成与功能会计决策支持系统是一个融合了数据收集、存储、处理、分析和展示等功能的综合性系统。
在数据收集方面，系统能够从多个数据源获取数据，包括企业内部的财务系统、业务系统，以及外部的市场数据、行业数据等。
通过数据接口和数据仓库技术，实现数据的整合和集中管理。
数据存储采用了大容量、高可靠的数据库系统，能够存储海量的结构化和非结构化数据。
同时，为了提高数据的查询和处理效率，还采用了数据索引和分区等技术。
数据处理和分析是系统的核心功能。
通过运用数据挖掘、统计分析、机器学习等技术，对数据进行深入挖掘和分析，提取有价值的信息和知识。
财务决策支持系统的发展及研究现状分析
全壁 全
罗莉 苹
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财务 决 策 支持 系统 的发 展 及研 究 现 状 分析
（ 四川 师 范 大 学成 都 学 院 经济 系 四川 成都 ６ １４ ） １７ ５
摘 要 ：伴 随 着计 算机 技 术 的 飞速 发 展 和 市场 环 境 的 日趋 复 杂 化 ， 来 越 多 的 企业 高级 财务 管理 人 员 需要 财 务 决 策 支持 系统辅 助 其 做 越 出正确 的财 务 决策 ， 企 业 在 竞 争 中立 于 不败 之 地 。 然 而在 经 历 了数 十 年 的发 展 以后 ， 确保 传统 财 务 决 策 支持 系统 仍 然存 在 诸 多 的 不足 ， 法 无 适 应 变化 的 财务 决 策环 境 。本 文通 过 回 顾 财务 决 策 支持 系统 的发 展 历 程 ， 细 分析 财 务 决 策 支持 系统 国 内研 究现 状 ， 出存在 的 不足 ， 其 详 找 为 向 更加 智 能 化 、 个性 化 的方 向发展 提 供 参 考 。 关 键 词 ：财 务 决 策 支持 系统 ； 展 历 程 ： 究现 状 发 研 中图 分 类号 ：８ Ｆ１ 文 献 标 识码 ： Ａ 文章 编 号 ：６ ３—０ ９ ２ １ １ １７ ９ ２（０ ０）０—０ ３ ０ ３ ４— １ Ｆ Ｓ 含义 Ｄ Ｓ的 实际上， 目前理论界对财务决策支持系统（ ｉａｃ ｌＤ ｃ ｉｎＳｐ ｏ Ｆｎｎｉ ｅｉｏ ｕ ｐｒ ａ ｓ ｔ Ｓｓ ｍ， Ｄ Ｓ 的理解并不统一 ， ｙｔ Ｆ Ｓ ） ｅ 基于研 究的角度不同 ， 究者对 Ｆ Ｓ 研 Ｄ Ｓ的 定义也各有侧重。综合起来看 ，Ｄ Ｓ是决策支持系统的理论与技术在财 ＦＳ 务领域的应用结果， 它建立于会计信息系统的基础之上 ， 并通过利用会计 数 据 及数 学 模 型及 财 务 管理 知 识 辅 助决 策 者 解决 财 务 管理 过 程 中 具 有 结 构 化 或半 结 构化 特 征 问题 的人 机交 互 系 统 。
决策支持系统研究现状及发展趋势
关 ｔ 调 ： 策 支持 系统 ； 科 学 ； 据 仓 库 ； 据 开 采 决 软 数 数
中 田分 类号 ：９ １６ Ｏ ３ ．
文麓标识码 ： Ａ
文●■号 ：０ ２ ２２２ ０ ）２ ０ ４ — ４ １０ —２５ （Ｏ ２０ — ０ １ ０
Ｎｅ Ｔｒ ｎ ｓ ａ ｄ Ｓ ａ ｕ ｆＤｅ ｉｉｎ Ｓ ｐ ｏ ｔ Ｓ ｓｅ ｗ ｅ ｄ ｎ ｔ ｔ ｓ ｏ ｃｓ ｕ ｐ ｒ ｙ ｔｍ ｏ
尹春 华 ， 培 亮 顾
（ 津 大 学 管 理 学 院 ， 津 ３Ｏ ７ ） 天 天 Ｏ ０ ２
■一 ：Ｓ Ｄ Ｓ是 － 前信 息 系 统研 究 的 最 新 发 展 阶段 ． Ｓ ３ ＇ Ｄ Ｓ的各 类 研 完 成 果 为 各 级 各 类 决 策提 供 了科 学的 方 法和 依 据 ， 此 Ｄ Ｓ成 为 软 科 学 中的 一 十 重要 分 支 ： 简要 评 速 了近 ２ 因 Ｓ Ｏ年 来 Ｄ Ｓ Ｓ 研 完的 理 论 成 果 与 应 甩现 状 ． 分析 了 Ｄ ｓ研 究 存 在 的 问题 和 车 足 ． 点 介 绍 了 Ｄ ｓ研 竞 发 展 ｓ 重 ｓ
ｉ ｎ
ｔ ａｉ ｉ ｈ ｒ ｔｅ神 ｐ ｓｎ
ｓｉｎｅ ｓｔｅｌｅ ａｈｅ ｃ ｔ ｎ ｐ ｌ ａ ｏ ｌｔＳｏ Ｓ ｅｄ ｅ ｌ 【 ｃ ｌｖｍｅｔ ａｄ ａｐｉ ￣ｎ ｓ Ｕ Ｄ Ｓ ｈａ ｙ ｈ 】 ｔ ｃ ａ ｆ
维普资讯
第ｌ ５卷第 ２期
２０ ０２ ４月 年
Ｐ ＬＣ 决 Ｏ Ｉ Ｙ —ＭＡ Ｎ借Ｒ 鉴 Ｅ Ｅ ＫＩ 策 Ｇ ＥＦＥＲ ＮＣ
．５ Ｎ ． １ ｏ ２
删
．２００２
决 策 支 持 系 统 研 究 现 状 及 发 展 趋 势
２ ｅｒ Ｉ ａ￣ｙｅ ｈ ｈ ｔ ｖ ｎ ｆ Ｄ Ｓ ０ ｙ ａｓ ｔ ｎ ｚｓｔｅ ｓｏｔ ｍｉｇｏ Ｓ Ａｔａｔｉｉｔ ｄ ｃｄ ｔｅＩ Ｗ ｔ ｎ ｓｏ Ｄ Ｓ ｃ ｌｓ ｔ ｎｒ ｕ ｅ ｈ ｌ ｒ ｄ ｆ Ｓ ｏ ｅ ｅ
硕士学位论文答辩(孙祥)
2.3.3决策支持系统的特征 1.可以处理来自不同数据源的大量数据。 2.灵活的提供报告和概述。 3.提供文本化和图形化说明。 4.支持深层次的挖掘分析。 5.采用先进的软件包执行复杂的、成熟的比 较和分析。 6.支持优化的、令人满意的和启发式的方法。 2.3.4决策支持系统的发展趋势 1.不断强化针对知识管理的功能。 2.日益强调多种数据、知识的综合、集成运 用。
3.5系统框架设计
用户
系 统 框 架 图
人机交互系统
OLAP 模型库 知识库 数据挖掘
Байду номын сангаас
数据仓库
数据仓库是物流配送决策支持系统的基础部件，它 用于维护、检索、管理和存储物流配送中心的基本数据、 历史数据、综合数据和元数据，并提供综合分析、时间 趋势分析等辅助决策信息。 联机分析处理实现多维数据分析，对集中于多维空 间的大量数据进行切片、切块、旋转、钻取等操作，获 取用户所需要的辅助决策信息。 数据挖掘可以对物流配送中心的数据库和数据仓库 中的数据使用一系列方法进行挖掘、分析,从中识别和 抽取隐含的、潜在的知识和决策信息。 知识子系统是物流配送决策支持系统智能化的主要 标志，它负责收集、存储和处理在决策过程中所需的知 识，这些知识包括特定的领域知识以及专家的决策知识 和经验知识。 模型库是物流配送决策支持系统用于支持多种决策 活动所要求的主要工具，它为达到支持这些活动的目的, 存储、维护和管理着相应决策活动所要求的模型，同时 实现多个物流领域模型的有机组合。 人机交互系统的目的是为物流决策者提供一个友好 的人机交互界面，方便用户对系统的使用。
第 二 章 物 流 配 送 决 策 支 持 系 统 的 理 论 基 础
2.1物流配送的基本概念
2.1.1物流配送的定义 在经济合理区域范围内，根据用户的要求， 对物品进行拣选、加工、包装、拆分、组配等作 业，并按时送达指定地点的物流活动。 2.1.2 物流配送的工作流程 1.备货 2.储存 3.拣货与分配 4.配装 5.运输 2.1.3物流配送的功能 1.降低生产企业的库存量。 2.提高送货的效率。 3.提高供应的保证程度。
决策支持系统研究现状分析
虽然 OLAP 工具在数据仓库的基础上得到了一定的发 展，但是数据挖掘(Data Mining，DM)，包括一系列的人工 智能和统计方法等在更精确的数据分析得到了越来越多的 应用。数据挖掘，是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含 的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值的信息或模式[11]， 一 般 又 称 数 据 库 中 的 知 识 发 现 (Knowledge Discovery in Database, KDD)。当今的时代是一个信息爆炸的时代，尤其 是网络和电子商务中飞速增加的数据量，更是极大的促进了 数据挖掘的发展。并且，数据挖掘的出现也在一定程度上解 决了智能决策支持系统中知识贫乏的问题。通过数据挖掘， 将数据中存在的信息转换为可用的知识，存入到知识库中， 为决策服务。
持系统的发展重点做了展望。
关键词：决策支持系统；智能决策支持系统；数据仓库；人工智能
中图分类号:TP182 文献标识码:A
文章编号：1004-731X (2011) S1-0241-04
Development of Decision Support System
LIU Bo-yuan, FAN Wen-hui, XIAO Tian-yuan
图 1 四库决策支持系统结构
用户
语言系统 （LS )
问题处理系统 （PPS)
知识系统 （KS )
图 2 三系统决策支持系统结构
从 1985 年开始，为了能够对集体讨论、效果评估等提 供更方便、高效的支持，群决策支持系统（Group Decision Support System，GDSS）开始产生。网络的快速发展与应用， 使得由多个物理分离的信息处理特点构成的计算机网络的 分布式决策支持系统（Distributed Decision Support System， DDSS）也在理论与实践中得到发展。同时，随着人工智能 领域（Artificial Intelligence，AI）的日趋活跃，将 DSS 与 AI 相结合智能决策支持系统（Intelligent Decision Support System，IDSS）开始受到广泛的关注，并已经成为当前 DSS 领域中最热门的研究方向。在信息不断融合、联系越来越紧 密的今天，3I 决策支持系统（Intelligent，Interactive and Integrated DSS，3IDSS），即智能型、交互式、集成化决策 支持系统，也开始崭露头角，吸引了学者的关注。
商业网点选址决策支持系统研究
ห้องสมุดไป่ตู้
通 过 研 究 国 内 外 发 达 城 市 商 业 网 点 布 局 的 情 况 ， 深 在 入 分 析 我 国 中 小 城 市 的 发 展 特 点 、 业 发 展 的 内 在 规 律 基 商
础上 ， 本系统 主要实 现 商业 中心 区 、 区域 商 业 中心 区、 区 社 商业三 级规模 大小 商业 网点 选址 。具 体 功能 主要 包 括 ： 图 层 编辑 、 矢量 图形操 作 、 格 图形 操 作 、 Ｓ 网点选 址 操作 栅 ＰＯ
Ｎ ｏ．１ ２ １， ０１２
现代 商贸工业 Ｍｏ ｅｎＢ ｓ ｅ ａｅＩｄ ｓ ｙ ｄ ｒ ｕｉ ｓ Ｔｒｄ ｕｔ ｎｓ ｎ ｒ
２ １ 第 １ 期 ０ ２年 １
商业 网点选址决 策支持 系统研究
王 航
（ 山师 范 学 院 旅 游 管 理 系 ， 东 潮 州 ５ １ ４ ） 韩 广 ２ ０ １ 摘 要 ： 合 商 业 网 点 选 址 决 策 支持 系 统 的 系统 需 求 、 现 功 能 和 应 用 特 点 ， 建 了 一 个 集 粗 选 址 和 精 选 址 功 能 为 一 结 实 构 体 的 选 址 系统 框 架 ， 借 助 Ａ 二 次 开 发 平 台进 行 系统 开发 ， 并 Ｏ 最后 进 一 步探 讨 了选 址 模 型 与 决 策 系 统 的 有 机 结 合 问 题 。
２ 系统分 析 与设 计
２ １ 系 统 需 求 分 析 ． （） 址 影 响 因 素 空 间 分 析 。可 以 根 据 自身 情 况 进 行 １选 选址影 响因素选 择 及权 重设 置 ； 以对 选址 影 响 因素 进行 可
编辑 处理 ， ： 加点 、 、 等信息 ， 如 添 线 面 修改 和 调整 结点 信息 等 ； 以对选 址影 响因素进行 空 间分析操 作 ， 要包 括一些 可 主 矢 量 图形 的 ， 冲 区 分 析 、 加 分 析 、 响 区 域 分 析 等 ； 缓 叠 影 同 时 ， 备 ， 量 形 式 转 为 栅 格 形 式 的 功 能 ， 格 数 据 的 重 分 具 矢 栅 类、 直线距 离分 析 、 格数 据 计算 器 等功 能 ； 以对影 响 因 栅 可 素 的数据表 进行 导 人 、 出功能 ， 出格 式 一般 为 Ｅ Ｃ Ｌ 导 导 Ｘ Ｅ 表， Ｅ Ｅ 在 ＸＣ Ｌ表 中编 辑 后 可 以重 新 导 人 。 （ ） 子群算 法精确选 址 菜单 中 ， ２粒 各项 参数 的设 置 。包 括 ： 性系数 、 惯 自身 学 习 和 社 会 学 习 系 数 、 子 初 始 化 、 子 粒 粒 初 始规模 、 大 迭代次数等 。 最 （ ） 题 图 输 出 。可 以 对 分 析 过 程 图 、 响 因 素 专 题 ３专 影
国内外可行性研究现状
国内外可行性研究现状近年来，随着全球经济一体化的不断推进，可行性研究的重要性日益凸显。
可行性研究旨在评估一个项目、计划或政策是否具备可行性，从而为决策者提供可靠的参考和决策依据。
在国内外，可行性研究已经成为一项不可或缺的工作，下面将对国内外可行性研究的现状进行分析和探讨。
一、国内可行性研究现状国内可行性研究的发展可以追溯到改革开放以来。
在中国，可行性研究已经逐渐成为各行各业的常态化工作，几乎涉及到所有领域。
国内可行性研究主要通过搜集相关数据、开展实地调研和制定专业报告等方式来进行。
在实践中，国内可行性研究主要分为市场可行性研究、技术可行性研究和财务可行性研究等。
市场可行性研究主要关注市场需求、市场规模、市场竞争等因素，从而判断项目或计划的市场前景。
技术可行性研究主要考察技术方案的可行性、技术难点和技术风险等因素，以确定项目的技术可行性。
财务可行性研究则主要侧重于项目的投资回报率、资金流动、盈利能力等，以评估项目的财务可行性。
国内可行性研究的方法和工具也在不断发展。
传统的可行性研究方法主要是通过搜集和分析历史数据，运用数学模型进行预测和评估。
而现在，随着信息技术的快速发展，数据采集、分析和决策支持系统的应用日趋普及，国内可行性研究也开始借助大数据、人工智能等技术手段，提高研究的准确性和效率。
二、国外可行性研究现状国外可行性研究一直处于引领地位，积累了丰富的经验和成果。
在国外，可行性研究被广泛应用于投资项目、基础设施建设、政策制定等方面，成为决策者必不可少的依据。
国外可行性研究的方法多样化，主要分为定性研究和定量研究两种。
定性研究通过专家访谈、问卷调查等方式，评估项目或计划的可行性，既考虑定量数据，也充分考虑利益相关者的看法和意见。
定量研究则主要依赖数据分析、统计模型等方法，通过量化分析来评估项目的可行性。
与国内相比，国外可行性研究更加注重可持续发展、环境保护和社会效益等方面的考量。
在可行性研究中，不仅要考虑项目的经济效益，还要充分评估项目对环境和社会的影响。
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决策支持系统国内外研究现状
摘要：决策支持系统国内外研究现状决策支持系统DSS(DeeisionS即portSystem)是信息系统研究的最新发展阶段。
它是运用可供利用的、合适的计算机技术，针对半结构化和非结构化问题，通过人机互换方式帮助和改善管理决策制定的有效性的系统。
卫生装备是保证部队平时和战时顺利完成卫勤保障任务的物质基础和重要条件。
作为军队后勤战略体系中的重要组成部分，卫生装备发展战略是对未来一个时期军队卫生装备发展的整体谋划，包括对未来一定时期卫生装备整体保障效能的基本取向，对卫生装备发展在高层次、大系统、全方位等方面的综合筹划。
它必须适应不同的卫勤保障模式，并随着军事战略和保障要求的变革而发生内在的客观变化，与战场环境及战争样式同步发展。
它决定了一个国家在未来一段时期内，军队卫生装备发展的方向和基本要求，其决策是否得当将直接影响到卫勤力量的组成和作用的发挥，直接关系到装备研究成果和平战时卫勤保障的水平。
关键词：卫生装备；决策支持系统；
整个卫生装备发展过程大致可以分为图中两个阶段: 卫生装备发展战略制定阶段和卫
生装备发展战略实施与管理阶段。
前一阶段是重点，决定了卫生装备体系建设的方向，后一阶段是在前一阶段的指导下按步骤完成的。
在环境评价的基础上，确定可能的威胁来源与威胁程度，从而确定我军可能担负的卫勤保障任务，并进行一系列比较研究，发现我军卫生装备体系的不足之处，从而提出一系列需求方案，再根据合适的方法对各种方案中提出的发展对象进行效能评估研究，将评估结果作为卫生装备发展战略决策的依据。
因此，卫生装备发展战略研究的重点就是体现在如何制定战略上。
在卫生装备研究方面，决策支持系统已用于卫生装备选型与编配等方面的研究。
但在卫生装备发展方向与重点研究中，尚没有较系统的辅助研究手段，大部分发展研究工作都是研究人员根据实际经验和成功的案例进行，已经不能满足卫生装备科学发展的需要。
因此巫需建立一个系统、实用的卫生装备发展决策平台，供从事卫勤保障与卫生装备决策的机关和研究人员使用，同时也为全军野战卫生装备论证中心提供决策平台。
国内外研究现状：决策支持系统国内外研究现状决策支持系统DSS(DeeisionS即portSystem)是信息系统研究的最新发展阶段。
它是运用可供利用的、合适的计算机技术，针对半结构化和非结构化问题，通过人机互换方式帮助和改善管理决策制定的有效性的系统。
目前，DSS 己成为系统工程与计算机应用领域中的重要研究课题。
通过国内外相关专家、学者的不断探索和研究，DSS在国内外学术界的理论研究和国民经济的实际应用中得到了
迅猛发展，在军事应用领域也有广阔的发展前景，世界各国都在竞相开发军事应用中的DSS。
国外民用代表性的DSS
(1)GeodataAnalysisandnisply System(GADs)这是由IBM研究开发的一个地理
数据分析与显示系统，其作用是用计算机来构造和演示地图，它被用于辅助设计警察的巡逻线路、规划城市发展、安排学校的辖区范围等。
(2)water ware 江河流域综合规划决策支持系统。
作为EuxekaEU487计划的最终成果，在墨西哥莱尔玛流域进行应用，以建立水量和水质的平衡，用这种方法可以产生一个取代历史流量资料的稳定流态，用来确定应改进哪些地方的废水处理设施以获取最大的利益。
它采用了完全开放式的、模块化的体系，根据集合程度的不同，具有不同的层次和结构。
系统包括如下基本结构:a、主菜单程序，用以协调各项独立的任务;b、地理信息系统(GIS)，
用以存储、显示所有的地理信息(如卫星影像、地图等);c、普通的数据库管理系统(DBMS)，提供除了空间数据之外的非空间数据(如关于对象的详细资料，时间序列数据等);d、至少一个或者更多的模拟模型、最优化模型、专家系统模型，具备从GIS和DBMS中获取数据的接口，可以提供分析功能;e、一套前处理和后处理程序，主要支持输入数据的编辑、输出的可视化或者结果分析模型，另外还可以处理每一个模型的多种方案;一套效用函数，用于数据准备和管理。
(3)ADeeisionSuPPortSystemforIntegratedForestEeosystem Man鲍ement
美国农业部开发的决策支持系统。
帮助森林经营管理者确定经营目标，设计经营管理计划，对当前状况和计划完成后预期状况进行评价，从而实现森林可持续经营。
(4)ILIAD(physicianDiagnostieana肠eatmentsoftware)ILIAD是一个医学专家软件，适用于世界范围内的医疗健康临床医生，用以提供专家质量的诊断咨询和病人模拟。
ILIAD覆盖了多于930种疾病、1500 个症状，并且提供包括ICD一9标准码在内的每一个诊断的治疗方案，有n，900 种疾病的表现覆盖了大内科的所有主要专科，包括:小儿科、皮肤科、精神科、妇产科、周围血管病、睡眠问题等等。
ILIAD包括四种工作模式:①会诊模式，指医生与专家系统的交互，其诊断推理工作开始于向系统输入对病人的实际检查，包括症状、体征、实验室结果等诊断要素;②讨论模式，如果使用者打算讨论一种假定的情况，可以通过输入一个关键词的号码来进行;③模拟模式，让使用者操作对真实诊断问题进行模拟求解;④参考模式，利用系统的医学文本参考资源，用户可以浏览超过700种诊断的附加描述，并可以查到超过3000 种专家出版物的摘要和注解。
国外军用代表性的DSSIS
(1)PAI:MD 导弹防御文件分析工具，美国国防部开发，主要用于帮助用户通过对多种类型的风险和费用进行对照，并根据一些定量和定性的标准来比较各种投资方案的优劣。
(2)e4I系统在美军全球配送网络中的C4I系统，为美军实施全球配送提供信息互联能力，为作战人员、决策人员和保障机构实施配送活动提供有关需求信息。
该系统形成了一个信息网格，其与有关程序、报告结构、自动化信息处理系统和通信网络相结合，使得作战指挥员和参谋人员能够指挥、监视、查询和管理与全球配送相关的行动。
在各种自动化指挥设施的支持下，指挥员不仅能够看到相对透明的战场，而且能够以更快的速度传达保障意图、进行科学决策。
(3)美军后勤信息决策支持系统充分利用商业运作、机构重组和全球信息、电子市场等一切先进手段，实现便捷顺畅的一体化后勤指挥与控制。