智能决策支持系统研究
基于人机协同决策理论构建智能决策支持系统探讨
基于人机协同决策理论构建智能决策支持系统探讨人机协同决策是一种以人类和计算机系统之间密切合作的方式来进行决策的理论。
随着计算机技术的快速发展，智能化决策支持系统的研究和应用已经成为现代决策科学的重要方向之一。
本文将探讨如何基于人机协同决策理论构建一款智能决策支持系统，并分析其优势和应用前景。
人机协同决策理论是指人类决策者与计算机系统之间相互协作、相互支持的决策过程。
在这种决策过程中，人们通过与计算机系统的交互，获取决策所需的各种信息并进行分析和处理，同时计算机系统通过算法和模型的帮助，提供支持和辅助，使人类决策者能够更准确、更快速地做出决策。
基于人机协同决策理论的智能决策支持系统可以借助大数据、人工智能和机器学习等技术，从多个角度对决策问题进行全面的分析和评估。
系统可以通过数据挖掘和模式识别技术，对大量历史数据进行分析，从中提取出有价值的信息，并给出决策者合理的建议和决策方案。
同时，系统也可以基于人类决策者的心理特点和行为模式，通过学习和自我适应的方式，不断提高其决策能力和准确度。
智能决策支持系统的优势在于其能够快速处理大量信息，提供全面的决策支持。
在面对复杂的决策问题时，决策者常常需要花费大量时间和精力进行信息搜集和分析。
而智能决策支持系统能够将这些繁琐的工作交给计算机系统完成，从而大大节省了时间和精力。
另外，系统还能够通过多样化的模型和算法，快速生成不同的决策方案，并根据用户反馈进行调整和优化，为决策者提供更可靠和可行的解决方案。
智能决策支持系统在各个领域的应用前景广阔。
在企业管理中，系统可以帮助高层管理人员进行战略决策和风险分析，提高企业的竞争力和市场占有率。
在医疗健康领域，系统可以通过大数据分析和模型预测，提供医疗诊断和治疗方案的建议，提高医疗服务的质量和效率。
在金融风控方面，系统可以通过对市场数据的快速分析和模型建立，提供风险评估和投资建议，降低投资风险和提高收益。
总的来说，基于人机协同决策理论构建智能决策支持系统是当前决策科学研究的重要方向之一。
智能决策支持系统的设计与开发
智能决策支持系统的设计与开发智能决策支持系统（Intelligent Decision Support System，简称IDSS）旨在通过信息技术的应用，为决策者提供准确、全面、实时的决策支持，并辅助其做出更明智的决策。
本文将就智能决策支持系统的设计与开发进行探讨。
一、智能决策支持系统的介绍智能决策支持系统是近年来信息技术发展的产物，它借助于人工智能、大数据分析等技术手段，能够在决策过程中提供专业、高效的决策支持。
智能决策支持系统能够从各个方面收集、整理和分析数据，为决策者提供可视化的决策结果，帮助他们快速做出准确的决策。
二、智能决策支持系统的设计原则1. 用户需求导向：智能决策支持系统应该以用户的需求为中心进行设计，在功能、界面等方面满足用户的期望和要求。
2. 可靠性和稳定性：智能决策支持系统在设计与开发过程中需要考虑到系统的可靠性和稳定性，确保系统能够长期稳定运行。
3. 直观易用：系统的界面设计应该简洁明了，功能操作要求合理化，让用户能够迅速上手使用。
4. 数据安全性：智能决策支持系统需要对数据进行有效的安全保护，保障用户的隐私和敏感信息不会泄漏。
三、智能决策支持系统的开发流程1. 需求分析：在设计与开发智能决策支持系统之前，首先要明确系统所需满足的具体需求，从用户的角度出发进行需求分析。
2. 架构设计：根据需求分析的结果，设计智能决策支持系统的系统架构，包括数据库设计、数据获取与处理模块的设计等。
3. 界面设计：根据用户需求和系统架构设计，进行界面设计，注重用户体验，保证界面简洁明了，操作友好。
4. 数据挖掘与分析：利用数据挖掘和分析技术，对系统所涉及的数据进行深入挖掘和分析，为决策提供潜在依据。
5. 模型建立与评估：基于数据挖掘和分析结果，建立相应的模型，并进行模型评估和优化，确保模型的准确性和实用性。
6. 开发与测试：根据需求分析、架构设计和界面设计的结果，进行系统开发和测试，确保系统能够正常运行并满足用户需求。
基于数据分析的智能商业智能决策支持研究
基于数据分析的智能商业智能决策支持研究第一章：引言1.1 研究背景商业智能（Business Intelligence，简称BI）是指利用数据分析工具和技术，将组织内部和外部的各种数据转化为有价值的信息，以支持企业的决策和战略制定。
随着大数据时代的到来，商业智能的重要性日益凸显。
然而，传统的商业智能系统往往只能提供静态的报表和分析结果，缺乏对数据的深度挖掘和智能化决策支持能力。
1.2 研究目的和意义本研究的目的是基于数据分析技术，构建智能商业智能决策支持系统，提供更加准确、及时和智能的决策支持能力，以帮助企业实现效益最大化。
本研究将运用机器学习、数据挖掘等相关技术，挖掘隐藏在海量数据中的规律和潜在价值，为决策者提供全面、准确的数据分析结果，从而支持更加科学、精准的决策制定。
第二章：相关技术和方法2.1 商业智能技术商业智能技术是指将数据转化为有用信息的一系列技术和方法。
其中包括数据仓库和数据集成技术、数据挖掘和机器学习技术、数据可视化和报表技术等。
这些技术和方法相互结合，能够实现对数据的全面分析和深度挖掘。
2.2 数据分析方法数据分析是商业智能的核心环节，包括数据预处理、特征提取、模型构建和结果评估等过程。
常用的数据分析方法有聚类分析、关联规则挖掘、分类和预测、时间序列分析等。
这些方法可以帮助企业发现数据中的规律和趋势，为决策提供有力支持。
第三章：智能商业智能决策支持系统设计与实现3.1 系统需求分析在设计智能商业智能决策支持系统之前，首先需要对系统的需求进行详细分析。
根据企业的具体情况和决策需求，确定系统的功能模块和数据源。
3.2 系统架构设计基于需求分析结果，设计系统的架构。
系统应包括数据采集和预处理模块、数据分析和挖掘模块、决策支持模块和用户界面模块。
其中，数据采集和预处理模块用于收集和清洗数据，数据分析和挖掘模块用于对数据进行深度挖掘和分析，决策支持模块用于提供智能化的决策支持，用户界面模块用于展示分析结果和交互操作。
油气运输中的智能决策支持研究
油气运输中的智能决策支持研究在当今能源需求不断增长的背景下，油气运输作为能源供应链中的关键环节，其高效性、安全性和可靠性至关重要。
智能决策支持系统的出现为油气运输领域带来了新的机遇和挑战。
本文将深入探讨油气运输中智能决策支持的相关研究，旨在揭示其在优化运输流程、降低成本、保障安全等方面的重要作用。
一、油气运输的特点与挑战油气运输具有距离长、运输量大、环境复杂等特点。
无论是通过管道、油轮还是油罐车等方式进行运输，都需要面对一系列的挑战。
首先，运输过程中的安全风险是不容忽视的。
油气属于易燃易爆物质，一旦发生泄漏或事故，将造成严重的人员伤亡和环境污染。
因此，如何确保运输过程中的安全监控和应急响应是至关重要的。
其次，运输成本也是一个关键问题。
包括能源消耗、设备维护、人力成本等，都直接影响着企业的经济效益。
优化运输路线、提高运输效率，以降低成本是企业追求的目标。
再者，油气运输还需要应对复杂多变的市场需求和供应情况。
及时调整运输计划，以满足不同地区和客户的需求，是保障能源供应稳定的重要环节。
二、智能决策支持系统的构成与功能智能决策支持系统通常由数据采集与处理模块、模型库与算法模块、决策分析模块和用户界面模块等组成。
数据采集与处理模块负责收集来自各个环节的大量数据，如运输设备的运行状态、油气的流量和压力、地理位置信息等，并进行清洗、整合和分析，为后续的决策提供数据支持。
模型库与算法模块包含了各种数学模型和优化算法，如运输路径规划模型、库存管理模型、风险评估模型等。
通过运用这些模型和算法，可以对运输过程进行模拟和优化，提供最佳的决策方案。
决策分析模块则根据模型计算的结果和实际情况，对不同的决策方案进行评估和比较，为决策者提供清晰、直观的决策依据。
用户界面模块则是决策者与系统进行交互的窗口，通过友好的界面展示数据和决策结果，方便决策者进行操作和管理。
三、智能决策支持在油气运输中的应用1、运输路径优化通过对地理信息、交通状况、运输成本等多因素的综合分析，智能决策支持系统可以为油气运输规划出最优的运输路径。
企业智能化决策支持系统的构建研究
企业智能化决策支持系统的构建研究随着信息技术的迅猛发展，企业面临着日益复杂和多变的市场环境，决策的质量直接影响着企业的竞争力和发展。
为了提高决策的准确性和效率，企业智能化决策支持系统成为了解决方案。
本文将探讨企业智能化决策支持系统的构建研究。
一、智能化决策支持系统的概念和优势智能化决策支持系统是指利用先进的信息技术和计算机科学方法，对企业决策过程进行模拟和辅助的系统。
它能够从大量的数据中提取有价值的信息，并运用机器学习、数据挖掘等技术进行分析和预测，帮助企业管理者做出准确的决策。
智能化决策支持系统的优势在于：1. 提供实时的数据和情报，帮助管理者全面了解企业的运营状况和市场动态；2. 基于数据分析和模拟技术，提供多种可能的决策方案，并预测其影响和结果；3. 可以辅助管理者进行决策风险的评估和管理，并提供多种决策策略的比较；4. 可以自动化执行决策，并对决策结果进行监控和评估，及时调整和优化决策。
二、企业智能化决策支持系统的构建要素要构建一套高效的企业智能化决策支持系统，需考虑以下要素：1. 数据采集与整合：建立一个全面、准确的企业数据系统，将各个业务环节的数据进行采集、整合和清洗，以保证数据的质量和可用性。
2. 数据分析与挖掘：利用机器学习、数据挖掘等技术对企业数据进行分析，挖掘其中的关键信息和规律，为决策提供依据和建议。
3. 决策建模与模拟：建立决策模型，将企业的各种参数、指标和变量纳入考虑，进行模拟和预测，为决策提供多种可能的方案和结果。
4. 决策评估与优化：对不同决策方案进行评估和比较，通过评估指标和方法，找出最优的决策策略，并为决策提供风险管理和优化建议。
5. 决策执行与监控：将决策结果自动化执行，并进行实时的监控和评估，及时发现并调整决策的偏差，并进行追踪和记录。
三、企业智能化决策支持系统的应用案例企业智能化决策支持系统已经在各个行业得到了广泛的应用。
以下是一些成功的应用案例：1. 零售行业：通过分析顾客行为和消费习惯的数据，帮助企业确定促销策略和产品定价，提高销售额和客户满意度。
数据驱动的智能决策支持系统研究
数据驱动的智能决策支持系统研究随着信息技术的快速发展和大数据时代的到来，数据驱动的智能决策支持系统成为各行各业不可或缺的重要工具。
这种系统依托于大数据分析的能力，能够对复杂的问题进行深入的挖掘和分析，从而帮助企业和组织做出更明智的决策。
一、数据驱动的智能决策支持系统的定义和特点数据驱动的智能决策支持系统是一种基于数据分析和挖掘的决策支持系统。
它通过采集和整理大量的数据，运用数据分析和挖掘技术，从中发现规律、发现问题，为决策者提供准确、可靠的数据分析结果和决策建议。
与传统的决策支持系统相比，数据驱动的智能决策支持系统有以下几个特点：1. 大数据分析能力：数据驱动的智能决策支持系统可以处理大规模、多种类、高维度的数据，能够深入挖掘数据背后的价值和规律，为决策提供更全面、更准确的支持。
2. 实时性和及时性：数据驱动的智能决策支持系统具备实时、及时的数据分析和决策支持能力，可以对最新的数据进行分析和挖掘，并及时向决策者提供决策支持。
3. 智能化的决策支持：数据驱动的智能决策支持系统不仅具备强大的数据分析能力，还能通过运用人工智能和机器学习等技术，对复杂的问题进行智能化的决策支持，从而帮助决策者做出更加理性、准确的决策。
二、数据驱动的智能决策支持系统的应用领域数据驱动的智能决策支持系统广泛应用于各行各业，帮助企业和组织提高工作效率、优化决策结果。
以下是几个典型的应用领域：1. 金融行业：数据驱动的智能决策支持系统在金融行业中应用广泛，可以用于风险评估、投资决策、信用评分等方面。
通过对大量的金融数据进行分析和挖掘，帮助金融机构预测市场趋势，降低风险，提高投资回报率。
2. 零售行业：数据驱动的智能决策支持系统在零售行业中可以应用于销售预测、库存管理、市场定位等方面。
通过对消费者行为数据的分析和挖掘，帮助零售商了解客户需求，优化产品组合，提高销售和客户满意度。
3. 医疗行业：在医疗行业中，数据驱动的智能决策支持系统可以应用于疾病诊断、药物研发、医疗资源分配等方面。
人工智能技术在决策支持系统中的应用研究
人工智能技术在决策支持系统中的应用研究一、引言随着信息技术的飞速发展，决策支持系统在管理领域中发挥着越来越重要的作用。
而人工智能技术作为一种强大的工具，为决策支持系统的发展提供了新的解决方案。
本文旨在探讨人工智能技术在决策支持系统中的应用研究，并分析其对决策过程的影响。
二、决策支持系统概述决策支持系统是一种通过运用信息技术和数学模型来帮助决策者做出决策的工具。
它能够收集、处理和分析大量的数据，并根据事先设定的规则和模型，提供决策者所需要的信息。
决策支持系统的主要目标是帮助决策者做出正确、高效、准确的决策。
三、人工智能技术在决策支持系统中的应用1. 专家系统专家系统是一种基于知识库的计算机程序，它能够模拟人类专家的决策过程。
专家系统通过采用规则和推理算法，将专家领域的知识和经验储存在系统中，实现对决策问题的分析与解决。
专家系统在决策支持系统中的应用可以帮助决策者更快速、精确地做出决策。
2. 数据挖掘数据挖掘是从大量的数据中发现隐含的信息和规律的过程。
在决策支持系统中，数据挖掘技术可以帮助决策者对各类数据进行分析和预测。
通过挖掘数据中的模式和趋势，决策者能够更好地理解问题的本质，并做出更为准确的决策。
3. 自然语言处理自然语言处理是指让计算机能够理解和处理自然语言的能力。
在决策支持系统中，自然语言处理技术能够将大量的文本数据进行结构化和分析，提取出信息并生成可用的数据。
决策者可以通过自然语言处理技术更加方便地获取和理解信息，从而做出更明智的决策。
四、人工智能技术对决策过程的影响1. 提高决策效率人工智能技术可以自动化地处理和分析大量的数据，为决策者提供准确有用的信息。
这样，决策者可以更快速地获取决策所需的数据，从而减少了决策过程的时间成本，提高了决策效率。
2. 提升决策质量人工智能技术可以通过挖掘数据中的隐藏模式和趋势，提供决策者更为准确的决策依据。
通过分析大量的数据，决策者可以更全面地了解问题的本质，并做出更为理性和合理的决策，提升决策质量。
人工智能在决策支持系统中的应用研究
人工智能在决策支持系统中的应用研究第一章引言人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一门研究领域，已经在各个行业得到了广泛的应用。
其中，在决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）领域，人工智能的应用也日益重要。
本文将对人工智能在决策支持系统中的应用进行研究和探讨。
第二章决策支持系统的概述决策支持系统是一种帮助决策者进行决策的系统。
它通过收集、整理、分析和展示数据信息，为决策者提供决策所需的支持和辅助。
决策支持系统的主要目标是提供决策者需要的知识和信息，以增强决策的效果和效率。
第三章人工智能在决策分析中的应用人工智能在决策分析中的应用是决策支持系统中的一个重要方面。
人工智能技术可以收集大量的数据，并通过机器学习和数据挖掘等方法进行分析和提取有用的信息。
通过分析这些数据，人工智能可以为决策者提供准确的决策建议，并帮助决策者制定有效的战略和计划。
在决策分析中，人工智能的应用还包括模拟和优化。
人工智能可以建立模型来模拟不同的决策结果，并评估每种决策的风险和回报。
同时，人工智能还可以通过优化算法，寻找最佳的决策方案，从而达到最优的决策结果。
第四章人工智能在决策支持系统中的专家系统应用专家系统是一种将人工智能技术应用于决策支持系统的重要手段。
专家系统可以通过学习和推理的方式，模拟专家的知识和经验，提供对决策的支持和指导。
专家系统在决策支持系统中的应用可以分为两个方面。
一方面，专家系统可以帮助决策者提供有关决策的知识和信息。
通过分析专家的决策过程和决策思路，专家系统可以为决策者提供有针对性的建议和指导。
另一方面，专家系统还可以通过学习和演化的方式，不断提升自身的决策能力，并适应不同的决策环境。
第五章人工智能在决策支持系统中的智能搜索应用智能搜索是人工智能在决策支持系统中的又一个重要应用。
智能搜索可以通过分析和处理大量的数据信息，为决策者提供全面、准确的搜索结果。
智能化决策支持系统人工智能技术为管理者提供智能化决策建议
智能化决策支持系统人工智能技术为管理者提供智能化决策建议随着科技的发展，人工智能技术在各个领域得到了广泛的应用。
其中，智能化决策支持系统作为一项重要的应用领域，为管理者提供了智能化的决策建议。
本文将介绍智能化决策支持系统的基本概念和原理，并探讨其在管理决策过程中的应用。
一、智能化决策支持系统的概念与原理智能化决策支持系统是利用人工智能技术，结合决策分析理论与方法，辅助管理者进行决策过程的一种系统。
其基本原理是通过收集和分析大量的数据、信息和知识，建立决策模型，运用人工智能技术进行数据挖掘和知识发现，从而提供决策建议和策略辅助。
二、智能化决策支持系统在管理决策中的应用1. 数据分析与挖掘智能化决策支持系统通过收集和分析庞大的数据，进行数据挖掘和分析，从中发现隐藏在数据中的有价值的信息和知识。
这些信息和知识可以帮助管理者更好地了解市场、客户需求、竞争对手等因素，为决策提供更加准确的基础。
2. 决策模型构建智能化决策支持系统通过建立决策模型，模拟和分析不同的决策策略和场景，以求得最优的决策结果。
管理者在制定决策时，可以通过系统提供的多种模型选择最适合自己的决策方案，减少决策风险和成本。
3. 决策建议与评估智能化决策支持系统能够根据已有的数据和知识，结合管理者的实际需求，提供个性化的决策建议。
系统根据预设的目标和限制条件，综合考虑各种因素，为管理者提供全面的决策信息和评估结果，帮助其做出明智的决策。
4. 决策过程优化智能化决策支持系统可以对决策过程进行优化和改进。
通过自动化和智能化的技术手段，系统能够提高决策的效率和精度，降低决策的风险和成本。
管理者可以借助系统提供的功能，提升自己在决策过程中的效率和水平。
三、智能化决策支持系统所面临的挑战尽管智能化决策支持系统在提高决策效率和质量方面具有显著的优势，但其仍然面临一些挑战。
首先，数据的质量和完整性对系统的决策结果有着重要影响。
其次，决策模型的建立需要动态更新和调整，以适应不断变化的环境和需求。
人工智能辅助决策支持系统的研究与设计
人工智能辅助决策支持系统的研究与设计人工智能的快速发展和广泛应用对于决策者来说提供了更多的信息和选择，但同时也带来了更复杂的决策环境。
在这种情况下，人工智能辅助决策支持系统的研究与设计变得十分重要。
本文将从研究和设计两个方面探讨人工智能辅助决策支持系统的相关问题。
首先，研究人工智能辅助决策支持系统的目的在于提供决策者所需的信息和工具，使其能够在复杂的决策环境中做出更准确、更理性的决策。
这需要对决策过程进行深入的分析和研究，找出其中的关键因素和影响因素，并利用人工智能技术来开发相应的决策支持系统。
其中，关键因素分析是研究人工智能辅助决策支持系统的重要环节。
通过对决策过程的深入研究，可以找出决策的关键节点和关键影响因素，并利用人工智能技术来处理和分析这些因素，从而提供决策支持系统所需的信息和工具。
其次，在设计人工智能辅助决策支持系统时需要考虑多个方面的问题。
首先是系统的结构设计。
决策支持系统应该具有合理的结构，包括数据采集、数据预处理、数据分析、决策模型选择与优化等模块，以满足决策者的不同需求。
其次是系统的技术设计。
人工智能技术是实现决策支持系统的重要手段，包括机器学习、自然语言处理、数据挖掘等技术。
在设计系统时，需要充分考虑这些技术的应用，并结合决策过程的特点来选择合适的技术。
最后是系统的用户界面设计。
决策支持系统的用户界面应该简洁易用，能够直观地展示决策所需的信息，并提供必要的交互功能，以便决策者能够方便地利用系统进行决策。
人工智能辅助决策支持系统的研究还面临一些挑战。
首先是数据的质量和稳定性问题。
决策支持系统所依赖的数据可能来自多个不同的来源，其质量和稳定性可能存在一定的问题。
因此，在设计系统时需要考虑如何解决这些问题，提高系统的准确性和可靠性。
其次是决策者对于人工智能的接受程度问题。
由于人工智能技术的复杂性和不确定性，一些决策者可能对其有一定的排斥心理。
因此，在设计系统时需要考虑如何提高决策者对于人工智能的接受程度，使其愿意使用和信任决策支持系统。
智能决策支持系统的研究与优化
智能决策支持系统的研究与优化智能决策支持系统（Intelligent Decision Support System, IDSS）是一种利用人工智能（Artificial Intelligence, AI）和数据科学技术来辅助决策制定的软件系统。
在现代社会中，决策制定是各个领域都面临的重要问题。
而智能决策支持系统通过整合和分析大量的数据，提供决策者所需的信息和模型，从而提高决策的效率和准确性。
本文将对智能决策支持系统的研究与优化进行探讨。
一、智能决策支持系统的发展历程智能决策支持系统的发展可以追溯到上世纪五六十年代。
当时，决策问题开始在学术界和实际应用中受到重视。
随着计算机技术的快速发展，人们开始尝试将计算机应用于决策制定的过程中。
然而，由于计算机处理能力和数据存储能力的限制，当时的决策支持系统主要依赖于数学模型和静态数据。
随着人工智能技术的逐步成熟，智能决策支持系统逐渐得到了改进和发展。
传统的决策支持系统主要依赖于事先定义好的规则和模型。
而智能决策支持系统则通过机器学习（Machine Learning）和深度学习（Deep Learning）等技术，可以自动从数据中学习和提取有用的特征。
这些技术不仅可以处理结构化数据，还可以处理非结构化数据，如文本、图像和声音等。
这使得智能决策支持系统在面对复杂和不确定的决策问题时，具备了更强的灵活性和适应性。
二、智能决策支持系统的关键技术1. 数据挖掘技术数据挖掘是智能决策支持系统的核心技术之一。
数据挖掘可以从大量的数据中提取出有用的信息和模式，并帮助决策者发现隐藏在数据背后的规律。
数据挖掘技术主要包括聚类、分类、预测和关联规则等方法。
通过这些技术，智能决策支持系统可以将决策问题转化为数据分析问题，从而提高决策的科学性和准确性。
2. 机器学习技术机器学习是智能决策支持系统另一个重要的技术。
机器学习通过让计算机从数据中学习和优化模型，来达到自主处理决策问题的目的。
智能农业决策支持系统研究
智能农业决策支持系统研究随着人口的增长和城市化的不断加快，农业生产面临着前所未有的挑战。
传统的农业生产方式凭借的是人工经验和感性判断，效率低下且难以保证质量。
而智能农业则是目前国内外推广发展的一种全新的农业模式，其中智能决策支持系统是智能农业中的核心技术之一。
本文将探究智能农业决策支持系统的研究进展和发展趋势。
一、智能农业决策支持系统的基本概念及应用智能农业决策支持系统（Intelligent Agriculture Decision Support System，IADSS）是指一种利用计算机、信息、网络及数学等相关技术进行数据采集、处理、分析、预测和决策的智能化系统。
该系统能够实时获取各种农业数据（如环境温度、湿度、二氧化碳浓度、土壤湿度等多维度参数），采用模型分析、数据挖掘、人工智能和复杂网络等技术，对农业生产全流程进行预测和分析，并根据预测结果自动提出最佳火速建议，实现农业生产的高效、精准管理。
智能农业决策支持系统的应用可以覆盖农业生产的各个方面，包括适宜种植品种、种植时间、肥料使用量、灌溉频率等各种决策，可以精确预测农业生产中的各种风险，减少损失，提高农业生产效益和决策水平。
二、智能农业决策支持系统的研究进展智能农业决策支持系统的研究已经在国内外进展了多年，研究者们从不同角度进行研究，以期将其应用于农业生产实践中。
目前，智能农业决策支持系统主要围绕以下几个方向进行研究：（一）数据共享与协作平台随着物联网技术和相关传感器技术的发展，农业生产中涉及到的数据越来越多。
如何进行数据共享和整合，以期实现农业生产各环节的协同，是智能农业决策支持系统研究的重要方向之一。
国内外已有很多研究者对这一问题进行了研究，一些采用云计算技术构建的农业大数据平台已经应用于实际生产中，如中国农业科学院的“智慧农业云平台”，为农业大数据的采集、存储、处理和服务提供了支持，为从事农业生产的各利益相关方提供了多样化服务。
AI机器人的智能智库与决策支持系统研究
AI机器人的智能智库与决策支持系统研究自从人工智能（AI）技术的兴起以来，AI机器人在多个领域中发挥着重要的作用。
其中之一就是AI机器人的智能智库与决策支持系统。
本文将探讨AI机器人在智库和决策支持系统中的应用，以及相关研究的最新进展。
一、智能智库的定义与功能智能智库是指运用AI技术和大数据分析等方法，汇集、储存并分析各种知识与信息，并通过智能算法和模型进行加工处理，以辅助决策者做出决策的系统。
智能智库能够从庞杂的信息中快速提取有用的知识，帮助决策者更好地了解问题背景、分析趋势，从而做出准确有效的决策。
智能智库的功能主要包括知识管理、信息分析和决策支持。
知识管理是指通过AI技术将各种知识和信息集中管理、分类和存储，形成一个知识库，方便查询和使用。
信息分析是指对大量的数据进行分析和挖掘，发现数据之间的关联和规律，并生成有用的知识和洞察。
决策支持是指根据决策者的需求，通过智能算法和模型分析数据，提供决策建议和方案，帮助决策者权衡利弊，做出最优决策。
二、AI机器人在智能智库中的应用AI机器人在智能智库中的应用主要体现在信息收集、问题分析和决策支持等方面。
1. 信息收集AI机器人可以通过网络爬虫技术和自然语言处理等方法，自动收集并整理各类信息。
它可以从多个来源获取信息，包括新闻媒体、学术论文、专利数据库等，将信息进行分类归纳，构建一个全面而丰富的知识库。
2. 问题分析AI机器人可以运用机器学习和数据挖掘等技术，对问题进行分析和挖掘。
它能够识别问题的关键点，发现问题之间的关联和规律，并提供深入的分析报告。
通过对大量数据的分析，AI机器人能够识别问题的风险和机会，为决策者提供权威的信息和建议。
3. 决策支持AI机器人可以根据决策者的需求和决策场景，生成决策模型并进行决策分析。
它利用大数据和智能算法，对各种因素进行量化和评估，并给出针对不同决策选项的建议。
决策者可以根据AI机器人提供的信息和建议，结合自身判断做出最佳决策。
智能决策支持系统研究与应用
智能决策支持系统研究与应用随着人工智能技术的不断发展，智能决策支持系统也成为了越来越多企业的重要工具。
智能决策支持系统可以帮助人们更快、更准确地进行决策，提高工作效率，改善决策结果。
本文将介绍智能决策支持系统的基本概念与分类、应用场景以及发展趋势。
一、智能决策支持系统的基本概念与分类智能决策支持系统是一种集计算机科学、人工智能、数学、管理等多学科知识于一体的辅助决策系统，通过数据挖掘、管理学、系统理论等方法，分析和处理大量数据，使得企业的决策更具科学性与准确性，降低企业的风险。
智能决策支持系统根据不同的决策形式和场景可分为以下几类：1. 商业智能系统（Business Intelligence System，简称BI）：BI是指通过大量的数据分析和挖掘，在企业内部绘制出一个完整的业务模型，从而更好地帮助管理层制定战略规划。
2. 决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）：DSS是一种基于数据的决策支持系统，可以帮助企业更快、更准确地预测未来变化，立即响应外界变化并优化企业整体经营决策。
3. 专家系统（Expert System，简称ES）：ES是一种基于人工智能的决策支持系统，主要采用类似专家的知识处理技术（Knowledge Processing Technology），将专业知识转换成计算机可以利用的知识，从而帮助人们更好地做出决策。
二、智能决策支持系统的应用场景智能决策支持系统广泛应用于各个行业的决策制定中，以下是几个典型的应用场景。
1. 市场营销决策在市场营销过程中，随着客户数据的不断积累，需要更好地利用数据进行市场分析，及时调整市场营销策略。
智能决策支持系统可以帮助营销人员更好地分析客户需求、行为数据等，制定更好的营销计划。
2. 生产运营决策在生产运营过程中，需要对生产数据、供应链数据、物流数据等大量数据进行及时分析。
智能决策支持系统可以帮助企业进行生产计划优化，提高生产效率，降低成本，进而为企业增加利润。
人工智能技术在决策支持系统中的应用研究
人工智能技术在决策支持系统中的应用研究随着科技的不断发展，人工智能技术逐渐成为大众关注的焦点。
人工智能技术具有高效、智能的特点，是现代化生产过程中不可或缺的技术手段。
尤其在决策支持系统领域中，人工智能技术的应用更是成为了研究热点。
本文将对人工智能技术在决策支持系统中的应用研究进行探讨。
一、什么是决策支持系统决策支持系统是一种基于计算机和信息技术的决策辅助工具，它为决策者提供可靠的信息支持，辅助决策者进行决策。
决策支持系统是以人为中心，以科技手段为辅助的现代化决策工具。
二、决策支持系统的分类决策支持系统可以按照不同的分类标准进行分类。
通常的分类方法有以下几种：1.按照决策支持系统的决策类型分类。
根据不同的决策类型，将决策支持系统分为战略决策支持系统、管理决策支持系统和操作决策支持系统。
2.按照决策处理方式分类。
根据不同的决策处理方式，将决策支持系统分为基于规则的决策支持系统、模型驱动的决策支持系统和知识驱动的决策支持系统。
3.按照决策支持系统的功能分类。
根据不同的决策支持系统的功能，将决策支持系统分为数据仓库决策支持系统、企业绩效管理决策支持系统、专家系统、分组决策支持系统和群体决策支持系统等。
三、人工智能技术在决策支持系统中的应用1.基于规则的决策支持系统基于规则的决策支持系统是一种基于专家经验而生成的领域知识，它可以通过条件、因素、结论、行为等规则描述领域知识。
随着人工智能技术的不断发展，在基于规则的决策支持系统中，人工智能技术的应用已经变得越来越广泛。
专家系统作为基于规则的决策支持系统的代表，通过硬编码的规则库实现了知识表示和推理等功能。
典型的专家系统包括MYCIN和DENDRAL等。
2.模型驱动的决策支持系统在模型驱动的决策支持系统中，主要采用的是数据分析和模型建立等技术手段。
在这个过程中，人工智能技术起到了至关重要的作用。
随着机器学习技术的不断发展，决策支持系统的可预测性和决策精确性已经大大增强。
自动化系统中的智能决策支持研究
自动化系统中的智能决策支持研究在当今科技飞速发展的时代，自动化系统已经广泛应用于各个领域，从工业生产到金融服务，从交通运输到医疗保健。
而在这些自动化系统中，智能决策支持正发挥着越来越重要的作用，它不仅能够提高系统的效率和准确性，还能够帮助人们做出更加明智的决策。
智能决策支持系统是一种融合了人工智能、数据分析、模型算法等多种技术的综合性系统。
它的核心目标是通过对大量数据的分析和处理，为决策者提供有价值的信息和建议，从而辅助他们做出最优决策。
与传统的决策支持系统相比，智能决策支持系统具有更强的数据分析能力、更准确的预测能力和更灵活的决策支持方式。
在工业生产领域，自动化生产线中的智能决策支持系统可以实时监测设备的运行状态，收集生产过程中的各种数据，如温度、压力、转速等。
通过对这些数据的分析，系统能够提前预测设备可能出现的故障，并及时发出警报，安排维修人员进行维护，从而避免生产线的停机，提高生产效率。
同时，智能决策支持系统还可以根据市场需求和原材料供应情况，优化生产计划，合理安排生产任务，降低生产成本。
在金融领域，智能决策支持系统在风险管理、投资决策等方面发挥着重要作用。
例如，银行可以利用智能决策支持系统对客户的信用状况进行评估，预测贷款违约的风险，从而制定合理的信贷政策。
在投资领域，智能决策支持系统可以分析大量的金融数据，预测股票、债券等资产的价格走势，为投资者提供投资建议，帮助他们优化投资组合，降低投资风险。
在交通运输领域，智能交通系统中的智能决策支持可以帮助交通管理部门优化交通流量，减少拥堵。
通过实时收集道路上的车辆行驶数据，系统可以分析交通状况，智能调整信号灯的时间，引导车辆选择最优的行驶路线。
此外，在物流配送方面，智能决策支持系统可以根据货物的种类、数量、目的地等信息，规划最佳的配送路线，提高物流效率，降低运输成本。
然而，要实现有效的智能决策支持并非易事。
首先，数据质量是一个关键问题。
如果数据不准确、不完整或者存在噪声，那么基于这些数据做出的决策就可能出现偏差。
数字化管理与智能决策支持系统研究
数字化管理与智能决策支持系统研究随着信息化技术的不断发展，数字化管理已经成为了一种趋势。
数字化管理可以帮助企业更好地管理业务，提高效率。
随着智能化技术的发展，数字化管理也出现了一个新的变化，即智能决策支持系统。
数字化管理数字化管理是将企业数据化、自动化、数字化，将企业管理活动转化为数字的过程。
数字化管理可以帮助企业提高生产效率，减少人力成本，降低出错率。
通过数字化管理，企业可以更好地把握自己的业务，更好地管理自己的资产。
数字化管理从理念开始，这种理念包括信息科技发展以及对工作效率和质量的追求，具有更好的管理可持续性和效果。
数字化管理的目的是实现企业经营管理的最高效和为员工、客户和其他合作伙伴提供最佳服务和最佳互动。
数字化管理的目的是使企业能够更好地利用信息技术来实现企业管理和业务作业的数字化。
这种转型包括将人工作業转变为数字作業，将复杂的管理工作变得更简单，将企业决策更加科学化。
数字化管理的关键在于将企业现有的业务数据进行提取、整合、分析和展现，从而帮助企业管理者更好地掌握业务状况、进行预测、制定计划和决策。
数字化管理的优点在于，它可以减少人力或员工的作业，减少因截止日期、计划流程、管理关键性等方面的局限性而存在的错误，有效回答管理者、客户和其他合作伙伴的需求相关问题，低成本快速地提供最适合的解决方案。
智能决策支持系统随着数字化管理的不断发展，人工智能技术也在不断的发展。
智能决策支持系统属于人工智能技术的一种，它可以帮助企业更好地进行决策，提高决策的准确性和速度。
智能决策支持系统是指建立在计算机技术基础上的用于协助决策的系统。
智能决策支持系统采用人工智能技术，可以通过对已有数据的分析和处理，根据当前的情况给出最优的决策方案。
也就是说，这种系统不是为了取代人类的决策，而是为了帮助人类更好地进行决策。
智能决策支持系统可以根据企业已有的数据，进行分析和处理，生成相关的数据和图表，并比较相同指标的差异和相关性。
企业治理中的智能化决策支持系统研究
企业治理中的智能化决策支持系统研究近年来，随着信息技术的迅猛发展，企业治理中的智能化决策支持系统越来越成为广大企业关注的焦点。
智能化决策支持系统是指将人工智能、数据挖掘、算法优化和模型建立等技术引入到决策制定的过程中，提供科学化、标准化的决策依据和策略。
其目的是有效提升企业的决策能力和竞争力，避免盲目决策，降低风险，提高企业的财务业绩。
一、智能化决策支持系统的基本概念智能化决策支持系统是基于人工智能、信息技术和模型理论等技术的创新。
它不仅包含了信息与知识管理、数据分析与处理、智能推荐和决策模型等功能，而且保证了决策制定管理的标准化、科学化以及全面化，可以提高企业的决策效能。
二、智能化决策支持系统的特点智能化决策支持系统的特点主要表现在以下几个方面：1、便捷性。
智能化决策支持系统可以将大量的数据和信息进行分类、整合，帮助管理人员在信息洪流中快速定位，得出正确的判断。
同时，它还可以处理海量数据，准确高效地得出有用的结果。
2、灵活性。
智能化决策支持系统可以根据企业的具体需求，设计不同的分析和决策模型，以适应不同企业的发展需求。
3、可靠性。
智能化决策支持系统可以通过模拟分析、预测模型等方法，对一定程度上的概率事件发生进行预测，借此提前预防或降低企业面临的风险。
4、快速性。
智能化决策支持系统可以准确、迅速地处理大量的数据和相关信息，使企业管理层在较短时间内得到决策建议。
三、智能化决策支持系统在企业治理中的应用1、战略决策。
智能化决策支持系统可以帮助企业进行市场调查、竞争分析、机遇评估等战略决策中关键话题的分析和处理，帮助决策者及时把握和捕捉市场机遇。
2、项目决策。
智能化决策支持系统可以帮助企业管理人员实现对项目的全流程管理，包括项目的投资决策、业绩评估、风险管理等方面的处理。
通过大量的历史数据分析和模拟分析，减少项目风险，使决策更具科学性和合理性。
3、竞争分析。
智能化决策支持系统可以对某一个市场环境的相关企业进行全面、系统性的分析，包括对竞争对手的业绩、产品线、企业文化、销售策略等方面的分析和对比，帮助企业在竞争中寻找到自己的优势和劣势，进而优化经营决策。
电力市场中智能决策支持系统研究
电力市场中智能决策支持系统研究在当今能源需求不断增长和电力行业竞争日益激烈的背景下，电力市场的复杂性和不确定性愈发凸显。
为了实现电力资源的优化配置和高效利用，智能决策支持系统的研究与应用正逐渐成为电力领域的重要课题。
电力市场是一个涉及众多参与者、复杂交易机制和多样化能源资源的庞大体系。
传统的决策方法在应对如此复杂的市场环境时往往显得力不从心。
智能决策支持系统则凭借其强大的数据分析和处理能力，为电力市场中的各类决策问题提供了全新的解决方案。
智能决策支持系统在电力市场中的应用场景广泛。
首先，在电力交易环节，它能够帮助市场参与者准确预测电价走势，从而制定最优的交易策略。
通过对历史电价数据、市场供需情况、天气变化等多种因素的综合分析，系统可以提供高精度的电价预测，使参与者在交易中占据有利地位。
其次，在电力生产规划方面，智能决策支持系统可以根据市场需求和能源价格波动，优化发电企业的机组组合和生产计划。
这不仅有助于降低生产成本，提高发电效率，还能更好地满足电力市场的需求。
再者，对于电网运营企业，该系统能够协助进行电网的优化调度和安全评估。
通过实时监测电网运行状态，智能决策支持系统可以快速识别潜在的安全隐患，并提供相应的解决方案，保障电网的稳定运行。
智能决策支持系统的核心组成部分包括数据采集与预处理模块、模型库与算法库、知识库以及人机交互界面。
数据采集与预处理模块负责从电力市场的各个环节收集大量的原始数据，并对其进行清洗、转换和整合，以确保数据的质量和可用性。
这些数据包括电力负荷、发电量、电价、天气信息等。
模型库与算法库则是系统的“大脑”，其中包含了各种用于数据分析和决策制定的数学模型和算法。
例如，时间序列预测模型用于电价预测，优化算法用于生产规划和调度决策等。
知识库存储了与电力市场相关的专业知识和经验规则，为决策提供了理论依据和参考。
人机交互界面则是系统与用户进行沟通的桥梁，使用户能够方便地输入需求和参数，获取决策结果，并对决策过程进行监控和调整。
智能决策支持系统在企业管理中的应用研究
智能决策支持系统在企业管理中的应用研究第一章引言企业管理是现代经济活动中至关重要的一环，决策是企业管理的核心。
然而，随着市场的不断发展和竞争的加剧，企业管理者面临着越来越复杂的业务环境和决策需求。
在这种情况下，智能决策支持系统（Intelligent Decision Support System，简称IDSS）作为一种利用人工智能和数据分析技术实现决策优化的工具，逐渐受到企业管理者的关注。
本文将探讨智能决策支持系统在企业管理中的应用研究。
第二章智能决策支持系统概述2.1 智能决策支持系统定义和特点智能决策支持系统是一种基于计算机和信息技术的决策辅助工具，通过利用人工智能和数据挖掘技术，帮助决策者收集、处理、分析和解释决策信息，提供决策的建议与支持。
2.2 智能决策支持系统的组成要素智能决策支持系统通常由数据仓库、知识库、决策模型和决策交互界面等组成，通过这些组成要素的协同工作，实现对决策过程的全方位支持。
2.3 智能决策支持系统的分类智能决策支持系统可根据不同的分类维度进行分类，如决策任务的性质、决策问题的复杂度、决策问题的类型等。
常见的分类包括基于知识的系统、基于数据的系统、基于模型的系统等。
第三章智能决策支持系统在企业管理中的应用3.1 战略决策支持系统战略决策是企业决策中最重要的层次之一，智能决策支持系统可以通过分析大量的内外部数据，提供精准的战略决策建议，帮助企业把握市场趋势和竞争态势。
3.2 运营决策支持系统运营决策是企业具体业务运营中的决策环节，智能决策支持系统可以根据企业的实时数据，通过数据预测和模拟分析等手段，提供优化的运营决策方案，从而提高资源利用效率。
3.3 风险决策支持系统风险决策是企业管理中必不可少的一环，智能决策支持系统可以通过风险评估、风险预警等手段，帮助企业及时发现和分析潜在风险，减少决策风险，提高企业的核心竞争力。
3.4 人力资源决策支持系统人力资源是企业发展的重要基础，智能决策支持系统可以通过人才智能分析、员工绩效评估等手段，帮助企业制定科学的人力资源决策，提高员工的满意度和工作效率。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
田2敲据仓库体最结棉囤
在数据仓库系统中,联机分析处理和数据挖掘具有相当重
要的地位.联机分析处理(On—Line Analytical Processing,O—
LAP)是一种针对特定问题的验证型分析工具,它是专门设计
用于支持复杂的分析操作的新兴软件技术,它侧重于对决策人
员和高层管理人员的决策支持,可以应分析人员要求快速,灵
它主要基于AI,机器学习,统计学等技术,高度自动化的分析 原有的数据,作出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,援铡 客体的行为.帮助主体决策.敷据挖掘的主要方法:关联分析, 序列模式分析,分类分析.聚类分析.图3为数据挖掘系统结
�
作者筒介:于学强(1975一).男.应用2003.增刊
7
④A.的存储转发模块收到信息后,转发给Au.
(3)A..以OOB模式发出与Btt的连接.
由于ADSL即非对称用户线的上行及下行传输速率是不
相同的.中国电信现使用的ADSL上行速率为128kbps.下行传 输速率512kbps;由于上行速率造成了通信的瓶颈.使得上述 系统的传输比较慢.不过中国电信正大力发展ADSL业务,而 且速率的提升也非技术广口j题,只需中国电信对速率进行重新设 置,上行速率就能达到512K,下行速率将可达到8M.加之其它
Yu Xueqiang
System
(R&D Center,Beijing New Building Materials Co.,Ltd,Beijing 100096)
Abstract:Based
strueture
oi.i
the introduction of IDSS
and facing the development of Data prospected.
弛圆表示辨数据
j
e]表示关系型数据
撤据仓生.—詹
L -高廑综合级 9轻度综台级 p当前细节级 '早期细节级
数据仓库数据库文件系统其他戤据系统
围3
DM系统的三级结构
4展望IDSS前景
计算机,网络通讯及多媒体技术的发展为IDSS提供了硬 件基础,使其能向分布,分层,并行的三层结构发展.随人工智 能技术的深入研究.数据仓库技术的进一步完善,知识获取瓶 颈的突破,新一代会学习,善分析,易操作的IDSS必在不久的 将来服务于大众,它的产生过程就如同蒸汽机发明之后,纺织
发展方向,具有很强的生命力.
D S S
2
IDSS的基本框架
美国学者Hill蛤智能决策支持系统提出了一个框架,至今
笔者依然认为它的内容是较全面的,见图1. 图中虚线以上的部分是传统的DSS,它由数据库,模型库 和用户接口三大部件组成,虚线眦下是智能决策支持系统
IDSS,各个部件有不同的用途. 田1智能决策支持系镜框架
2002;22(10)
3.张量,詹国华,袁贞明.计算机远程控制的实现与应用u】计算机应用.
2002;22(4)
4.(美)Anthony Jones,Jim Ohlund.Windows网络编程技术[MI机械工业 出版社.2000-03
5.包洪洋.王勇.范植华.WMIS的网络安全解决方案【Jl卅算机工程与
3基于数据仓库的IDSS
决策需要全面的,大量的信息,并且很多信息要从分布,异 构的海量数据中挖掘而得,传统的基于事务处理的数龌库难以 满足这一要求.数据仓库的出现,给1DSS的数据提取创造了很 好的条件.数据仓库(Date Warehouse.DW)就是一个用以更好 地支持企业或组织的决策分析处理的,面向主题的,集成的,不 可更新的,随时间不断变化的数据集合DI.它可将来自各个数据 库的信息进行集成.从事物的历史和发展的角度来组织和存储 数据,供用户进行数据分析,并辅助决策支持,为决策者提供有
话地进行大教据量的复杂查询处理.并以一种直观易懂的形式 显示结果.数据挖掘(Data Mining,DM)是一种决策支持过程,
参考文献
1.王永庆人工智能原理与方法[MI.西安变通大学出版社,1998-05 2.薛华成主编.管理信息系统【M1.第三版,清华太学出版社,1999-05 3.王珊等.数据仓库技术与联机分析扯理IM】淬}学出版社,1998—06 4.俞目燕,赖朝安,郏时雄等面向现代制造领域的决策支持系统研究Ⅱl 现代制造工程,2001;11:16_18 计算机工程与应用2003.增刊49
(下转49页)
数据库系统由数据库及其管理系统组成,它为决策提供了 数据能力或资料能力.模型库是给央策提供分析能力的部件.
模型能力的定义是转化非结构化问题为结构化问题的程度日.
只有把模型能力加入到传统信息系统中,才能将传统的信息系 统变成真正的央策支持系统.用户接口是人和智髓奂策支持系 统的接口.人的任何意图,系统的任何支持都要通过它才能最 终实现.深度知识指的是较为基础的知识,也就是关于知识的 知识.基本决策和信息价值的深度知识库是核心部分,它应当 包括决策的最基本的规律的知识,这种知识可能是一种常识.
⑤若A1J要与B.:建立连接,则通过步骤3建立与Bn的连 接(B.的具体过程如图3).
^网
大的便捷及经济利益.
}
6结论
(上接7页)
最
B网 固3
参考文献
1梁志龙,张志浩.WinGate代理Il艮务器的工作原理及应用矾.计算机应 用研究,2001;(10) 2.伍卫民,吴和生,蔡圣闻等一种安全高效的透明代理田.计算机应用,
应用.2002;38(增刊)
构图.
用的决策支持信息与知识.数据仓库技术不是一种单一的技术 或软件,它融合了数据库理论,统计学,数据可视化和人工智能 技术等多项研究领域.在大量数据中发现有价值的知识,用于
决策支持和预测未来".数据仓库(DW),数据仓库管理系统
(DWMS)和数据仓库工具共同构成数据仓库系统,其结构见图2.
Warehouse,the paper discusses the
and the Data
Management of IDSS.At last,the development is
Keywords:IDSS,Data
Warehouse,Data Mining,Expert system
l引言
由于决策本身的复杂性和动态性.决策所需信息的不足, 传统的决策支持系统(Decision
智能决策支持系统研究
于学强
(北新建材技术中《,北京100096)
E—malhyxq96@
摘要在时IDSS发展概速的基础上,论文姑寺当代教据仓库技术.研究了IDSS的系统框架,扳据管理,最后展望其发 展方向. 关键词智能捷革支持系统数据仓库数据挖掘专家系统
Research
on
the Intelligent Decision Support
xDIS技术的使用.代理服务器技术的应用将会给企业带来巨
①A.的存储转发模块接收到请求后,以OOB模式转发
给B,.
②B.的存储转发模块接收到请求后.以内网私有IP向BlI 发出连接请求.与之建立莲接,并向A.返回连接成功信息. ③A.的存储转发模块收到信息后,转发给A¨.
(孙,.可以通过两个代理服务器的转发与Bt.相互通信了.
Suppoa
OR/MS深度知识库是关于如何使用OR(运筹学)和MS(管理 科学)模型的知识.多域的专业深度知识库包括了使用数据的 知识.学习和知识获取的深度知识库的主要作用是使图1中的 1框的功能得以实现,由它指导如何获取信息,并不断学习积 累获取的信息经验,以修改3,4框的知识.
传 统
D S S
System.DSS)对非结构
化决策支持的突破甚少.随着计箅机硬件技术,网络技术和多 媒体技术的飞速发展,人们开始了对智能决策支持系统(Intel-
ligent Decision Support
System.IDSS)的研究,笔者认为只有当
系统具有一定智能时,它才能对决策支持做出更大的贡献. 智能决策支持系统是在加世纪80年代提出来的.它是央 策支持系统与人工智能技术.特别是专家系统相结合的产物, 它既充分发挥了专家系统中知识及知识处理的特长,又充分发 挥了传统决策支持系统中数值分析的优势,既可以进行定量分 析,又可以进行定性分析.能有效地解决半结构化及非结构化 问题,这就扩大了决策支持系统的应用范围,提高了系统求解 问题的能力Ⅲ.目前.智能决策支持系统已成为决策支持系统的