智能决策支持系统简介及案例ppt课件
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决策支持系统概述(PPT 44页)
▪ 美国加州圣何塞市的警察巡逻任务部署系统 ▪ 可口可乐公司的定价分析系统 ▪ 美国Eastern Bank 开发的用于支持有价证券投资决策、
账目审核的OPMS ▪ 日本7-11的销售支持系统
DSS的商业应用（国内）
▪ 华中科技大学冯珊等开发的用于我国人口和经济发展战 略规划及仿真的CDSS
▪ 中国人民大学开发的用于企业财务的DSS ▪ 西北工业大学王隆基等开发的用于企业产品生产计划的
▪ 按决策问题的重要性分
➢ 战略（规划）决策
有关全局或重大问题的决策，高层决策 如企业的长期发展规划、市场开拓
➢ 战役（管理）决策
为实现战略决策服务的决策，中层决策 如重大产品开发，企业内部人、财、物的组织
➢ 战术（业务）决策
企业生产、销售具体的事务性决策，基层决策 统计学、系统工程等方法寻找最优解
▪ 西门子公司花费780万美元设立供员工交流 的网站，帮助员工获得更多知识，使公司 销售额增加了1.22亿美元
▪ 使用基于互联网的知识管理后，世界银行 一天给巴基斯坦回复基础设施贷款
▪ Netscape公司知识共享策略失败
智能决策支持系统 Intelligent Decision
Support System
DSS的商业应用（国外）
▪ IBM公司开发了地理数据分析与显示系统GADS ；利用 GDSS进行决策分析
▪ Jan de Wit 公司开发了一个基于线性规划的DSS，在 2000年，LP使收益增加了26%，且边际贡献率增加了 32%
▪ 美国Simplan System 公司开发的辅助战略规划DSS， 即SIMPLAN
DSS发展
▪ 群决策支持系统(Group DSS) ▪ 分布式决策支持系统(Distributed DSS) ▪ 智能化DSS（Intelligent DSS） ▪ 决策支持中心(Decision Support Center) ▪ 战略决策支持系统(Strategic DSS) ▪ 经理信息系统（Executive Information System) ▪ 知识管理系统（Knowledge Management Systems） ▪ DW+OLAP+DM的新DSS ▪ 综合决策支持系统(Synthetic DSS) ▪ I3DSS（Intelligent Interactive & Integrated）
账目审核的OPMS ▪ 日本7-11的销售支持系统
DSS的商业应用（国内）
▪ 华中科技大学冯珊等开发的用于我国人口和经济发展战 略规划及仿真的CDSS
▪ 中国人民大学开发的用于企业财务的DSS ▪ 西北工业大学王隆基等开发的用于企业产品生产计划的
▪ 按决策问题的重要性分
➢ 战略（规划）决策
有关全局或重大问题的决策，高层决策 如企业的长期发展规划、市场开拓
➢ 战役（管理）决策
为实现战略决策服务的决策，中层决策 如重大产品开发，企业内部人、财、物的组织
➢ 战术（业务）决策
企业生产、销售具体的事务性决策，基层决策 统计学、系统工程等方法寻找最优解
▪ 西门子公司花费780万美元设立供员工交流 的网站，帮助员工获得更多知识，使公司 销售额增加了1.22亿美元
▪ 使用基于互联网的知识管理后，世界银行 一天给巴基斯坦回复基础设施贷款
▪ Netscape公司知识共享策略失败
智能决策支持系统 Intelligent Decision
Support System
DSS的商业应用（国外）
▪ IBM公司开发了地理数据分析与显示系统GADS ；利用 GDSS进行决策分析
▪ Jan de Wit 公司开发了一个基于线性规划的DSS，在 2000年，LP使收益增加了26%，且边际贡献率增加了 32%
▪ 美国Simplan System 公司开发的辅助战略规划DSS， 即SIMPLAN
DSS发展
▪ 群决策支持系统(Group DSS) ▪ 分布式决策支持系统(Distributed DSS) ▪ 智能化DSS（Intelligent DSS） ▪ 决策支持中心(Decision Support Center) ▪ 战略决策支持系统(Strategic DSS) ▪ 经理信息系统（Executive Information System) ▪ 知识管理系统（Knowledge Management Systems） ▪ DW+OLAP+DM的新DSS ▪ 综合决策支持系统(Synthetic DSS) ▪ I3DSS（Intelligent Interactive & Integrated）
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
智能决策支持系统 PPT课件
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 ：
智能决策支持系统简介及案例(共15张PPT)
传统三库DSS
四库IDSS
体系结构
智能人机接口
四库系统的智能人机接口接受用自然语言或接近自然语言的方式表达的决策问题及决策目标，这较 大程度地改变了人机界面的性能。
说好的减肥，却管 不住嘴，昨天吃的 香蕉含糖量太高了， 罪过罪过，现在又 饿了。。。
通过语法、语 义结构分析等 方法转换为系 统语言。
案例研究
适用性分析
交通事故管理问题是一个非常复杂的非结构问题。交通事故的管理可以分为事故检测、事故确定、事故响应和事故去 除4个阶段，每个阶段又有很多方案需要决策者进行决策。面对大量、复杂的相关数据，决策者采取哪套救援方案、 如何指挥各个部门协同工作，高效地进行事故管理,将直接影响到事故所造成的损失大小。 IDSS在决策支持系统的根底上引入人工智能技术，能够较好地解决非结构化问题，为决策者提供定性和定量的建议， 辅助其决策。引入IDSS的优势在于：
知识库管理系统
增、删、改、查等数据库操作
知
识
库 子
知识库
存储不能用模型描绘的专家经验
系
统
推理机
从已知事实推出新知识
研究现状
目前，按照智能决策方法，大致可以把IDSS分为三类：基于人工智能、基于数据仓库和基于范例推理的 IDSS。
多源数据集成、OLAP CBR（范例源）匹配与调整
存在问题
虽然近年来IDSS在技术上的开展突飞猛进，但由于面向的决策问题本身的复杂性，对于当前多数IDSS应用系统来说， 有些问题还亟待解决：
虽然近年来IDSS在技术上的开展突飞猛进，描但述由于事面实向M的为决真策问,题并本且身在的复规杂那性么，对库于中当前多数IDSS应用要系根统据来说事，故有性些问质题、还事亟故待解的决影：响范围、
人工智能的决策支持和智能决策支持系统课程(PPT 115页)
统的主要困难是什么？ 人工智能与人类智能的区别是什么？
7.1 人工智能的基本概念及原理
基本思想：
包含了学习人类的思考过程； 通过机器（计算机和机器人）来描述并复制这些过
程。
众所周知的定义：人工智能是一种机器行为， 如果由人类执行就可以称为智能。
比人类做的更好。
是让计算机理解和处理人类进行交流的自然语言。
7.1 人工智能的基本概念及原理
2．智能决策支持系统结构形式
1）基本结构
智能决策支持系统（IDSS）＝决策支持系 统（DSS）＋人工智能（AI）技术
问题综合与交互系统
模型库 管理系统
数据库 管理系统
模型库
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
人工智能的特征
符号处理：
数值与符号 算法与启发式算法
算法是一步一步地处理过程。 启发式算法：从经验中获取的直觉知识或经验法则。 推断：启发式算法的替代，包含运用启发式算法或从其
他搜索方法从事实或规则中推断。 机器学习：使系统调整行为并对外部环境做出反应。 例：人工神经网络和遗传算法。
主要问题是：如何在使成本最小化的同时保持高效的 运作。
信息系统部面临的难题：在解决来自用户的服务电话时 耗费时间严重，有时也很让人受挫。更糟糕的是，由于 员工的离职或退休，导致了绝大部分知识维护的遗失。
解决办法：开发了一个被称为阿基米德的基于规则的系 统。该系统运用Authorete工具获取知识，这些知识包 括：相关的安装问题、处理过程、步骤以及IT员工集体 经验中的解决方法。
阿基米德的核心是其知识库以及一个友好的用户界面。 知识是用简单的语句而非复杂的结构来表达的。这些语 句详细说明了当今的IT专家是如何分析软件安装并解决 问题的。该系统通过下拉菜单中一系列有意义的陈述来 指导用户，帮助KPN开发者并进一步完善知识。
7.1 人工智能的基本概念及原理
基本思想：
包含了学习人类的思考过程； 通过机器（计算机和机器人）来描述并复制这些过
程。
众所周知的定义：人工智能是一种机器行为， 如果由人类执行就可以称为智能。
比人类做的更好。
是让计算机理解和处理人类进行交流的自然语言。
7.1 人工智能的基本概念及原理
2．智能决策支持系统结构形式
1）基本结构
智能决策支持系统（IDSS）＝决策支持系 统（DSS）＋人工智能（AI）技术
问题综合与交互系统
模型库 管理系统
数据库 管理系统
模型库
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
人工智能的特征
符号处理：
数值与符号 算法与启发式算法
算法是一步一步地处理过程。 启发式算法：从经验中获取的直觉知识或经验法则。 推断：启发式算法的替代，包含运用启发式算法或从其
他搜索方法从事实或规则中推断。 机器学习：使系统调整行为并对外部环境做出反应。 例：人工神经网络和遗传算法。
主要问题是：如何在使成本最小化的同时保持高效的 运作。
信息系统部面临的难题：在解决来自用户的服务电话时 耗费时间严重，有时也很让人受挫。更糟糕的是，由于 员工的离职或退休，导致了绝大部分知识维护的遗失。
解决办法：开发了一个被称为阿基米德的基于规则的系 统。该系统运用Authorete工具获取知识，这些知识包 括：相关的安装问题、处理过程、步骤以及IT员工集体 经验中的解决方法。
阿基米德的核心是其知识库以及一个友好的用户界面。 知识是用简单的语句而非复杂的结构来表达的。这些语 句详细说明了当今的IT专家是如何分析软件安装并解决 问题的。该系统通过下拉菜单中一系列有意义的陈述来 指导用户，帮助KPN开发者并进一步完善知识。
第6章 电子政务中的智能决策PPT解析
6.1.3 决策支持系统的开发方法 决策支持系统的开发方法一般采用目标 导 向 法 （ object Oriented ） 和 原 型 方 法 （ Prototyping ）相结合的方法。具体步骤 是先研制一个个DSS的技术部件（应用原型 法），然后按照一般系统的结构和系统生 成方法组合成 DSS 的开发工具和开发环境 （应用目标导向法）。 6.1.4 DSS的应用举例
第6章 电子政务体系中的智能 决策
6.1 决策支持系统(DSS)概述
决策支持系统（ DSS ， Decision Supporting System），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、仿真技术和 信息技术为手段，针对半结构化的决策问题， 支持决策活动的具有智能作用的人机系统。该 系统能够为决策者提供决策所需的数据、信息 和背景材料，帮助明确决策目标和进行问题的 识别，建立或修改决策模型，提供各种备选方 案，并且对各种方案进行评价和优选，通过人 机交互功能进行分析、比较和判断，为正确决 策提供必要的支持。
6.2.2 IDSS的结构层次 依照系统层次的观点，IDSS从技术上可以划分为三个层次： 1）应用层，直接面向IDSS的使用者。在该层，决策者可 以根据自己的需要，确定IDSS的状态和约束。决策者通过用户 接口进行系统对话，输入相关信息，DSS则通过信息转换理解 用户请求和命令，并进行系统推理运算，将结果通过输出界面 反映给用户。整个过程对用户是透明的。 2）控制协调层，面向IDSS的总设计师。其基本单元是系 统中餐库的控制协调模块，系统工程师通过各库的标准接口来 建立它们之间的联系。 3）基本结构层，面向专业程序设计人员。专业程序设计人 员通过该层对各库进行具体的实现，具体到定义各库的组织结 构、通信方式等，以完成各库的内部管理和外部通信任务。
《决策支持系统应用》课件
01
根据市场需求、企业资源状况等因素，决策支持系统能够制定
合理的生产计划，优化资源配置。
生产调度与监控
02
系统可以对生产过程进行实时监控和调度，确保生产进度和质
量符合要求。
成本控制与质量管理
03
通过数据分析，决策支持系统能够协助企业控制生产成本、提
高产品质量，增强竞争力。
供应链管理
01
供应商选择与评估
无法替代人类判断
尽管系统能够提供数据支持和分析，但最终 的决策仍需依赖人类的判断和经验。
未来发展趋势
智能化发展
随着人工智能技术的进步，决策支持 系统将更加智能化，能够自动学习和 优化。
云端化部署
云技术的发展将推动决策支持系统的 云端化部署，方便用户随时随的成熟，决策支持系 统将能够整合更广泛的数据源，提供 更全面的分析。
市场预测
市场趋势分析
利用大数据和算法模型，决策支持系统能够 准确分析市场趋势，预测未来市场需求。
竞争态势评估
系统可以收集和分析竞争对手的市场表现、产品策 略等信息，为企业制定竞争策略提供依据。
营销策略优化
基于市场预测结果，决策支持系统可以帮助 企业调整营销策略，提高市场占有率。
生产计划与调度
生产能力规划
决策支持系统可以分析应聘者的简历、面试表现等信息，为企业选 拔合适的人才提供依据。
员工绩效评估与管理
系统可以对员工绩效数据进行全面分析，为企业制定合理的薪酬体 系和晋升机制提供参考。
培训与发展计划
基于员工绩效和职业发展需求，决策支持系统可以帮助企业制定个 性化的培训和发展计划，提高员工综合素质。
04
02
决策支持系统的基本原理
数据获取
[课件]智能决策支持系统在医疗领域应用案例分析-CBRPPT
![[课件]智能决策支持系统在医疗领域应用案例分析-CBRPPT](https://img.taocdn.com/s3/m/f3140061336c1eb91a375d8e.png)
相关理论
2ห้องสมุดไป่ตู้
CBR
RBR
含义
Case-Based Reasoning ，通过源案例 Rule-Based Reasoning ，通过既定 指导目标案例求解。以相似度衡量。类 规则指导目标案例求解，规则是人为 似机器学习、神经网络。 制定。类似专家系统。 自组织、自学习 概况性、一致性 在细分领域有很好的性能 提供推理依据 知识获取瓶颈 无记忆 规则的脆弱性
集成优化推理
系统建模
数据预处理
3
病案特征筛选
组合多个学习器的最简单方法是通过投票， 相当于学习器的线性组合，这种方法也称 为线性判断组合。
病案检索
以抽取的 N 个样本作为训练集，以 C4.5 决 策树为基学习器，训练 M 个决策树。在此 基础上应用Bagging算法。
Bagging 是一种典型的投票算法，其基本 思想是：对一个给定样本，由之前训练的 M 个模型，每一个模型给出一个预测值， 得票最多的值即确定为分类结果。
智能决策支持系统在医疗领域应用 案例分析-CBR
总 览
医疗诊断过程： CBR-RBR融合推理诊断模型：
1
总 览
IDSS处理过程：
1. 获取医疗病案数据，进行预处理。 2. 利用粗糙集理论对医疗病案数据进行特征属性约简。
1
3. 计算约简后的医疗病案数据的粗糙集属性重要度和信息增益值，综合加权后得到病 案特征的权重。
3
病案特征筛选
粗糙集约减
病案检索
集成优化推理
系统建模
数据预处理
信息增益（ IG ）方法 是一种重要的基于信 息嫡的案例特征属性评价方法。医疗病案 特征属性的信息增益值表示该症状特征存 在和不存在情况下所获取到的关于诊断结 果信息的平均值，即使用这个症状特征对 病案集进行分割而导致的期望嫡的降低。
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案例研11究 数据库设计
数据库
面向单个检测器 的数据
所有的事故检测算 法都是根据交通流 参数进行事故判断 的,因此,需要建立 各个检测器的交通 流参数表。
面向两个检测器 的数据
由于各种检测算法所 要求交通流参数的输 入形式不同,因此,需 要建立面向2个检测器 的数据表。
统计数据
综合数据（包括 图和表）
统计分析来自各检测器 的数据。统计ADT(日交 通量)、AADT(年均日交 通量)、WADT(周均日交 通量)、MADT(月均日交 通 量 ) 、 PHF( 高 峰 小 时 系 数 ) 、 C( 道 路 通 行 能 力)、高峰时段等数据。
1 智能决策支持系统/IDSS
——简介与案例研究
基本概2念
智能决策支持系统（IDSS，Intelligence Decision Support System）起源于八十年代 初期，有Bonczek等人率先提出，它的核心思想是将人工智能(AI，Artificial Intelligence)和 DSS相结合，应用专家系统技术，使DSS能够更充分地应用人类专家的知识通过逻辑推理来帮 助解决复杂的决策问题的辅助决策系统。
案例研9究 适用性分析
交通事故管理问题是一个非常复杂的非结构问题。交通事故的管理可以分为事故检测、事 故确定、事故响应和事故清除4个阶段，每个阶段又有很多方案需要决策者进行决策。面对大量、 复杂的相关数据，决策者采取哪套救援方案、如何指挥各个部门协同工作，高效地进行事故管 理,将直接影响到事故所造成的损失大小。
专家系统（ES）
人
专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大 量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类
工
专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。
智
神经网络是通过采用物理可实现的器件或采用计算机
能
来模拟生物体中神经网路的某些功能与结构，神经网
路属于基于案例学习的模型。
神经网络（ANN）
IDSS特性：
IDSS在决策支持系统的基础上引入人工智能技术，能够较好地解决非结构化问题，为决策 者提供定性和定量的建议，辅助其决策。引入IDSS的优势在于： ➢ 对数据的采集和分析可以利用IDSS，减少人工负担； ➢ IDSS可以对事故管理措施的效果进行模拟及评价，有利于决策者作出最佳选择； ➢ 由于交通事故的实时性，IDSS可以减少专家判定的延时，从而使得对于事故的处理更加及时，
自然语言处理系统
<#include studio.h> int i , j; select food where “she likes”; return i=banana; but she has banana yesterday; If(apple != yesterday’s food )
j = apple; else if(pie == “low energy”) ……
传统三库DSS
四库IDSS
体系结4构 智能人机接口
四库系统的智能人机接口接受用自然语言或接近自然语言的方式表达的决策问题及决策目 标，这较大程度地改变了人机界面的性能。
说好的减肥，却管 不住嘴，昨天吃的 香蕉含糖量太高了， 罪过罪过，现在又 饿了。。。
通过语法、语 义结构分析等 方法转换为系 统语言。
存放一些用于事故检 测的模型和算法。
事故影响范围确 定模型库
交通事故影响范围主 要指由于交通事故而 导致的交通延误和排 队长度等。主要存放 车辆排队模型、车流 波 动 模 型 和 Boltzman 模型等,以计算延误和 排队长度。
事故影响范围分 析模型库
其目标是建立事故延 误和排队长度与年平 均日交通量、通行能 力、事故率、事件持 续时间和左右路肩宽 度等因素的关系,可以 利用基本数学模型库 中的模型实现。
➢ 处理非结构化或半结构化的数据； ➢ 自主学习能力与推理能力； ➢ 良好的适应性和灵活性； ➢ 友好的人机接口； ➢ ……
体系结3构
由于人工智能技术应用于DSS的程度与范围不同，因此，构成IDSS的结构也不同，较完整 与典型的IDSS结构是在传统三库DSS的基础上增设知识库与推理机，在人机对话子系统中加入 自然语言处理系统（LS），形成智能人机接口，与四库之间插入问题处理系统（PPS）而构成 的四库系统结构。
体系结5构 问题处理系统
问题处理系统处于IDSS的中心位置，是联系人与计算机及所储存的求解资源的桥梁，主要 由问题分析器与问题求解器两部分组成。
问题处理系统的工作流程：
体系结6构 知识库和推理机
知识库子系统是对有关规则、因果关系及经验等知识进行获取、解释、表示、推理以及管 理与维护的系统，在DSS中引进知识库子系统提高了系统的智能化程度。知识库子系统从组成 上来看可分为三部分：知识库管理系统、知识库及推理机。
基于数据仓库的IDSS
多源数据集成、OLAP
基于范例推理的IDSS
CBR（范例源）匹配与调整
存在问8题
虽然近年来IDSS在技术上的发展突飞猛进，但由于面向的决策问题本身的复杂性，对于当 前多数IDSS应用系统来说，有些问题还亟待解决：
➢ 脆弱性和知识获取困难：传统IDSS难以开发应用的主要原因； ➢ 封闭性：系统只能利用本地资源；且系统一旦设计完成，在增加资源很难； ➢ 模块协调统一性差：数据库、模型库、方法库和知识库如何进行通信协调； ➢ 人机协调性差：主要表现在人机分工不合理和人机智能难结合； ➢ 灵活性和适应性差：推理机制和解释机制网王是静态的，被动的； ➢ ……
知识库管理系统
增、删、改、查等数据库操作
知
识
库 子
知识库
存储不能用模型描绘的专家经验
系
统
推理机
从已知事实推出新知识
研究现7状
目前，按照智能决策方法，大致可以把IDSS分为三类：基于人工智能、基于数据仓库和基 于范例推理的IDSS。
基于人工智能的IDSS
基于专家系统 基于机器学习
基于智能代理
IDSS
减少经济损失； ➢ பைடு நூலகம்…
【注】：以《交通事故管理智能决策支持系统设计初探》一文为例，作者：张晴，赵晶心，董德存。
案例研10究 模型库设计
模型库
基本数学模型库
事故检测模型库
存放一些具有无针对 性的基本数学模型和 算法,如初等模型、 微分方程模型、图论 及网络分析模型以及 概率统计模型等,支 持其他模型库的运行。