智能决策支持系统概述
智能决策支持系统
智能决策支持系统一、智能决策支持系统的定义决策支持系统(Decision Support System,简称DSS),就是以管理科学、运筹学、控制论、与行为科学为基础,以计算机技术、仿真技术与信息技术为手段,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所需的数据、信息与背景资料,帮助明确决策目标与进行问题的识别,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与优选,通过人机交互功能进行分析、比较与判断,为正确的决策提供必要的支持。
它通过与决策者的一系列人机对话过程,为决策者提供各种可靠方案,检验决策者的要求与设想,从而达到支持决策的目的。
决策支持系统一般由交互语言系统、问题系统以及数据库、模型库、方法库、知识库管理系统组成。
在某些具体的决策支持系统中,也可以没有单独的知识库及其管理系统,但模型库与方法库通常则就是必须的。
由于应用领域与研究方法不同,导致决策支持系统的结构有多种形式。
传统DSS 采用各种定量模型,在定量分析与处理中发挥了巨大作用, 它也对半结构化与非结构化决策问题提供支持, 但由于它通过模型来操纵数据,实际上支持的仅仅就是决策过程中结构化与具有明确过程性的部分、随着决策环境日趋复杂,DSS的局限性也日趋突出, 具体表现在:系统在决策支持中的作用就是被动的, 不能根据决策环境的变化提供主动支持, 对决策中普遍存在的非结构化问题无法提供支持,以定量数学模型为基础,对决策中常见的定性问题、模糊问题与不确定性问题缺乏相应的支持手段。
[1]DSS应具备以下特征[2]:●系统的主要功能就是为管理人员提供决策支持,其目的就是帮助管理人员进行决策而不就是代替她们,就是为了提高决策的效能而不就是组织的管理效率;●传统数据管理技术与有关的模型技术、分析技术相结合;●系统应该有很强的灵活性、适应性、便于用户使用。
智能决策支持系统(IDSS)就是决策支持系统与人工智能技术相结合的系统[3],她包括决策支持系统所拥有的组件,包括数据库系统、模型库系统与人机交互系统,同时集成了最新发展的人工智能技术,如专家系统、多代理以及神经网络与遗传算法等。
智能化决策支持系统方案
智能化决策支持系统方案一、引言决策是管理者日常工作中的核心任务之一，然而复杂的业务环境和庞大的数据量使得决策变得愈发困难和繁琐。
为了提高决策的准确性和效率，智能化决策支持系统应运而生。
本文将针对智能化决策支持系统的方案进行探讨。
二、智能化决策支持系统的概念和功能智能化决策支持系统是一种基于计算机技术和人工智能算法的决策辅助工具，旨在通过对大数据的分析和处理，结合决策者的经验和决策规则，提供决策过程中的信息支持和决策建议，帮助管理者做出更加科学、准确的决策。
智能化决策支持系统拥有以下主要功能：1. 数据采集与整合：通过对内、外部数据的采集和整合，形成全面的信息基础，为决策提供可靠的数据支持。
2. 数据分析与挖掘：通过数据分析和挖掘技术，从庞大的数据中发现关联和规律，为决策提供决策者未曾意识到的有用信息。
3. 决策模型构建：基于不同领域的决策模型，通过对历史数据的学习和分析，构建适用于具体问题的决策模型。
4. 决策模拟与评估：通过模拟不同决策方案的效果，评估其风险和优劣，辅助决策者进行决策选择。
5. 决策结果监控与反馈：对决策结果进行实时监控和反馈，及时调整决策方案，保证决策的有效执行。
三、智能化决策支持系统的应用案例以某电子商务平台的促销决策为例，阐述智能化决策支持系统的应用。
1. 数据采集与整合通过对平台内的用户行为数据、商品销售数据等进行采集，获取各类数据指标。
同时整合平台外的市场数据、社交网络数据等，形成全面的数据基础。
2. 数据分析与挖掘利用数据挖掘技术，分析用户的购买偏好、浏览趋势等，挖掘用户潜在需求。
同时通过对竞争平台的数据分析，了解市场动态和竞争态势。
3. 决策模型构建构建促销决策模型，基于历史数据和市场情报，建立商品定价模型、推荐算法、促销方案等。
4. 决策模拟与评估通过对不同促销方案的模拟和评估，预测不同方案的销售效果，评估其风险和收益。
5. 决策结果监控与反馈对决策结果进行实时监控，分析促销活动的效果和用户反馈，及时调整促销策略，以达到最佳效果。
智能决策支持系统
智能决策支持系统一、智能决策支持系统的定义决策支持系统〔Decision Support System，简称DSS〕，是以管理科学、运筹学、控制论、和行为科学为根底，以计算机技术、仿真技术和信息技术为手段，针对半构造化的决策问题，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所需的数据、信息和背景资料，帮助明确决策目标和进展问题的识别，建立或修改决策模型，提供各种备选方案，并且对各种方案进展评价和优选，通过人机交互功能进展分析、比较和判断，为正确的决策提供必要的支持。
它通过与决策者的一系列人机对话过程，为决策者提供各种可靠方案，检验决策者的要求和设想，从而到达支持决策的目的。
决策支持系统一般由交互语言系统、问题系统以及数据库、模型库、方法库、知识库管理系统组成。
在*些具体的决策支持系统中，也可以没有单独的知识库及其管理系统，但模型库和方法库通常则是必须的。
由于应用领域和研究方法不同，导致决策支持系统的构造有多种形式。
传统DSS 采用各种定量模型,在定量分析和处理中发挥了巨大作用, 它也对半构造化和非构造化决策问题提供支持, 但由于它通过模型来操纵数据,实际上支持的仅仅是决策过程中构造化和具有明确过程性的局部. 随着决策环境日趋复杂,DSS的局限性也日趋突出, 具体表现在:系统在决策支持中的作用是被动的, 不能根据决策环境的变化提供主动支持, 对决策中普遍存在的非构造化问题无法提供支持,以定量数学模型为根底,对决策中常见的定性问题、模糊问题和不确定性问题缺乏相应的支持手段。
[1]DSS应具备以下特征[2]：●系统的主要功能是为管理人员提供决策支持,其目的是帮助管理人员进展决策而不是代替他们,是为了提高决策的效能而不是组织的管理效率；●传统数据管理技术与有关的模型技术、分析技术相结合；●系统应该有很强的灵活性、适应性、便于用户使用。
智能决策支持系统〔IDSS〕是决策支持系统与人工智能技术相结合的系统[3],他包括决策支持系统所拥有的组件，包括数据库系统、模型库系统和人机交互系统，同时集成了最新开展的人工智能技术，如专家系统、多代理以及神经网络和遗传算法等。
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。
智能决策支持系统
智能决策支持系统现代社会中，决策是非常重要的一环。
无论是企业的管理决策，还是政府的政策决策，甚至是个人的日常决策，都需要依靠科学合理的方法来做出选择。
而随着信息技术的快速发展，智能决策支持系统逐渐走入人们的视野，成为一种重要的决策工具。
智能决策支持系统是一种结合了信息技术和决策理论的系统。
它不仅能够帮助人们收集和整理决策所需的数据和信息，还能通过建立数学模型和算法，为决策者提供科学准确的决策分析结果。
智能决策支持系统的核心目标是提高决策的效率和准确性。
首先，智能决策支持系统能够帮助决策者进行数据的收集和整理。
在现代社会中，信息爆炸的时代已经到来，决策者面临着海量的数据和信息，如何从中提取有用的知识和信息成为了一个巨大的挑战。
智能决策支持系统通过建立数据库和数据挖掘技术，能够将海量的数据整理成结构化的信息，为决策者提供决策所需的基础数据。
其次，智能决策支持系统能够进行决策分析和模型建立。
决策往往需要考虑到多个因素的影响，而这些因素之间又存在着复杂的关系。
智能决策支持系统可以借助数学模型和算法，将决策问题转化为数学或逻辑问题，并对其进行分析和求解。
通过模拟、优化和预测等方法，智能决策支持系统可以为决策者提供不同决策方案的评估和比较，帮助其做出更为明智的选择。
此外，智能决策支持系统还具备智能化和个性化的特点。
根据决策者的需求和偏好，智能决策支持系统能够定制化地为其提供决策分析结果和建议。
智能决策支持系统可以根据决策者的历史记录和决策偏好学习其决策模式，从而提供更加个性化和精准的支持。
同时，智能决策支持系统还可以通过自动化和智能算法的应用，减少人力成本和时间成本，提高决策的效率。
然而，智能决策支持系统的应用也面临一些挑战和问题。
首先是数据的准确性和完整性。
决策的结果往往依赖于所使用的数据，如果数据存在误差或者不完整，就会对决策结果产生误导。
因此，确保数据的准确性和完整性是智能决策支持系统应用的重要前提。
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、
智能管理中的智能决策支持系统设计与实现
智能管理中的智能决策支持系统设计与实现随着信息化时代的到来，人们在各个领域中应用人工智能的研究和应用逐渐深入，其中智能管理领域受到了广泛的关注和研究。
智能管理的一个核心问题是如何做出更加科学、精准的决策。
而智能决策支持系统的研发与应用，正是解决这一问题的有效手段。
一、智能决策支持系统的基本概念智能决策支持系统（Intelligent Decision Support System，简称IDSS），是利用人工智能等技术开发的决策支持系统，是对人类智慧的又一次追求。
IDSS在决策制定中，能够给予决策者以高效的支持和较为正确的解决策略，通常基于数据挖掘、人工智能等技术，并且可进行模型分析、评价和优化。
目前，智能决策支持系统已经广泛应用于金融、电力、能源、交通、医疗、企业管理等领域中，帮助企业高效地完成业务运营和管理。
随着信息技术的飞速发展和人工智能技术的普及，IDSS的设计和实现越来越受到了人们的关注。
二、IDSS设计的主要技术及过程智能决策支持系统设计的相关技术包括人工智能、数据挖掘、网络技术等，而IDSS的设计过程，则通常包括需求分析、系统设计、实现和测试几个阶段。
1、需求分析阶段在IDSS的需求分析阶段，需要管理员与用户充分了解职业特点、需求及问题背景，并进一步明确分析问题的性质、类型和解决方案。
此外，在需求分析阶段，并对IDSS功能性、适用性、易用性、可靠性、安全性、扩展性等方面进行评估。
2、系统设计阶段在系统设计阶段，设计师将根据需求分析结果，制定出合适的IDSS实施方案。
具体来说，需要制定设计方案、系统架构，并对关键模块进行设计和优化。
此外，还需要对系统数据进行规划、建模和管理。
3、系统实现阶段在系统实现阶段，开发专业人员将根据系统设计方案，采用各种技术制作IDSS系统。
在开发过程中，需要关注编程语言的选择、架构设计、数据库的构建和数据集的标签化。
并且，还需要对系统进行安全性和性能的优化。
智能决策支持系统
智能决策支持系统智能决策支持系统（Intelligent Decision Support System，简称IDSS）是一种基于人工智能技术的信息系统，旨在协助决策者进行复杂决策过程中的问题分析和决策选项评估，从而提供高质量的决策策略和方案。
它结合了数据分析、模型建立、决策规则设定等多种技术手段，能够对大量的数据和信息进行处理和分析，为决策者提供全面、准确的决策支持。
一、智能决策支持系统的概述及其特点智能决策支持系统是一种以人工智能技术为基础的软件系统，通过引入智能技术，能够对大量的数据进行分析和处理，提供决策者所需的信息和决策建议。
其主要特点包括：1. 数据处理能力：智能决策支持系统能够对大量的数据进行整理、存储和分析，从而为决策者提供全面的数据支持。
2. 信息可视化：系统以图表、报表等形式展示数据分析结果，使决策者能够直观地了解数据的情况和趋势。
3. 决策建议：系统根据分析结果和设定的规则，为决策者提供具体的决策建议和方案。
4. 智能学习能力：系统能够通过学习和适应不断改善自身的决策能力，提供更加精准的决策支持。
二、智能决策支持系统的组成和功能智能决策支持系统由多个组件和功能模块组成，包括数据管理模块、模型建立模块、决策规则设定模块和决策支持模块等。
1. 数据管理模块：负责对输入数据进行整理、存储和管理，确保数据的准确性和完整性。
2. 模型建立模块：通过建立数学模型和计算算法，对数据进行分析和处理，为后续的决策制定提供基础。
3. 决策规则设定模块：决策者通过设定决策规则，对数据和分析结果进行评估，制定相应的决策策略。
4. 决策支持模块：根据设定的决策规则和分析结果，为决策者提供决策建议和方案，辅助其进行决策。
三、智能决策支持系统的应用领域智能决策支持系统在各个领域都有广泛的应用，尤其在复杂决策问题上具有重要意义。
1. 企业管理：智能决策支持系统可应用于企业的战略决策、生产调度、供应链管理等多个方面，提供决策支持和优化方案。
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。
智能制造中的智能决策支持系统
智能制造中的智能决策支持系统在当今高度竞争的制造业环境中，智能制造已成为企业提升竞争力、实现可持续发展的关键。
而智能决策支持系统作为智能制造的核心组成部分，正发挥着日益重要的作用。
智能决策支持系统是一种融合了先进技术和管理理念的工具，它能够帮助企业在复杂多变的环境中快速做出准确、明智的决策。
想象一下，一个制造企业每天要面对海量的数据，包括生产线上的设备运行状态、原材料的供应情况、市场需求的变化等等。
如果仅仅依靠人工来分析和处理这些数据，不仅效率低下，而且很容易出现错误。
而智能决策支持系统就像是企业的“智能大脑”，能够自动收集、整理和分析这些数据，并提供有价值的决策建议。
智能决策支持系统的工作原理并不复杂，但却十分精妙。
它首先通过各种传感器和数据采集设备收集相关数据，然后运用数据分析技术对这些数据进行清洗、转换和整合，将其转化为有意义的信息。
接下来，系统会运用各种决策模型和算法，对这些信息进行深入分析，以发现潜在的规律和趋势。
例如，通过预测模型，系统可以预测未来的市场需求，帮助企业合理安排生产计划；通过优化算法，系统可以找到最优的生产流程和资源配置方案，提高生产效率和降低成本。
在智能制造中，智能决策支持系统的应用场景非常广泛。
在生产过程中，它可以实时监控设备的运行状态，提前预测设备可能出现的故障，并及时安排维修保养，避免因设备故障导致的生产中断。
同时，系统还可以根据订单需求和生产能力，自动调整生产计划，确保按时交付产品。
在供应链管理方面，智能决策支持系统能够实时跟踪原材料的库存和供应情况，及时调整采购计划，避免库存积压或缺货的情况发生。
此外，系统还可以对供应商进行评估和选择，优化供应链结构，降低采购成本。
与传统的决策支持系统相比，智能决策支持系统具有许多显著的优势。
首先，它的智能化程度更高。
能够自动处理和分析大量的数据，提供更加准确和全面的决策建议。
其次，它的响应速度更快。
可以实时获取数据并进行分析，帮助企业在第一时间做出决策，应对市场变化。
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。
智能决策支持系统名词解释
智能决策支持系统名词解释
智能决策支持系统是一种用于支持决策者在做出明智决定时获
取技术支持的工具。
它采用了复杂的技术，如计算机模拟和数据挖掘，帮助政策制定者分析有效的政策，并帮助他们实现决策的最优化。
1、决策：决策是一个人或团体采取行动的过程，用于解决某些未解决的问题或实现某些目标。
2、智能：智能是一种人工智能技术，是人工模拟人类的智力思维过程，它将运行算法以解决规划问题，求解决策方案和模拟实际场景以获得正确的解决方案。
3、支持：支持是指提供技术支持、知识咨询和专家服务，以确保决策者的决策过程及其结果是正确的。
4、系统：系统是指一组集成在一起的元素（如计算机硬件、软件、人类资源等），它们经过设计，能够协作实现特定的目标。
5、计算机模拟：计算机模拟是采用计算机技术来模拟真实世界中的系统，以便研究系统的性质和行为，以及采取针对不同情况的有效措施。
6、数据挖掘：数据挖掘是一种分析海量数据的技术，它通过抽取数据中的有用信息，推断出特定的模式，以及决策者所面临的问题，为决策者提供有价值的参考。
智能医疗决策支持系统
智能医疗决策支持系统智能医疗决策支持系统智能医疗决策支持系统（Intelligent Medical Decision Support System，简称IMDSS）是一种基于人工智能技术的医疗辅助工具，旨在通过分析和处理大量医疗数据，为医生提供准确的诊断和治疗建议，以提高医疗效果，降低医疗风险。
一、引言在现代医疗领域，医生面临着疾病种类繁多、诊断与治疗变化多端的挑战。
因此，开发一种能够辅助医生做出决策的智能系统成为了当务之急。
二、智能医疗决策支持系统的工作原理1. 数据采集和处理IMDSS通过连接医疗设备和电子病历系统，收集患者的生理参数、病史、实验室报告等医学数据，并将其整合到系统中。
系统可以自动从海量的医学文献数据库中提取有关疾病诊断和治疗的最新信息，并进行数据挖掘、清洗和预处理。
2. 数据分析和模型构建IMDSS采用机器学习、深度学习等技术，对大规模的医疗数据进行分析和挖掘。
系统可以构建各种模型，如分类模型、回归模型等，以预测患者的病情发展趋势、判断疾病类型和严重程度等。
3. 决策支持和建议基于对数据的分析和模型的构建，IMDSS可以为医生提供决策支持和建议。
医生可以输入患者的相关信息，系统会根据已有的模型和知识库，生成针对患者的个性化诊断和治疗方案。
医生可以对系统提供的建议进行修改和优化，以满足患者的具体需求。
三、智能医疗决策支持系统的应用1. 疾病诊断IMDSS可以通过对患者的病史、临床表现和实验室检查数据的分析，辅助医生进行疾病的早期诊断和区分。
系统可以根据疾病的特征和规律，自动给出诊断结果，并提供相应的治疗建议。
2. 治疗方案选择IMDSS可以根据患者的个性化信息和疾病特征，帮助医生选择最适合的治疗方案。
系统会基于大量的临床试验和研究结果，为医生提供治疗效果、不良反应、药物相互作用等方面的参考意见。
3. 医疗质量管理IMDSS可通过对大量的医疗数据进行分析，评估医疗质量和效果，提供反馈和建议。
第三章智能决策支持系统
第三章智能决策支持系统
智能决策支持系统是使用计算机科学、管理科学及其它知识自动或半
自动地协助决策过程的一类软件系统。
它是一种利用计算机和通讯技术来
支持各级领导迅速综合整理信息、分析问题、决策制定、规划执行和控制
实施的新型技术，通过实现专家系统技术及人工智能技术等，可以将复杂
的决策分解成简单的模块，以及避免个人思维偏见的影响，在决策中达到
理性、系统的最优结果。
智能决策支持系统的基本结构包括：决策支持环境、决策方法及工具、信息处理工具、决策支持技术以及控制系统。
1、决策支持环境
决策支持环境主要指的是决策过程的软件环境。
它包括决策支持工具、数据库管理系统以及相关的网络通信系统。
它能够提供决策者较为完整的
信息系统，处理决策活动中所涉及的复杂问题，以及在系统中模拟出不同
的状态，为决策者提供综合的决策依据。
2、决策方法及工具
决策方法及工具提供给决策者一定的决策支持。
这些方法及工具可以
帮助决策者收集、清洗、预处理、分析、组织及展示相关信息，从而满足
决策者的决策需求。
3、信息处理工具。
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。
基于人工智能的智能决策支持系统设计
基于人工智能的智能决策支持系统设计智能决策支持系统是一种基于人工智能的信息技术工具，旨在帮助决策者在复杂的决策环境中做出优化的决策。
该系统通过收集、分析和解释大量数据，并利用算法和模型进行推理和预测，为决策者提供准确有效的决策建议。
本文将探讨基于人工智能的智能决策支持系统的设计原理和实施方法。
一、智能决策支持系统的概述智能决策支持系统是一种利用人工智能技术的决策辅助工具，其目的是通过收集和分析各种数据源，为决策者提供全面、准确和可靠的决策信息。
智能决策支持系统主要涉及以下几个方面：1. 数据收集与整合智能决策支持系统需要从多个数据源中收集、整合和清洗数据。
这些数据源包括企业内部的数据库、市场调查数据、外部实时数据等。
系统需要对这些数据进行标准化处理，以确保数据的一致性和可比性。
2. 数据分析与挖掘智能决策支持系统利用数据分析和挖掘技术，从大量的数据中提取有用的信息和知识。
这些技术包括统计分析、数据挖掘、机器学习等。
系统通过这些技术来发现数据中的模式、趋势和关联，从而为决策者提供可靠的决策依据。
3. 模型与算法建立智能决策支持系统需要建立各种数学模型和算法，以模拟和预测复杂的决策环境。
这些模型和算法可以是基于统计学、优化学、机器学习等领域的理论和方法，用于解决具体的决策问题。
4. 决策建议与优化智能决策支持系统根据分析和模型的结果，为决策者提供决策建议和优化方案。
这些建议和方案可以是基于规则、基于经验、基于模型等不同类型的决策方法。
系统还可以通过引入多目标优化和风险管理技术，帮助决策者在复杂的决策环境中做出最优决策。
二、智能决策支持系统的设计原理智能决策支持系统的设计原理主要包括以下几个方面：1. 需求分析与问题建模在设计智能决策支持系统之前，需要对决策环境和决策需求进行全面的分析和理解。
通过与决策者的沟通和讨论，确定系统的目标和功能，建立准确的问题模型。
2. 数据采集与处理系统需要设计合适的数据采集和处理模块，从各种数据源中获取和整合数据。
智能决策支持系统
IDSS(智能决策支持系统)简介1 IDSS的来历1.1IDSS是如何产生的高层管理领域中的管理决策者常常遇到一些结构不良问题"由于这些问题无法准确描述处理原则且极其复杂"因而不能应用标准程序性过程进行求解#为了解决这种情况决策支持系统（DSS）应运而生：从DSS产生至今的12多年里，DSS在概念内涵、结构设计和应用研究诸方面取得较快发展。
尽管如此，由于传统DSS的设计强调对数据模型和两者集成的支持，其实现起先主要局限在单独和特定的问题领域，因而存在领域依赖和用户接口友好性较差等不足。
因此传统的DSS以数据和数学模型分析技术为特征"具有阶段性和局限性。
1.2 IDSS的概念IDSS的核心思想是将人工智能技术和其它相关学科的成果及其技术相结合，使DSS具有人工智能的行为，能够充分利用人类的知识。
随着IDSS的发展，人们不断将IDSS的智能部件进行扩展，使IDSS的智能并不仅仅限于对知识库的使用上，对模型库而言，它可以实现模型自动选择和生成；对于人机界面部分，它可以使其更容易使用和可以理解决策者的思维，具有学习功能；对于数据库部分，数据仓库、联机分析处理和数据挖掘技术的应用，可以对数据进行复杂的分析处理，同时可从数据(仓库）库中挖掘出隐含的知识，增强原来的知识库，以达到增强系统智能决策的目的。
3 IDSS的研究现状按照智能决策方法，大致可以把IDSS分为3类：3.1基于AI的IDSS;①基于ES的IDSSES是目前AI中应用较成熟的一个领域，一般由知识库、推理机及数据库组成。
它使用非数量化的逻辑语句来表达知识，用自动推理的方式进行问题求解!而DSS主要使用数量化方法将问题模型化后、，利用对数值模型的计算结果来进行决策支持。
②基于机器学习的IDSS机器学习是通过计算机模拟人类的学习来获得人类解决问题的知识：机器学习由于能自动获取知识，在一定程度上能解决专家系统中知识获取瓶颈问题。
机械设计中的智能化决策与支持系统
机械设计中的智能化决策与支持系统在当今科技飞速发展的时代，机械设计领域也迎来了前所未有的变革。
智能化决策与支持系统正逐渐成为机械设计过程中不可或缺的重要工具，为设计师们提供了更高效、更精确的设计方案，极大地提升了机械产品的质量和性能。
一、智能化决策与支持系统的概念与特点智能化决策与支持系统是一种融合了先进的信息技术、数据分析和决策理论的综合性系统。
它能够收集、处理和分析大量与机械设计相关的数据，并基于这些数据为设计师提供决策建议和技术支持。
其主要特点包括：1、数据驱动：系统依赖于丰富的设计数据和实际运行数据，通过对这些数据的挖掘和分析，发现潜在的规律和趋势，为决策提供依据。
2、智能化分析：运用人工智能、机器学习等技术，实现对复杂设计问题的自动分析和推理，能够快速给出合理的解决方案。
3、实时性：能够实时响应设计师的需求，及时提供最新的信息和建议，帮助设计师在设计过程中迅速做出调整。
4、交互性：支持设计师与系统之间的双向交流，设计师可以根据自己的经验和判断对系统的建议进行修正和完善。
二、智能化决策与支持系统在机械设计中的应用1、方案设计阶段在方案设计阶段，系统可以根据设计要求和约束条件，自动生成多个初步设计方案，并对每个方案进行性能评估和成本估算。
设计师可以通过比较这些方案，快速筛选出最具潜力的设计方向。
例如，在设计一款新型发动机时，系统可以根据功率、扭矩、燃油经济性等要求，生成不同的气缸布局、进气系统和燃烧方式的组合方案，并预测每个方案的性能指标和制造成本。
2、详细设计阶段在详细设计阶段，系统可以对零部件的尺寸、形状、材料等进行优化设计。
通过有限元分析、拓扑优化等技术，在满足强度、刚度等要求的前提下，减少材料使用量，降低成本，提高产品的可靠性。
比如，在设计一个机械结构件时，系统可以根据受力情况和工作环境，自动优化结构的几何形状，使其在满足强度要求的同时，重量最轻。
3、仿真与验证阶段在仿真与验证阶段，系统可以利用虚拟样机技术对设计方案进行模拟运行，预测产品在实际工作中的性能和可能出现的问题。
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一、引言智能决策支持系统（Intelligent Decision Support System，IDSS）作为一种基于人工智能技术的系统，可以为决策者提供有效的决策支持和帮助。
随着信息化时代的到来，IDSS已经成为了企业决策、政府管理和科学研究等领域中不可或缺的一部分。
本文将着重探讨IDSS的设计与开发。
二、IDSS的概述IDSS是基于计算机和人工智能技术的一种支持决策过程的系统。
它能够帮助决策者在面对复杂、不确定、动态的决策环境时做出合理的决策。
IDSS主要分为以下三种类型：1. 模型驱动型IDSS：根据决策问题的特性，选择合适的数学模型，采集相关数据，并通过数学建模、数据处理等方式为决策者提供决策支持。
2. 知识驱动型IDSS：基于专家系统、推理机等人工智能技术，将领域专家的知识和经验转化为可供系统使用的知识表达形式，为决策者提供决策支持。
3. 数据驱动型IDSS：基于数据挖掘、机器学习等技术，利用大数据分析和处理技术发掘隐藏在数据背后的规律和模式，为决策者提供决策支持。
IDSS的设计是一个涉及多个方面、多个环节的复杂系统工程。
在设计过程中，需关注以下几个方面：1. 决策问题的建模：对决策问题的特性进行分析和抽象，确定决策问题的决策对象、属性、环境等要素。
根据问题特性以及所选用的IDSS类型，选择合适的决策建模方法。
2. 数据采集与处理：获取与决策问题相关的数据，对数据进行清洗、预处理、转换等操作，将数据转化为可供IDSS使用的数据形式。
数据采集和处理是IDSS成功设计的关键环节之一。
3. 系统模块构建：根据设计的IDSS类型，构建系统必要的模块。
模型驱动型IDSS需要构建数据处理模块、数学模型构建模块等，知识驱动型IDSS需要构建知识表示与推理模块等，数据驱动型IDSS需要构建数据处理、挖掘、机器学习等模块。
4. 系统组成和集成：根据决策问题的复杂度和IDSS的功能需求，选择合适的技术和工具，将系统不同模块组合成为一个完整的IDSS系统，并对其进行集成和优化，确保其功能和性能达到预期。
智能决策支持系统的设计与实现
智能决策支持系统的设计与实现现代社会，信息爆炸、竞争激烈，决策者需要对海量数据进行快速分析，做出准确的决策。
传统手工决策已经不能满足快节奏、大数据时代的需求，智能决策支持系统的设计与实现成为当务之急。
一、智能决策支持系统的定义智能决策支持系统是基于人工智能、大数据分析等技术的系统，能够根据用户需求和数据情况提供可靠的决策建议。
其核心是将数据分析、模型评估和决策推荐相结合，帮助用户做出最佳决策。
二、智能决策支持系统的设计原则1. 数据驱动：系统需要基于大数据、实时数据，通过数据分析来提供决策支持。
2. 精准定制：系统要能够根据用户需求和行业特点进行定制，满足不同决策者的需求。
3. 智能反馈：系统需要能够不断学习、优化，提供更加智能的决策支持。
4. 透明可靠：系统的决策逻辑需要清晰透明，用户需要能够信任系统提供的建议。
三、智能决策支持系统的架构设计1. 数据采集：系统需要从各种数据源中采集数据，包括结构化和非结构化数据。
2. 数据存储：采集到的数据需要存储在数据库中，以供后续分析和决策使用。
3. 数据分析：系统需要对数据进行清洗、处理、分析，提取出有用信息进行建模。
4. 决策建议：基于数据分析结果，系统生成决策建议，并将结果呈现给用户。
5. 反馈优化：系统根据用户反馈和决策结果进行优化，提高建议的准确性和实用性。
四、智能决策支持系统的实现技术1. 人工智能：包括机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，用于数据分析和模型建立。
2. 大数据技术：包括数据存储、数据处理、数据挖掘等技术，用于处理海量数据。
3. 云计算：通过云计算平台可以实现对大规模数据的并行处理和存储。
4. 可视化技术：将分析结果以可视化的形式展示给用户，提高用户理解和接受度。
五、智能决策支持系统的应用场景1. 金融领域：帮助金融机构进行风险评估、投资决策等。
2. 医疗领域：辅助医生进行疾病诊断、治疗方案选择等。
3. 生产领域：优化生产流程、提高生产效率等。
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搜索技术
▪ 基本搜索法：广度和深度优先搜索法 ▪ 生成测试法 ▪ 爬山法 ▪ 启发式搜索 ▪ 博弈算法
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AI成功的例子
▪ 后勤规划：1991年海湾战争中美国军队配备了 一个动态分析和重规划工具DART, 用于自动 后勤规划与运输调度 ➢ 该系统同时涉及50000个车辆、货物和人， 而且要考虑起点、目的地、路径，解决所有 参数之间的冲突。使用AI技术使规划在几小 时内完成，而传统方法需要几个星期 ➢ DARPA称就此一项投资足以补偿DARPA在 AI方面30年的投资
第四章
智能决策支持技术
纲要
▪ 智能决策支持系统概述 ▪ 人工智能 ▪ 专家系统 ▪ 神经网络 ▪ 遗传算法 ▪ 机器学习
IDSS成功实例
▪ (1) 东海渔业资源评估专家系统 这个系统是国家863高科技项目863-818-07专题的一个组成部分。本专题目标任务是 建立具有我国自主 知识产权的渔情分析专家系统和构建一个以东海渔区（25°—34°N， 130°E以西海区)为示范海区，以 卫星遥感渔业分析技术、海洋渔业服务地理信息系统技 术和渔情分析专家系统技术为支撑的海洋渔业遥 感信息与资源评估服务系统。该项目获 得2001年度中科院科技进步二等奖，2002年度国家科技进步二等奖。
爬山法
▪ 开始状态作为一个可能状态 ▪ 从一个可能状态，应用规则生成所有新的可能状
态集 ▪ 对该状态集中的每一个状态，进行以下操作：
➢ 对该状态进行测试，检查是否为目标，是则停止 ➢ 计算该状态的好坏，或者比较各状态的好坏
▪ 取状态集中的最好状态，作为下一个可能状态 ▪ 循环第二步
启发式搜索
▪ 是对每个在搜索过程中遇到的新状态，用一个估 计函数（启发式函数）并计算其值得大小，确定 下一步将从哪个状态开始继续前进
▪ 具代表性的有医药专家系统MYCIN、探矿专家系 统PROSPECTOR等。20世纪80年代，专家系统 的开发趋于商品化，创造了巨大的经济效益。
▪ 20世纪80年代以来，在知识工程的推动下，涌现 出了不少专家系统开发工具，例如EMYCIN、 CLIPS(OPS5, OPS83)、G2、KEE、OKPS等。
▪ a) 推理：是指从已知事实推出新事实 (结论)的 过程。 b) 推理机：是一组程序，它针对用户问题去处 理知识库 (规则和事实)。
▪ 例：规则 － 拖债达3级及以上的客户信用低 事实 － 该客户拖债达4级 结论 － 该客户信用低
▪ 例：规则－ 与信用低的客户做交易要谨慎 事实－ 该客户信用低 结论 － 与该客户做交易要谨慎
▪ (4) 税务稽查 鉴于稽查工作的重要性和工作复杂性，手工稽查不足以胜任繁琐的稽查任务，利用计算 机进行稽查 选案势在必行。一个好的计算机选案系统能够科学地、有效地确立稽查对象 ，从而使得集中力量重 点稽查成为可能。税务稽查计算机选案系统即是为满足这一需求 而开发的。税务稽查具体分为： 选案管理、计划管理、稽查实施、案件审理、执行分析 这五个环节。 在此基础上,建立智能的计算 机自动选案系统，做到有法可依，有据可依 、有的放矢扩大选案，为税务稽查工作提供科学、规范的依据。
出了“机器能思维”的观点。 • 1943 年，美国科学家麦卡洛克（W. S. McCulloch）、匹茨（W. H.
Pitts）研制出世界上第一个人工神经细胞模型，被称之为“MP模型 ”。从仿生学观点，以结构模拟方法，探讨人工智能的途径。 • 1948年，美国科学家维纳等创立了“控制论” （Cybernetics）, 研究 动物与机器中的控制和通讯的共同规律，在生物科学与工程技术之 间架起了学术桥梁，开拓了从行为模拟观点研究人工智能的园地。
• 第一个专家系统DENDRAL是化学分析专家系统，由美国 科学家费根鲍姆（E. A. Feigennbaum）于1965 年提出 ，1968年研制成功的。
• 医疗专家系统MYCIN 是由斯坦福大学（Stanford University）肖特利夫( E. H. Shortliffe）等人于1971年 开始研制，1974 年基本完成，1976年发表的，具有类似 于内科医生的知识和经验，可用于血液感染病的诊断、 治疗和咨询服务。
▪ (3) 工商行固定资产贷款风险决策系统 本系统是一个交互式系统，即在决策过程中向用户提出一些需要以数字回答的问题，界 面简洁、友好。 在人机对话过程中，系统需要用户以数值形式输入一些供决策用的参数 ，如企业经营者素质评估， 经济实力，资金结构，经济效益，发展前景，信用等级系数 ，贷款金额，等等。同时给出一些选项 供用户选择，如抵押贷款方式，保证贷款方式， 信用贷款方式，以及贷款形态等。系统根据用户提供 的信息计算出全部贷款资产风险权 重额，全部固定资产贷款资产风险度，并结合企业的信用等级， 给出评估图表，最后给 出贷款与否的建议。
1.A^B->G 2.C^D->A 3.E->D
产生式规则库
B,C,E 事实库
B,C,E,D,A,G 事实库的最后状态
人工智能（AI）
人工智能是计算机科学的一个分支，是 一门研究机器智能的学科，即用人工的方 法和技术，研制智能机器或智能系统来模 仿、延伸和扩展人的智能，实现智能行为 。（符号、连接和行为）
人工智能的历史背景
人工智能在中国的历史渊源: • 司辰、击鼓、 报时的“机关人” • 会跳舞的“人形舞姬”，西周周穆王偃师 • 能捕鼠的木制“钟馗” • 会化缘的“木僧人”，等等. 国际方面： • 英国科学家图灵于1936 年提出“理论计算机”模型，被称之为“图灵
机”( Turing Machine ) ，创立了“自动机理论”。 • 1950 年，图灵发表了著名论文《 计算机能思维吗？》，明确地提
智能DSS的结构 –智能人机接口
自然语言表达的 决策问题
人机接口
语法、语义 结构分析
自然语言处理系统
系统能理解的方式 表达的决策问题
问题处理系统
智能DSS的结构 –问题处理系统
问题处理系统
人机接口
工作流程
自然语言处理系统
结果
问题描述
问题分析器
结构化问题 ：
非结构化问题 ：
模型选择或构造
推论或知识推理
专家系统的类型
▪ 解释专家系统 ▪ 预测专家系统 ▪ 诊断专家系统 ▪ 设计专家系统 ▪ 规划专家系统
▪ 监视专家系统 ▪ 控制专家系统 ▪ 调试专家系统 ▪ 教学专家系统 ▪ 修理专家系统
Questions
1．能根据学生的特点、弱点和基础知识，以最适当的教案和教学方法对学生 进行教学和辅导的专家系统是：
问题求解器
求解资源
四库系统
智能DSS的结构 –知识库子系统
▪ 知识库子系统： 获取、解释、表示、推理及管理与维护知识
回答知识请求 回答知识库维护请求
知识库 管理系统
知识库包含事实库和规
则库两部分
知识库
推理机
从已知事实 推出新事实
智能DSS的结构 –知识库子系统
▪ 知识的获取 ▪ 知识的表示是知识的符号化过程
▪ 一般以估计值小者为较优的状态，以此实行最优 搜索
和人工智能相关的社会伦理问题
▪ 人们可能由于自动化而失业 ▪ 人们可能拥有过多或过少的闲暇时间 ▪ 人们可能会失去作为人的独一无二的感觉 ▪ 人们可能会失去一些个人隐私权 ▪ 人工智能系统的应用可能会导致责任感的丧失 ▪ 人工智能的成功可能意味着人类种族的终结
A．解释专家系统 B．调试专家系统 C．监视专家系统 D．教学专家系统
2．用于寻找出某个能够达到给定目标的动作序列或步骤的专家系统是： A．设计专家系统 B．诊断专家系统 C．预测专家系统 D．规划专家系统
3．能对发生故障的对象（系统或设备）进行处理，使其恢复正常工作的专家系统是： A．修理专家系统 B．诊断专家系统 C．调试专家系统 D．规划专家系统
• 地质勘探专家系统（PROSPECTOR）。它是由斯坦福 研究所（SRI）的杜达（R.O. Duda）等研制的，可用于 地质勘测数据分析，探查矿床的类型、蕴藏量、分布。 从1976 年开始研制，1981 年基本完成，其特点是具有 多专家、多专业的知识和经验。
国内应用
▪ 早在1977年，中国科学院自动化研究所就基于关幼波先 生的经验，研制成功了我国第一个“中医肝病诊治专家系 统”。
▪ (2) 面向对象的智能故障诊断专家系统 本系统用于设备自动化测试时的故障诊断，诊断软件主要通过读取数据库获得诊断所需 数据，对测试过程 中出现的故障进行诊断，如自动化测试系统与主控计算机通信故障的 诊断，对动力系统的综合控制装置 故障进行诊断，对设备上电气系统中独立的小元器件 故障进行诊断，最后对测试系统采集到的数据进行分析， 包括绘制数据曲线，对曲线作 定性分析，显示分析结果。
方法库管理系统 （MEBMS）
终端显示器
用户
智能DSS的结构
用户
人机接口
自然语言处理系统
问题处理系统
数据库 管理系统
方法库 管理系统
模型库
知识库 推理机
管理系统 管理系统
数据库
方法库
模型库
知识库
智能DSS的结构
IDSS： 更好地理解人 能积累已有知识 能获得新知识 提高分析和求解能力
自然语言处理系统 知识库 推理机 问题处理系统
《人工智能及其在决策系统中的应用》 蔡自兴 姚莉 国防科技大学出版社
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