智能决策理论与方法(1)
《智能决策的方法》论文
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《智能决策的方法》
近年来，随着人工智能(AI)技术的发展，越来越多企业开始将
AI技术应用到决策领域，使其成为一种更有效的决策工具，
以加快决策的速度。
在这篇文章中，我们将展示智能决策的方法，以及如何使用AI技术提高决策的准确性。
智能决策的过程包括：获取数据、识别未知信息、分析内在规律、然后最终形成决策。
为了有效地实现智能决策，首先要获取所需的数据，数据可以来自各种来源，其中包括卫星遥感，行业信息，用户行为数据等等，不同的数据源可以提供更多信息来帮助决策。
其次，我们可以使用AI技术来识别未知的信息，这是智能决
策的关键步骤。
AI技术可以分析海量信息，从而更好地了解
决策过程中的不确定因素以及内在规律。
例如，在投资决策中，我们可以使用AI技术来分析复杂的市场行为，以挖掘未知的
投资机会。
最后，我们可以使用AI技术来整合不同的数据源，并从中找
出模式，从而最终形成决策。
AI技术可以帮助分析大量的不
同类型的信息，预测未来的发展情况，对决策的准确性产生重要影响。
综上所述，智能决策的主要过程是：获取数据、识别未知信息、分析内在规律以及形成决策。
这些过程需要足够的数据支持，
而AI技术则提供了有效的数据分析方法来提高智能决策的准确性。
因此，AI技术在决策过程中发挥着重要的作用，可以提高决策的准确性和效力。
第04讲智能决策理论与方法-1.ppt
数据预处理—空值估算
❖ 空值是指属性值未知且不可用、与其它任何值都不相同的符 号。在样本数据集中，空值在所有非主码属性中都可能出现。 空值出现的主要原因： ✓ 在信息收集时忽略了一些认为不重要的数据或信息提供 者不愿意提供，而这些数据对以后的信息处理可能是有 用的； ✓ 某些属性值未知； ✓ 数据模型的限制。
2020年10月17日9时50分
知识发现—动机
推理机
推理结果
问题请求
决策者
知识库
数据挖掘工具
背景知识 领域专家
数据中心
❖ 优点 ✓ 知识独立于问题本身 ✓ 知识的获取主要通过数据挖掘实现 ✓ 有创造性收获
决策理论与方法-智能决策理论与方法
2020年10月17日9时50分
Data Mining within the DSS
若其属性ci
的取值在区间
[ci j 1
,
ci j
)(
j
(1,2,,
ki
))
内，则将属
性值重新标记为j。这样就把原来含有连续属性的样本数据集
A转换成离散化的数据集 AP 。因此离散化问题本质上可归结
为利用选取的分割点对属性的值域空间进行划分的问题。
决策理论与方法-智能决策理论与方法
2020年10月17日9时50分
等信息量分割首先将测量值进行排序，然后将属性值域分成 k个区间，每个区间包含相同数量的测量值。假设某个属性 的最大属性值为xmax ，最小属性值为xmin ，用户给定的分割 点参数为k，样本集中的对象个数为n，则需要将样本集中的 对象按该属性的取值从小到大排列，然后按对象数平均划分 为k段即得到分割点集，每两个相邻分割点之间的对象数均 为n/k。
❖ 解决问题的主要理论方法：人工智能与不确定性理论
人工智能如何进行自动化决策？
人工智能如何进行自动化决策？一、机器学习算法的应用机器学习算法是人工智能进行自动化决策的重要手段之一。
通过对海量数据的学习和分析，机器学习算法可以从中提取出规律和模式，进而进行决策。
这种学习能力使得人工智能能够不断进化，并逐渐达到超越人类的水平。
在进行自动化决策时，机器学习算法首先需要进行训练。
通过输入大量的数据和对应的结果，机器学习算法可以根据数据中的特征和规律进行学习。
当算法经过足够的训练后，它就能够根据输入的新数据做出相应的决策。
这种训练的过程类似于人类通过不断学习和积累经验来提升自己的决策能力。
二、深度学习的崛起深度学习是机器学习算法中的一种重要方法，近年来在自动化决策领域逐渐崭露头角。
深度学习通过构建多层的神经网络来模拟人脑的工作原理，能够更好地处理复杂和抽象的问题。
深度学习的一个重要应用是自然语言处理。
通过深度学习算法，人工智能可以对文字进行分析和理解，从而进行自动化的决策。
例如，在智能客服领域，深度学习算法可以通过分析用户问题并从已有的知识库中提取答案，为用户提供准确的解决方案。
三、决策树的应用决策树是一种基于树状图的决策模型，也是人工智能进行自动化决策的常用方法之一。
决策树通过将问题分解成一系列的二选一的判断，从而逐步得出最终的决策结果。
在进行自动化决策时，决策树可以将复杂的问题拆解成一系列的简单判断。
通过对输入数据的不断分析和判断，决策树可以根据事先设定的条件和准则做出相应的决策。
这种方法相对简单直观，能够快速得到决策结果。
四、概率模型的运用概率模型是人工智能进行自动化决策的另一种常用方法。
概率模型通过对数据进行统计和分析，得出不同决策结果出现的概率，并依此进行决策。
概率模型可以有效地解决不确定性问题，能够更准确地评估各种决策的风险和收益。
在进行自动化决策时，概率模型可以根据输入的数据计算出各种决策结果的概率，并选择概率最高的结果作为最终决策。
这种方法能够在面对复杂和多变的问题时，给出较为合理的决策结果。
第04讲智能决策理论与方法-176
决策理论与方法-智能决策理论与方法
2019年11月22日7时0分
数据预处理—连续属性离散化
问题描述
1 23
ki-1 ki
……
c si
ci 0
ci 1
i 2
c c e i
i
ki 1
ki
i
设 A U, C D 为一样本数据集，U {x1 , x2 ,, xn } 为非空有限
集合，C是条件属性集，D是决策属性集。假设对于任意ci C
2019年11月22日7时0分
智能决策理论与方法
1、智能决策理论的形成背景 2、知识发现 3、粗糙集理论 4、机器学习
决策理论与方法-智能决策理论与方法
2019年11月22日7时0分
知识发现—动机
智能决策的核心是如何获取支持决策的信息和知识。
推理机
推理结果
问题请求
决策者
知识库
知识工程师 领域专家
决策理论与方法-智能决策理论与方法
2019年11月22日7时0分
数据预处理—空值估算
空值处理的常用方法： 从训练集中移去含未知值的实例； 用某个最可能的值进行替换； 基于样本中其它属性的取值和分类信息，构造规则来预 测丢失的数据，并用预测结果“填补”丢失值； 应用贝叶斯公式确定未知值的概率分布，选择一最可能 的值填补空值或根据概率分布用不同值填补空值形成多 个对象； 将含有未知值的一个给定样本数据集转换成一个新的、 可能不相容的但每个属性值均已知的数据集，方法是将 某个属性的未知值用所有该属性的可能值替换形成多个 数据集。
决策理论与方法-智能决策理论与方法
2019年11月22日7时0分
为什么要开展数据挖掘？
教你如何使用AI技术进行智能决策
教你如何使用AI技术进行智能决策一、AI技术在智能决策中的应用概述智能决策是指通过有效利用大数据和人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术，帮助人们更加科学地做出决策并解决问题的过程。
AI技术的快速发展为智能决策提供了前所未有的机遇和可能性。
本文将从数据收集和处理、模型选择与构建以及决策优化三个方面来介绍如何使用AI技术进行智能决策。
二、数据收集和处理1.多源数据整合在进行智能决策之前，首先需要从不同的渠道获取各种类型（结构化、半结构化和非结构化）和来源的数据，并将其整合到一个统一的数据库中。
AI技术可以帮助我们自动从海量数据中抽取信息，并对其进行分析，提取关键特征，从而为后续的模型建立提供支持。
2.数据清洗与预处理原始数据通常存在噪声和缺失值等问题，因此在使用这些数据进行决策之前，需要经过清洗和预处理。
AI技术可以帮助我们自动检测并修复或排除异常值，并通过填充缺失值、特征归一化等方式对数据进行标准化处理，提高数据的质量和准确性。
三、模型选择与构建1.机器学习算法在AI技术中，机器学习是一种重要的技术手段。
通过从历史数据中训练模型，机器学习可以帮助我们发现其中的规律和趋势，并预测未来事件的可能发生。
常见的机器学习算法包括回归分析、决策树、支持向量机等。
根据不同的需求和数据特点，选择合适的算法进行模型训练和构建。
2.深度学习网络深度学习是近年来兴起的一种强大的AI技术，其基于人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）进行模式识别和特征提取。
深度学习网络可以自动从数据中学习并构造复杂非线性模型，广泛应用于图像识别、语音识别等领域。
在智能决策中，深度学习可以辅助分析大规模复杂数据，并提供有效决策依据。
四、决策优化1.最优化方法为了对多个可选方案进行比较评估，并选择最优解决方案，我们需要使用最优化方法来解决优化问题。
通过建立数学模型，指定约束条件和目标函数，AI技术可以帮助我们寻找最优解或接近最优解的答案。
使用AI技术进行智能决策的高效方法
使用AI技术进行智能决策的高效方法智能决策是现代社会高效管理的关键之一，而人工智能（AI）技术的快速发展为智能决策提供了新的解决方案。
利用AI技术进行智能决策不仅可以提高决策效率和准确性，还可以解放人力资源，降低管理成本。
本文将介绍使用AI技术进行智能决策的高效方法。
一、数据收集与分析1. 确定决策所需数据：在进行智能决策之前，首先需要确定决策所需的数据。
这些数据可以来自内部系统、外部数据库、市场调研等多个渠道。
通过收集大量的有效数据，可以为后续的分析和建模提供充足支持。
2. 数据清洗与预处理：在使用AI技术进行智能决策之前，数据清洗与预处理是至关重要的一步。
这包括去除异常值、缺失值填充、标准化等操作，确保数据的质量和可靠性。
3. 数据探索与特征工程：对于收集到的数据，需要进行探索性分析以了解其中的规律和趋势。
通过统计描述、图表分析等手段，可以有效地挖掘出潜在问题和变量之间的关系。
此外，特征工程也是重要的一环，通过选择、构建和转换合适的特征，可以提高下一步模型的预测准确性。
二、模型选择与训练1. 选择适当的AI算法：根据决策需求和数据特点，选择适当的AI算法进行智能决策分析。
常见的AI算法包括机器学习（如支持向量机、随机森林等）、深度学习（如神经网络）和自然语言处理等。
根据问题复杂程度及数据规模大小不同，可灵活选取相应算法。
2. 训练模型与验证：使用收集到的数据对所选模型进行训练，并利用部分数据进行验证和优化。
通过调整算法参数和采用交叉验证等方法，提高模型在未知数据上的泛化能力。
3. 模型评估与比较：对已训练好的模型进行评估与比较，以确定最佳的智能决策方案。
使用多种指标（如准确率、精确率、召回率等）来评估模型性能，并结合实际业务需求进行权衡。
三、智能决策支持系统建设1. 构建决策支持系统：将训练好的智能决策模型与实际业务场景相结合，构建一个智能决策支持系统。
该系统可以通过UI界面为用户提供决策建议、预测结果等信息，并能够实时反馈数据分析结果。
机器人智能决策问题求解方法
机器人智能决策问题求解方法机器人在现代社会中扮演着越来越重要的角色。
随着人工智能技术的不断发展和应用，机器人可以在各行各业中承担重要的决策任务。
然而，机器人要具备智能决策能力，并解决实际问题，需要采用适当的方法。
本文将介绍几种机器人智能决策问题求解的方法。
一、传统算法方法传统算法方法是机器人智能决策的一种基本方法。
这种方法通过建立数学模型，应用相应的算法来解决问题。
常用的算法包括决策树方法、贝叶斯网络方法和线性规划方法等。
决策树方法基于树形结构，通过一系列的判断和决策来解决问题。
它可以根据特定的问题，建立起一颗决策树，通过判断不同的条件和属性，逐步选择最佳决策。
决策树方法适用于分类问题和一些简单的决策问题。
贝叶斯网络方法是一种基于概率统计的决策方法。
它通过建立概率模型，利用贝叶斯公式来对问题进行推理和决策。
贝叶斯网络方法适用于不确定性较大的问题，并能较好地处理复杂的决策情况。
线性规划方法是一种优化问题的数学建模方法。
它通过建立目标函数和约束条件，求解使目标函数达到最大或最小的最优解。
线性规划方法适用于线性问题，并具有较高的计算效率和可解释性。
二、启发式算法方法启发式算法方法是机器人智能决策问题求解的另一种常用方法。
这种方法通过模拟生物进化、蚁群行为等自然现象，设计出一些启发式规则和算法来求解问题。
常用的启发式算法包括遗传算法、粒子群优化算法和模拟退火算法等。
遗传算法是一种基于进化原理的优化算法。
它通过模拟自然选择、交叉和变异等操作，从初始解中搜索出最优解。
遗传算法适用于问题空间大、解空间复杂的优化问题，并具有较强的全局搜索能力。
粒子群优化算法是一种模拟鸟群、鱼群等行为的优化算法。
它通过一系列粒子的位置和速度的迭代更新，来找到最优解。
粒子群优化算法适用于连续优化问题，并具有较快的收敛速度和较强的局部搜索能力。
模拟退火算法是一种模拟金属退火过程的优化算法。
它通过随机扰动和接受准则来避开局部最优解，以一定的概率跳到较差的解空间，在全局上搜索最优解。
智能决策理论与方法(PPT 76张)
等区间分割是将连续属性的值域等分成
一般由用户确定。
决策理论与方法-智能决策理论与方法
( ki N )个区间, k i
数据预处理—连续属性离散化
假设某个属性的最大属性值为xmax，最小属性值为xmin，用 户给定的分割点参数为k，则分割点间隔为δ=(xmax-xmin)/k， 所得到的属性分割点为xmin+i，i=1,2,…,k。 (2)等信息量离散化方法 等信息量分割首先将测量值进行排序，然后将属性值域分成 k个区间，每个区间包含相同数量的测量值。假设某个属性 的最大属性值为xmax ，最小属性值为xmin ，用户给定的分割 点参数为k，样本集中的对象个数为n，则需要将样本集中的 对象按该属性的取值从小到大排列，然后按对象数平均划分 为k段即得到分割点集，每两个相邻分割点之间的对象数均 为n/k。
数据中心
优点
知识独立于问题本身 知识的获取主要通过数据挖掘实现
有创造性收获
决策理论与方法-智能决策理论与方法
Data Mining within the DSS
决策理论与方法-智能决策理论与方法
知识发现—动机
KDD带来的新问题
知识发现问题：如何从数据中将知识挖掘出来？
面临许多技术问题：如数据异构问题、数据具有 噪音且信息不完整、使用什么样的挖掘算法、知 识如何表示等
针对可建立精确数学模型的决策问题，由于问题的复杂
性，如组合爆炸、参数过多等而无法获得问题的解析解， 需要借助AI中的智能搜索算法获得问题的数值解； 针对无法建立精确数学模型的不确定性决策问题、半结 构化或非结构化决策问题，需要借助AI方法建立相应的 决策模型并获得问题的近似解。
决策理论与方法-智能决策理论与方法
人工智能实现智能决策的种方法
人工智能实现智能决策的种方法在当今信息时代，人工智能（AI）正在成为各个领域中的重要力量，尤其是在决策过程中。
人工智能的智能决策能力是基于大数据、机器学习和深度学习等先进技术的基础上发展起来的。
本文将介绍人工智能实现智能决策的几种方法。
一、基于规则的决策方法基于规则的决策方法是人工智能中最简单、常见的方法之一。
这种方法的核心是通过设定一系列的规则和条件来进行决策。
在某些领域，决策规则已经被确定和固定下来，因此使用这种方法可以很好地解决问题。
例如，在金融领域中，如果某个投资产品的预期收益率超过一定阈值，则可以决策购买该产品。
二、基于统计模型的决策方法基于统计模型的决策方法是另一种常见的人工智能决策方法。
这种方法的核心是通过分析历史数据和样本，建立数学模型来预测和决策未来的情况。
在此基础上，可以通过对模型的参数进行调整和优化，提高决策的准确性和效率。
例如，在销售领域，可以通过对历史销售数据的分析，建立销售预测模型，从而帮助企业进行销售决策。
三、基于机器学习的决策方法机器学习是人工智能中最为重要的技术之一，也是实现智能决策的核心方法之一。
机器学习基于大数据和算法，通过不断地学习和迭代，让计算机能够从数据中获取知识和经验。
这种方法可以适用于各种复杂的决策问题，并且随着数据量的增大和算法的优化，机器学习的决策效果将逐渐提高。
例如，在医疗领域，可以通过机器学习的方法对患者的病情进行分析和预测，从而辅助医生进行诊断和治疗决策。
四、基于深度学习的决策方法深度学习是机器学习中的一种高级形式，它模拟人脑神经网络的结构和工作原理，通过多层次的神经元结构来处理和理解复杂的数据。
深度学习在语音识别、图像识别等领域取得了重要的突破，也被广泛应用于决策过程中。
例如，在自动驾驶领域，深度学习可以通过感知和理解车辆周围的环境信息，实现智能决策和驾驶。
总结起来，人工智能实现智能决策的方法包括基于规则、统计模型、机器学习和深度学习等多种方式。
人工智能的自动规划和决策方法
人工智能的自动规划和决策方法随着人工智能技术的不断发展与应用，变得越来越重要。
在现代社会，人工智能系统已经在各个领域展现出了广泛的应用前景，比如在自动驾驶、医疗诊断、金融风险管理等方面都有着巨大的潜力。
人工智能的自动规划和决策方法是指利用机器学习、优化等技术，让计算机系统可以像人类一样进行决策和规划。
这种方法通常包括了数据的收集和分析、问题的建模与求解、以及结果的验证与调整等过程。
在人工智能的自动规划和决策方法中，最常用的技术之一就是机器学习。
通过对大量的数据进行训练，机器可以从中学习到各种规律和模式，从而可以在面对新的情况时做出合理的决策。
比如在自动驾驶领域，汽车可以通过机器学习的方法来学习各种交通规则和行驶经验，从而可以安全地行驶在道路上。
除了机器学习，优化方法也是人工智能的自动规划和决策方法中不可或缺的一部分。
优化方法通过建立数学模型，寻找最优解或满足一定条件的解，是许多实际问题求解的重要手段。
在自动化生产领域，优化方法可以帮助企业最大化利润或最小化生产成本，提高生产效率。
此外，人工智能的自动规划和决策方法还包括了知识表示与推理、模拟与仿真等技术。
通过对问题领域的知识进行表示和推理，机器可以更加智能地处理各种复杂的决策问题。
在模拟与仿真方面，人工智能系统可以通过建立模型来模拟各种情况，以帮助人们做出更好的决策。
在现实生活中，人工智能的自动规划和决策方法已经得到了广泛的应用。
比如在医疗领域，人工智能系统可以帮助医生进行病情诊断和治疗方案制定，提高医疗效率。
在金融领域，人工智能系统可以帮助分析师进行投资决策，降低投资风险。
在交通领域，人工智能系统可以帮助城市规划师设计交通流量优化方案，减少交通拥堵。
然而，人工智能的自动规划和决策方法也面临着一些挑战和难题。
比如在数据隐私和安全方面，很多人工智能系统需要处理大量的个人数据，如何保护这些数据的安全性成为了一个亟待解决的问题。
另外，在决策透明度和可解释性方面，很多人工智能系统在做出决策时缺乏足够的解释性，这给用户带来了困扰。
决策理论与方法——智能决策理论与方法
机器学习—归纳学习：决策树
A0 A1 A2 A3 类 A0 A1 A2 A3 类
0 0 0 0 -1 1 0 0 0 -1 0 0 0 1 -1 1 0 0 1 -1
A0
1
0
0 0 1 0 -1 1 0 1 0 -1
A1
A1
0 0 1 1 -1 1 0 1 1 -1
1
01 0
010011 1001
当某个属性被爬升至过高的概念层会导致冲突的产生， 这种现象称为过度泛化。克服过度泛化必须有相应的终 止泛化算法的策略。
机器学习—归纳学习：泛化
哺乳类
动物
鸟类
第1层 第2层
食肉类
蹄类
飞禽类
走禽类
第3层
虎
印度豹 长颈鹿 斑马 信天翁 鹰
驼鸟 企鹅 第4层
机器学习—归纳学习：决策树
❖ 决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法。所谓决策树是 一个类似流程图的树结构，其中树的内结点对应属性或属性 集，每个分枝表示检验结果(属性值)，树枝上的叶结点代表 所关心的因变量的取值(类标签)，最顶端的结点称为根结点。
以A为根节点的信息增益是：
Gain(A)=I(P,N)-E(A) ❖ ID3的策略就是选择信息增益最大的属性作为测试属性。 ❖ ID3的问题：测试属性的分支越多，信息增益值越大，但输
出分支多并不表示该测试属性有更好的预测效果。
机器学习—归纳学习：决策树
信息增益率：
gainr(aA)tioGa(iAn) Spl(iAt)i
❖ 神经网络分为前向型、反馈型、随机型以及自组织 型。我们重点介绍一下前向型网络及其学习算法。
机器学习—神经网络
❖ 基本神经元及感知机模型：
机器人的智能决策和规划方法是怎样的
机器人的智能决策和规划方法是怎样的机器人的智能决策和规划方法是通过对环境的感知、数据的分析和推理、以及知识的应用来实现的。
本文将探讨机器人在智能决策和规划方面的方法。
一、感知与环境建模机器人通过传感器感知环境，并将感知到的数据输入到决策和规划系统中。
常见的传感器包括摄像头、激光雷达、声纳等。
机器人可以通过这些传感器获得环境中的物体位置、障碍物信息、声音等。
通过将这些数据整合，并建立环境模型，机器人能够理解当前环境的状态。
二、知识表示与推理机器人需要具备一定的知识库，以便能够从感知到的数据中进行推理，并做出智能决策。
知识的表示可以通过各种形式，如规则库、本体、图谱等。
机器人可以将感知到的数据与知识库进行匹配，从而获得对当前环境的理解和推理。
例如，当机器人感知到一个物体的位置时，它可以根据知识库中的规则，推断出该物体的类型和属性。
三、路径规划与行为生成路径规划是机器人决策和规划的核心任务之一。
通过分析环境模型和知识，机器人可以生成一条最优路径来实现特定的任务，如导航、物体抓取等。
路径规划算法可以基于搜索、规划或学习等方法。
机器人在生成路径的同时，还需要产生相应的行为来执行路径。
行为的生成可以通过基于规则的方法或基于学习的方法来实现。
四、决策与优化机器人在面临多个选择时，需要进行决策以确定最佳的行动方案。
决策可以基于各种因素，如任务需求、环境约束和机器人能力等。
机器人可以使用各种决策方法，如基于规则的决策、基于规划的决策、机器学习的决策等。
为了得到最佳的决策方案，机器人还可以使用优化算法，如遗传算法、模拟退火算法等。
五、学习与自适应机器人的智能决策和规划还可以通过学习和自适应来进一步提升。
机器人可以通过感知和行为的反馈来不断学习和改进自己的决策和规划策略。
机器人可以使用各种学习方法，如监督学习、强化学习、迁移学习等。
通过学习和自适应，机器人可以不断适应不同的环境和任务需求，提高其决策和规划能力。
综上所述，机器人的智能决策和规划方法是通过感知、知识表示、推理、路径规划、行为生成、决策和优化等步骤来实现的。
智能决策技术原理及应用
智能决策技术原理及应用一、智能决策技术概述1.决策支持系统的形成随着计算机技术和应用的发展，如科学计算、数据处理、管理信息系统的发展以及运筹学和管理科学的应用，为决策支持系—统的形成打下了基础。
决策支持系统(Decision Support System DDS)是80年代迅速发展起的新型计算机学科。
70年代初由美国M.S.Scott Morton在《管理决策系统》一文中首先提出决策支持系统的概念。
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。
管理信息系统重点在对大量数据的处理。
运筹学在运用模型辅助决策体现在单模型辅助决策上。
随着新技术的发展，所需要不得不解决的问题会愈来愈复杂，所涉及的模型会愈来愈多，模型类型也由数学模型扩充数据处理模型。
模型数量也愈来愈多。
这样，对多模型辅助决策问题，在决策支持系统出现之前是靠人来实现模型间的联合和协调。
决策支持系统的出现就是要解决由计算机自动组织和协调多模型运行，对大量数据库中数据的存取和处理，达到更高层次的辅助决策能力。
决策支持系统的新特点就是增加了模型库和模型库管理系统，它把众多的模型(数学模型和数据处理模型以及更广泛的模型)有效地组织和存储起来，1 / 8并且建立了模型库和数据库的有机结合。
这种有机结合适应人机交互功能，自然促使新型系统的出现，即DDS的出现。
它不同于MIS数据处理，也不同于模型的数值计算，而是它们的有机集成。
它既有数据处理功能又具有数值计算功能。
决策支持系统概念及结构。
决策支持系统是综合利用大量数据，有机组合众多模型(数学模型与数据处理模型等)，通过人机交互，辅助各级决策者实现科学决策的系统。
DSS使人机交互系统、模型库系统、数据库系统三者有机结合起来。
它大大扩充了数据库功能和模型库功能，即DSS的发展使管理信息系统上升到决策支持系统的新台阶上。
DSS使那些原来不能用计算机解决的问题逐步变成能用计算机解决。
2.人工智能概念和研究范围(1)人工智能定义。
人工智能决策系统的使用方法和技巧
人工智能决策系统的使用方法和技巧随着人工智能技术的迅猛发展，越来越多的决策系统开始采用人工智能算法来辅助决策。
人工智能决策系统能够利用大数据和高效的算法，为用户提供更准确、更快速的决策支持。
然而，对于普通用户来说，如何正确、高效地使用人工智能决策系统可能仍然是一个挑战。
本文将介绍人工智能决策系统的使用方法和技巧，帮助用户更好地应用这一强大的决策工具。
首先，正确理解决策需求是使用人工智能决策系统的关键。
在使用决策系统之前，用户需要明确自己所面临的决策问题，并对问题进行准确的描述。
这包括明确决策的目的、关键因素和限制条件等。
只有明确了需求，才能更好地使用人工智能决策系统来实现目标。
其次，选择合适的决策算法是使用人工智能决策系统的重要步骤。
人工智能决策系统通常提供多种决策算法供用户选择。
不同的算法适用于不同类型的决策问题。
常见的算法包括决策树、神经网络和遗传算法等。
用户需要根据自己的需求和问题特点，选择合适的算法进行决策分析。
同时，用户需要了解每个算法的原理和特点，以便更好地使用和解释算法的结果。
第三，合理准备和处理数据是使用人工智能决策系统的关键步骤。
数据是人工智能决策系统的核心输入。
用户需要收集和整理相关的数据，并对数据进行预处理。
数据预处理包括数据清洗、缺失值处理和异常值处理等。
预处理后的数据将更好地适应决策算法的要求，提高决策结果的准确性。
第四，合理设置决策系统的参数是使用人工智能决策系统的重要环节。
不同的决策算法有不同的参数设置，这些参数直接影响决策系统的性能和结果。
用户需要根据具体的决策问题和数据特点，选择适当的参数设置。
一般来说，参数的设置应该基于经验和实际问题需求，同时可以采用交叉验证等方法进行参数调优。
第五，理解和解释决策结果是使用人工智能决策系统的重要步骤。
人工智能决策系统通常输出一系列决策结果，包括预测值、概率分布和特征重要性等。
用户需要对这些结果进行解释和理解。
解释决策结果可以帮助用户了解决策系统的决策逻辑和推理过程，并提高用户对决策结果的信任度。
自主导航系统中的智能决策方法
自主导航系统中的智能决策方法在当今科技飞速发展的时代，自主导航系统已经成为了人们生活和工作中不可或缺的一部分。
从汽车的自动驾驶到无人机的精准飞行，从船舶的自主航行到机器人在复杂环境中的自如行动，自主导航系统都发挥着至关重要的作用。
而在自主导航系统中，智能决策方法则是其核心所在，它决定了系统能否准确、高效地完成导航任务，并应对各种复杂多变的情况。
那么，什么是自主导航系统中的智能决策方法呢？简单来说，就是系统在获取各种信息（如环境数据、自身状态等）后，通过一系列的计算和分析，做出最优的行动决策。
这就好比我们在陌生的地方找路，需要根据地图、路标、周围的建筑等信息来决定走哪条路才能最快、最安全地到达目的地。
在自主导航系统中，智能决策方法需要考虑多个因素。
首先是环境感知。
系统要能够准确地感知周围的环境，包括地形、障碍物、其他移动的物体等。
这就需要依靠各种传感器，如激光雷达、摄像头、超声波传感器等，来收集大量的数据。
但仅仅收集数据是不够的，还需要对这些数据进行有效的处理和分析，提取出有用的信息，比如判断障碍物的距离、形状和运动方向。
其次是目标设定。
系统需要明确自己的导航目标，是要到达指定的地点，还是执行特定的任务。
例如，一辆自动驾驶汽车的目标可能是按照预设的路线将乘客送到目的地，而一个无人机的目标可能是对特定区域进行监测或执行救援任务。
明确的目标为智能决策提供了方向。
然后是路径规划。
在确定了目标和感知了环境之后，系统需要规划出一条最优的路径。
这条路径不仅要考虑距离的长短，还要考虑道路的状况、交通规则、能量消耗等因素。
比如，在选择汽车行驶路径时，要避开拥堵的路段和施工区域，同时要考虑车辆的燃油消耗；对于无人机来说，要选择风阻较小的飞行路线，以节省能量。
接下来是动态调整。
环境是不断变化的，可能会出现新的障碍物、道路状况改变或者其他突发情况。
智能决策方法需要能够实时监测这些变化，并对之前规划的路径和决策进行及时的调整。
利用AI技术进行智能化决策的实用指南
利用AI技术进行智能化决策的实用指南智能化决策是指利用人工智能（AI）技术辅助企业或个人进行决策的过程。
随着AI技术在各个领域的迅速发展，越来越多的组织和个体开始关注如何利用AI技术进行智能化决策。
本文将为您提供一份实用指南，帮助您了解如何有效地运用AI技术进行智能化决策。
一、明确决策目标与需求在利用AI技术进行智能化决策之前，首先需要明确决策的目标与需求。
只有根据具体的需求确定合适的应用场景，才能从庞大的AI技术库中选择恰当的工具和方法。
例如，如果您想要根据历史数据预测销售趋势，可以选择基于机器学习算法的预测模型；如果您想要优化供应链管理，可以考虑使用基于遗传算法的优化模型。
二、数据收集与准备准备好高质量可靠的数据是进行智能化决策不可或缺的步骤。
通过收集并清洗数据，确保其准确性和完整性，并采用适当的数据处理方法来剔除异常值和噪声，以提高决策模型的准确性。
同时，还需要考虑数据的安全性和隐私保护问题，在遵循相关法规和规范的前提下，合理使用数据。
三、选择适当的AI技术工具根据决策需求和数据特点，选择适当的AI技术工具是实现智能化决策的关键。
常见的AI技术工具包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。
机器学习可以用于构建预测模型、分类模型等；自然语言处理可以进行文本分析与理解；计算机视觉可以帮助图像识别与处理。
对于不同的决策场景，选用合适的工具将大大提高决策效果。
四、训练与优化模型在选择了合适的AI技术工具后，需要利用已有数据对模型进行训练。
通过监督学习或无监督学习等方法，不断调整模型参数和优化算法来使其更好地适应实际情况。
在训练过程中，要充分利用交叉验证和调参等技巧，确保模型在未知数据上具有良好的泛化能力。
五、验证与评估结果训练完模型后，需要对其进行验证与评估。
通过将模型应用于新的数据集，并与真实情况进行对比，可以评估模型的准确性、可靠性和稳定性。
同时，也要注意防止过拟合问题和偏差问题的出现。
如果发现模型表现不佳，需要及时调整和改进。
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2021年1月21日
2021年1月21日7时16 分
决策理论与方法-智能决 策理论与方法
电子商务新进展：数据挖掘
KDD过程
理解、定义用户的目标和K DD运行的环境。
2021年1月21日7时16 分
分
策理论与方法
数据预处理—连续属性离散
化
假设某个属性的最大属性值为xmax，最小属性值为xmin，
用户给定的分割点参数为k，则分割点间隔为δ=(xmax-xmin)
/k，
所得到的属性分割
点为xmin+i，i=1,2,…,k。
(2)等信息量离散化方法
等信息量分割首先将测量值进行排序，然后将属性值域
分成k个区间，每个区间包含相同数量的测量值。假设某
决策理论与方法
(1)
——智能决策理论与方法
合肥工业大学管理学院 2021年1月21日
不确定性决策
• 不确定性决策：指难以获得各种状态发生的概率，甚至对 未来状态都难以把握的决策问题。
• 特点：状态的不确定性。
• 不确定性：不确定性来自人类的主观认识与客观实际之间存在的差异。事物发生 的随机性、人类知识的不完全、不可靠、不精确和不一致以及自然语言中存在的 模糊性和歧义性，都反映了这种差异，都会带来不确定性。不确定性就造成了具 有相同描述信息的对象可能属于不同概念。
用户自定义区间等。应用不同的准则可将现有的离散化方法
分为局部与全局方法(论域空间)、静态与动态方法(属性空间)
和有导师与无导师方法(是否依赖决策属性)。
(1)等区间离散化方法
等区间分割是将连续属性的值域等分成 ( ki N )个区间, ki
一般由用户确定。 2021年1月21日7时16
决策理论与方法-智能决
A转换成离散化的数据集 AP 。因此离散化问题本质上可归结
为利用选取的20分21年割1月点21日对7时属16 性的值决策域理空论与间方法进-智行能决划分的问题。
分
策理论与方法
数据预处理—连续属性离散 化
离散化方法
典型的有等区间方法、等信息量方法、基于信息熵的方法、
Holte的1R离散化方法、统计试验方法、超平面搜索方法以及
• 解决问题的主要理论方法：人工智能与不确定性理论
2021年1月21日7时16 分
决策理论与方法-智能决 策理论与方法
智能决策理论与方法
1、智能决策理论的形成背景 2、知识发现 3、粗糙集理论 4、机器学习
2021年1月21日7时16 分
决策理论与方法-智能决 策理论与方法
智能决策理论与方法—形成 背景
其
si
ci 0
ci 1
ci 2
ci ki
ei
ki
中
2021年1月21日7时16 分
k 决策理论与方法-智能决 策理论与方法
i
， 为一整数，表示离散化程度，可以看作按属性将论域中
数据预处理—连续属性离散 化
对于需要离散化的连续属性集C C ，其分割点集合记为
P {ci} Pi ci C
{(ci
We are drowning in data, but starving for knowledge!
2021年1月21日7时16 分
决策理论与方法-智能决 策理论与方法
KDD & DM
• 知识发现(Knowledge Discovery in Databases ,KDD) 是 指从大量数据中提取有用的(useful)、新颖的(novel)、 有效的(valid)并最终能被人理解(understandable)的模 式(patterns)的处理过程(process)。
个属性的最大属性值为xmax ，最小属性值为xmin ，用户给 定的分割点参数为k，样本集中的对象个数为n，则需要将
样本集中的对象按该属性的取值从小到大排列，然后按对
象数平均划分为k段即得到分割点集，每两个相邻分割点
之间的对象数均为n/k。
2021年1月21日7时16 分
决策理论与方法-智能决 策理论与方法
知识发现—动机
决策者
决策支持查询 查询结果
不一定满意的决策
数据分析师 数据中心
❖ 问题
✓ 数据分析师与决策者之间对问题的理解存在偏差
✓ 缺少有创造性的决策建议
✓ 技术问202题1年1：月2如1日7查时1询6 效率(决R策D理B论M与S方)法-智能决
分
策理论与方法
知识发现—动机
推理机
推理结果
问题请求
❖ 问题
✓ 知识获202取1年是1月2基1日于7时1知6 识的系决策统理论(与KB方S法)-智的能最决 大瓶颈
分
策理论与方法
知识发现—动机
推理机
推理结果
问题请求
决策者
案例库 规则库
知识工程师 领域专家
❖ 问题
✓ 推理规则的获取与KBS中知识获取一样难，因而基于 案例推理(Case-Based Reasoning)渐渐变成基于案例 检索(C2分a02s1年e-1月B2a1日se7时d16Retrie决v策i理策n论理g与)论方。与法方-法智能决
2021年1月21日7时16 分
决策理论与方法-智能决 策理论与方法
为什么要开展数据挖掘？
• Big Data——大数据时代 • 第一，数据体量（Volume）巨大 。从TB级别，跃升到PB级别。 • 第二，数据类型繁多（Variety） 。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。 • 第三，价值（Value）密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的 数据仅仅有一两秒。 • 第四，处理速度（Velocity）快。1秒定
ci 0
ci 1
i 2
c c e i
i
ki 1
ki
i
为一U样本{x数1 , x据2 ,集，, xn }
为非空有限集合，C是条件属性集，D是决策属性集。假设ci对 C
于任Vi 意 [有si , ei ) R
ci ， R是实数集，P则i Vi 为
连续属性。设 是 P上i 的{分c0i割, c点1i ,集合,，cki记i }为
ci C
,
ci 0
),(ci
,
ci 1
),(ci
,
ci 2
),,
(ci
,
ci ki
)}
将ci属性的连续取值映射到离散空间，即对于任意
xk U(k 1,2,, n)
若其属性ci
的取值在区间
[ci j 1
,
ci j
)(
j
(1,2,,
ki
))
内，则将属
性值重新标记为j。这样就把原来含有连续属性的样本数据集
决策者
知识库
数据挖掘工具
背景知识 领域专家
数据中心
❖ 优点
✓ 知识独立于问题本身
✓ 知识的获取主要通过数据挖掘实现
✓ 有创造2分0性21年收1月获21日7时16
决策理论与方法-智能决 策理论与方法
Data Mining within the DS S
2021年1月21日7时16 分
决策理论与方法-智能决 策理论与方法
• 针对可建立精确数学模型的决策问题，由于问题的复杂性，如组合爆炸、参数过 多等而无法获得问题的解析解，需要借助AI中的智能搜索算法获得问题的数值解；
• 针对无法建立精确数学模型的不确定性决策问题、半结构化或非结构化决策问题， 需要借助AI方法建立相应的决策模型并获得问题的近似解。
2021年1月21日7时16 分
数据预处理—连续属性离散 化
(3)统计试验方法
统计试验方法根据决策属性分析区间划分之间的独立程度，
确定分割点的有效性。
对于任意分割点
c
i j
Pi (0
j
ki )
，均可将
[si , ei )
分成2个区
间 Lc
[
si
,
c
i j
)
和 Rc
(c
i j
,
ei
)
，两区间的独立程度为：
2
2
决策理论与方法-智能决 策理论与方法
KDD过程
（1）维数约简(特征选择与 抽取，数据采样) （2）属性转换 (离散化和泛 化) （3）数据编码
2021年1月21日7时16 分
决策理论与方法-智能决 策理论与方法
KDD过程
(1)确定数据挖掘类型，如分类、 聚类、回归； (2) 选择特定的 方法； (3) 执行数据挖掘算法。
2021年1月21日7时16 分
决策理论与方法-智能决 策理论与方法
KDD过程
评估和解释所挖掘的模式， 重点是可理解性、有用性.
2021年1月21日7时16 分
决策理论与方法-智能决 策理论与方法
KDD过程
与原有知识系统合并。 挑战: 动态与增量挖掘问题。
2021年1月21日7时16 分
决策理论与方法-智能决 策理论与方法
2021年1月21日7时16 分
决策理论与方法-智能决 策理论与方法
数据预处理—空值估算
• 空值处理的常用方法：
• 从训练集中移去含未知值的实例； • 用某个最可能的值进行替换； • 基于样本中其它属性的取值和分类信息，构造规则来预测丢失的数据，并用预测
结果“填补”丢失值； • 应用贝叶斯公式确定未知值的概率分布，选择一最可能的值填补空值或根据概率
• 人类面临越来越复杂的决策任务和决策环境：
• 决策问题所涉及的变量规模越来越大； • 决策所依赖的信息具有不完备性、模糊性、不确定性等特点，使得决策问题难以