智能决策支持系统介绍及案例PPT课件
智能决策支持系统
![智能决策支持系统](https://img.taocdn.com/s3/m/10329923eef9aef8941ea76e58fafab069dc447b.png)
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。
第八章 决策支持系统 (《决策理论与方法》PPT课件)
![第八章 决策支持系统 (《决策理论与方法》PPT课件)](https://img.taocdn.com/s3/m/54951fc0be1e650e53ea9912.png)
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
![智能决策支持系统 PPT课件](https://img.taocdn.com/s3/m/d78c05747e21af45b307a8e2.png)
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 :
第四章人工智能的决策支持和5课件
![第四章人工智能的决策支持和5课件](https://img.taocdn.com/s3/m/86ac0ed38662caaedd3383c4bb4cf7ec4afeb62b.png)
数据库 DB
动态 DB
DSS 控制 系统
问题综合 与
交互系统
推理机 和
解释器
模型库 MB
综合系统
集成系统
知识库 KB
DSS
ES
图4.30智能决策支持系统集成结构图
IDSS中DSS和ES的结合主要体现在三个方面:
1. DSS和ES的总体结合。由集成系统把DSS和ES有 机结合起来(即将两者一体化)。
决策支持系统(DSS)与人工智能 (Artificial Intelligent , AI)技术相结 合的系统。
人工智能技术主要利用知识推理,完成 定性分析。
人工智能技术融入决策支持系统后,使 DSS在模型技术与数据处理技术的基础 上,增加知识推理技术,提高辅助决策 能力。
4.6.2 智能决策支持系统结构
2. KB和MB的结合。模型库中的数学模型和数据处 理模型作为知识的一种形式,即过程性知识,加入 到知识推理过程中去。
3. DB和动态DB的结合。DSS中的DB可以看成是 相对静态的数据库,它为ES中的动态数据库提供初 始数据,ES推理结束后,动态DB中的结果再送回到 DSS中的DB中去。
DSS和ES并重的IDSS结构
3)遗传算法是模拟生物遗传过程的群体优化 搜索方法;
4)机器学习是让计算机模拟和实现人类的学 习,获取解决问题的知识;
5)自然语言理解是让计算机理解和处理人类 进行交流的自然语言。
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 IDSS基本结构如图4.1所示。
该系统是我们和南京林业大学合作完成的。
决策支持和商务智能课件
![决策支持和商务智能课件](https://img.taocdn.com/s3/m/2e317b275bcfa1c7aa00b52acfc789eb172d9e86.png)
本章小结
本章分为两大部分,第一部分是介绍决策支持系统,第二部分是介绍商务智能系统。第一部分首先从相关概念入手,分别介绍了决策、决策支持系统、智能决策支持系统、人工智能、专家系统、群体决策支持系统等相关概念,然后重点介绍了决策支持系统的原理,包括决策支持系统的概念模型和结构模型,接着又简单介绍了智能决策支持系统和群体决策支持系统的结构,同时结合我国的实际情况,介绍了决策支持系统的具体应用情况,最后做了一个小结,将本章的决策支持系统与之前所学的管理信息系统做了一番比较,希望能够加深学生对这两个概念的区别与联系。第二部分首先介绍了商务智能的概念,以及它的结构与原理,然后结合国内外的实际情况,介绍了商务智能应用的三个层次以及发展趋势。
Contents
决策支持系统
1
商务智能
2
第二节 商务智能
一、商务智能的概念 商务智能是帮助企业提高决策能力和运营能力的概念、方法、过程以及软件的集合。 (1)信息系统层面 (2)数据分析层面 (3)知识发现层面 (4)战略层面 功能: (一)数据管理功能。 (二)数据分析功能。 (三)知识发现功能。 (四)企业优化功能。
关键术语
决策、结构化、半结构化、决策支持系统(DSS)、智能决策支持系统(IDSS)、人工智能(AI)、专家系统、群体决策支持系统(GDSS)、概念模型、结构模型、数据库、 模型库、知识库、方法库、人机接口、推理机、商务智能、OLTP、OLAP、 数据挖掘
思考题
1. 怎么理解决策? 2. 什么是决策支持系统?决策支持系统的基本特征是什么? 3. 专家系统的特点是什么? 4. 群体决策支持系统的功能有哪些? 5. 决策支持系统的结构模型包括哪些? 6. DSS与MIS的关系问题一直是学术界讨论的热点。请谈谈你对二者关系的认识? 7. 什么是商务智能?商务智能的功能有哪些? 8. 请简单描述下商务智能的基本运作过程。
智能决策支持系统和智能技术的决策支持
![智能决策支持系统和智能技术的决策支持](https://img.taocdn.com/s3/m/3c751ead3169a4517723a3b5.png)
数据库
图4.1 智能决策支持系统的基本结构
人工智能技术可以概括为:推理机+知识库 智能决策支持系统的结构可以简化为图4.2
用户
问题综合与交互系统
模型库管理系统
数据库管理系统
知识库 管理系统
推理机
模型库
知识库
数据库
图4.2 智能决策支持系统结构
4.2 人工智能基本原理
4.2.1 逻辑推理 4.2.2 知识表示与知识推理 4.2.3 搜索技术
4.2.2.2 产生式规则
1. A∧B→G 2. C∧D→A 3. E→D
产生式规则库
B,C,E
事实库
逆向推理中,目标改变过程:
G ADE
BC
4.2.3 搜索技术
搜索技术是人工智能的一个重要研究内容。智能技 术体现在减少搜索树中的盲目搜索。
1.执行时间与n,n2,n3等成正比的算法,称为按多项 式时间执行。
类比推理实例二
皮箱诉讼案的法庭辩论中,卖方律师在反驳 中所使用的就是类比推理:
表的外表有金,内部含有不是金的材料,但 却是金表;
箱的外表有皮,但也含有不是皮的材料; 所以,箱仍是皮箱。
4.2.1 逻辑推理
3. 总结
1)演绎推理的结论没有超出已知的知识范围。 而归纳推理和类比推理的结论超出已知的知识范围。
4.2.2 知识表示与知识推理
4.2.2.1 数理逻辑表示法(自学) 4.2.2.1 产生式规则 4.2.2.3 语义网络 4.2.2.4 框架 4.2.2.5 剧本(自学)
4.2.2.2 产生式规则(if A then B)
1. 正向推理
逐条搜索规则库,对每一条规则的前提条件,检查 事实库中是否存在。
智能决策支持系统简介及案例(共15张PPT)
![智能决策支持系统简介及案例(共15张PPT)](https://img.taocdn.com/s3/m/3fd067886aec0975f46527d3240c844769eaa0e1.png)
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、
《管理信息系统》(第七版)-PPT 第11章_决策支持系统
![《管理信息系统》(第七版)-PPT 第11章_决策支持系统](https://img.taocdn.com/s3/m/ae91c5c6a32d7375a51780a5.png)
20世纪80年代初:DSS增加了方法库和知识库,构成了三库系统或四库系统
20世纪80年代后期:人工智能领域中的专家系统与DSS相结合,形成了智能决策支 持系统IDSS,提高了DSS支持非结构化决策问题的能力
6
可以按使用者要求的方式,方便地以图形及表格等丰富的表达方式输出信息、结论及依据等
2021/8/9
第十一章 决策支持系统
10
2.3 数据库子系统
数据库子系统由数据库、数据析取模块、数据字典、数据库管理系统及数据查询模 块等部件组成。
数据库 数据析取
• 包括内部数据、外部数据和个人数据 • 提取更多的能用于决策支持的开源数据,是分析、选择、浓缩与转换数据的过程
识 答决策过程中问题分析与判断所需知识的请求。
库 2.知识库。知识库是知识库子系统的核心,知识库 中存储的是那些既不能用数据表示也不能用模型方
子 法描述的专家知识和经验。
系 3.推理机。推理是指从已知事实推出新事实(结论) 的过程,推理机是一组程序,它针对用户问题去处
统 理知识库(规则和事实)。
2021/8/9
数据字典
• 描述与维护各数据项的属性、来龙去脉及相互关系
数据库管理系统 • 自动将新概念添加到知识库的概念层中
数据查询
• 用来解释来自人机对话及模型库等子系统的数据请求
2021/8/9
第十一章 决策支持系统
11
模型库子系统
模型库子系统是构建和管理模型的计算机软件系统,它是DSS中最复杂与最难实现 的部分。应用模型获得的输出结果可以分别起以下三种作用:直接用于制订决策;对 决策的制订提出建议;用来估计决策实施后可能产生的后果。
人工智能的决策支持和智能决策支持系统课程(PPT 115页)
![人工智能的决策支持和智能决策支持系统课程(PPT 115页)](https://img.taocdn.com/s3/m/806e56b16f1aff00bed51ee3.png)
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。
智能分析与辅助决策系统课件(PPT 44张)
![智能分析与辅助决策系统课件(PPT 44张)](https://img.taocdn.com/s3/m/781ad842783e0912a2162a5c.png)
沥 沙
北 郊
鹿 鸣 # 2变
犀 牛
罗 涌
泮 塘 广 铁 铁 南 芳 村 润 州 电 厂 富 山 鱼 飞 珠 江 电 厂 番 禺 大 良 乌 洲 小 乌 合 兴 都 宁 展 能 电 厂 虎 桥 迎 宾
广 南
亚 村
狮 洋
110kV线路过载转供
• 普通运行方式
• 通过开关的合、分得到相应的转移策略, 相当于备自投动作。
• •
• • •
停电负荷转供
• 停电负荷转供辅助决策功能模块提供负荷 供电转供的方案。根据给定的目标设备分 析其影响负荷,并将受影响负荷安全转至 新电源点。提出包括转供路径、转供容量 在内的负荷转供操作方案。
停电负荷转供
当电网发生故障导致设备失压时,调度员比 较关心的是: 1)事故前供电方式 2) 哪些设备或断面过载了? 3)哪些设备和断面有裕度可以提供转电和 复电 4)有哪些复电路径? 5)220kV线路跳闸后,如果再发生N-1会 不会导致其它断面过载?
拉闸限电辅助决策
拉闸限电辅助决策
拉闸限电辅助决策
综合故障分析查询
• 根据保护信号、事项信息、开关跳闸及遥 测信息定位发生故障的设备。 • 可考虑开关拒动及上下级配合的关系。 • 基于专家系统的特殊规则进行故障定位。
综合故障分析-保护动作查询
综合故障分析-故障查询
区域备自投 串供情况下站内备自投存在的问题: 1 使用站内的信号不能从全网的角度来考虑电网的 可靠性; 2 不能考虑较为复杂的过载情况; 3 对于两个及以上的站的串供的情况,站端备自投 动作后通常会造成一个或以上的厂站失电失压。
设备重载过载处理
在线单相接地监视
单相接地拉路辅助决策
按电网运行状态分类
第6章 电子政务中的智能决策PPT解析
![第6章 电子政务中的智能决策PPT解析](https://img.taocdn.com/s3/m/558d50374b73f242326c5f0a.png)
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。
第2章 决策支持系统的基本概念ppt课件
![第2章 决策支持系统的基本概念ppt课件](https://img.taocdn.com/s3/m/13390abccaaedd3382c4d39b.png)
可编辑课件PPT
26
控制机构
表达、操作和记忆辅助的目的是支持各种决策和不同的决策过程, 也就是对DSS的开发研制具有通用的指导作用。DSS的控制机构 用于引导决策者使用表达、操作和记忆辅助,以便根据他们个人 的风格、技能和知识综合进行决策。因此,它的功能主是指导决 策者如何使用DSS,同时也让决策者能够获得新的风格、技能和 知识以便有效地使用DSS。综上所述,控制机构往往成为DSS和 决策者配合成功的关键。.
可编辑课件PPT
19
传统的计算机信息系统开发的4个主要步骤: 分析、设计、构造和 实现。 在开发DSS时,被合并为一体,这就是累接设计或循环反馈。 累接设计能够在使用中根据用户的反映进行评价、修改和扩充, 经过几轮循环后得到一个相对稳定的系统。
累接过程是在DSS生成器和专用DSS之间的反复循环。
可编辑课件PPT
★系统接口。它指决策支持系统本身与其他软件系统。
可编辑课件PPT
16
DSS生成器(DSSG)是由相关的一组软件和硬件组成的模块, 其目的是提供迅速而方便地开发SDSS的能力。DSS生成器 只能用DSS工具来开发。 当涉及对话、模型和数据库等部件时,DSS生成器可看作 是操作数据和生成数据的解释程序,而DSS工具既用于生 成或修改解释程序,也用于生成或修改数据本身.
可编辑课件PPT
30
• 2. 桥式结构(bridge architecture)
• 为了减少由网络结构所要求的部件接口数目,同时又保持能够方便地 集成新部件的性能,提出桥式结构的概念。这种结构使用了统一的接 口单元,它包括对话、局部模型和数据库等单元;同时把共享建模单 元和共享的数据库单元两者之间联系在一起。局部单元不可以共享, 它只为单个用户服务。
- 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)。
-
8
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。
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”) ……
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
-
6
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
-
7
存在问题
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:
智能决策支持系统/IDSS
——简介与案例研究
1
-
基本概念
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。
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。
-ห้องสมุดไป่ตู้
10
案例研究 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)
➢ 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; ➢ ……
减少经济损失; ➢ ……
-
9
【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。
-
4
体系结构 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:
-
5
体系结构 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。
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。
➢ 友好的人机接口;
神经网络(ANN)
➢ ……
-
2
体系结构
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。
专家系统(ES)
IDSS特性:
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
➢ 处理非结构化或半结构化的数据;
工
专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。
➢ 自主学习能力与推理能力;
智
神经网络是通过采用物理可实现的器件或采用计算机
➢ 良好的适应性和灵活性;
传统三库DSS
-
四库IDSS
3
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。
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。
存储模型库模型和其
它数据分析工具对源 数据分析处理的结果: 交通流模型参数、 C1( 事 件 发 生 后 道 路 通行能力)、RT(事件 响应时间)、CT(事件 清除时间)等。