第四章 智能决策支持系统和智能技术的决策支持

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影视制作行业智能影视制作与管理系统方案

影视制作行业智能影视制作与管理系统方案

影视制作行业智能影视制作与管理系统方案第一章:引言 (2)1.1 行业背景 (2)1.2 智能影视制作与管理系统概述 (2)1.3 研究目的与意义 (2)第二章:智能影视制作技术概述 (3)2.1 影视制作流程 (3)2.2 智能技术在影视制作中的应用 (3)2.3 国内外智能影视制作技术现状 (4)第三章:智能影视制作系统设计 (4)3.1 系统架构 (4)3.1.1 总体架构 (4)3.1.2 系统模块划分 (4)3.2 功能模块划分 (5)3.2.1 素材管理模块 (5)3.2.2 剪辑模块 (5)3.2.3 特效制作模块 (5)3.2.4 配音模块 (5)3.2.5 项目管理模块 (5)3.2.6 用户管理模块 (5)3.3 技术选型与实现 (5)3.3.1 技术选型 (5)3.3.2 技术实现 (6)第四章:智能影视制作系统关键技术研究 (6)4.1 影视素材智能识别技术 (6)4.2 影视剪辑智能优化技术 (6)4.3 影视特效智能技术 (7)第五章:智能影视管理系统设计 (7)5.1 系统架构 (7)5.2 功能模块划分 (7)5.3 技术选型与实现 (8)第六章:智能影视管理系统关键技术研究 (8)6.1 影视项目进度智能监控技术 (8)6.2 影视资源智能调度技术 (9)6.3 影视数据智能分析技术 (9)第七章:系统测试与评估 (10)7.1 系统测试方法 (10)7.2 系统功能评估指标 (11)7.3 测试结果分析 (11)第八章:应用案例与实践 (12)8.1 案例一:某影视制作公司智能剪辑实践 (12)8.2 案例二:某影视制作公司智能项目管理实践 (12)8.3 案例三:某影视制作公司智能数据分析实践 (12)第九章:行业发展趋势与展望 (13)9.1 智能影视制作技术发展趋势 (13)9.2 智能影视管理系统发展趋势 (13)9.3 行业发展展望 (13)第十章:总结与展望 (14)10.1 工作总结 (14)10.2 研究局限与不足 (14)10.3 未来研究方向与建议 (14)第一章:引言1.1 行业背景科技的飞速发展,影视制作行业在我国经济和文化领域占据着越来越重要的地位。

智能决策支持系统

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所需的数据、信息和背景资料,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结构有多种形式。

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,它也对半结构化和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,实际上支持的仅仅是决策过程中结构化和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行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,同时集成了最新发展的人工智能技术,如专家系统、多代理以及神经网络和遗传算法等。

工业现代化工业信息化服务平台建设方案

工业现代化工业信息化服务平台建设方案

工业现代化工业信息化服务平台建设方案第一章引言 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (3)1.3 项目意义 (3)第二章需求分析 (3)2.1 市场需求分析 (3)2.2 用户需求分析 (4)2.3 功能需求分析 (4)第三章平台架构设计 (5)3.1 总体架构设计 (5)3.1.1 架构目标 (5)3.1.2 架构组成 (5)3.1.3 架构特点 (5)3.2 系统模块设计 (6)3.2.1 用户管理模块 (6)3.2.2 数据监控模块 (6)3.2.3 数据分析模块 (6)3.2.4 数据展示模块 (6)3.2.5 系统管理模块 (6)3.3 技术选型与框架 (6)3.3.1 数据库技术 (6)3.3.2 后端技术 (6)3.3.3 前端技术 (6)3.3.4 分布式技术 (6)3.3.5 微服务技术 (7)3.3.6 安全技术 (7)第四章数据采集与处理 (7)4.1 数据采集策略 (7)4.2 数据存储与清洗 (7)4.3 数据分析与挖掘 (8)第五章工业大数据应用 (8)5.1 大数据分析模型 (8)5.2 大数据应用场景 (8)5.3 大数据解决方案 (9)第六章工业互联网平台建设 (9)6.1 平台架构设计 (9)6.1.1 技术架构 (9)6.1.2 业务架构 (10)6.2 平台功能模块 (10)6.2.1 数据采集与传输模块 (10)6.2.2 数据存储与管理模块 (10)6.2.3 数据处理与分析模块 (10)6.2.4 应用服务模块 (10)6.2.5 安全保障模块 (10)6.3 平台互联互通 (10)6.3.1 接口标准化 (10)6.3.2 数据格式统一 (10)6.3.3 通信协议兼容 (10)6.3.4 系统集成与协同 (10)6.3.5 跨平台应用 (11)第七章信息安全保障 (11)7.1 安全策略制定 (11)7.1.1 安全策略目标 (11)7.1.2 安全策略内容 (11)7.2 安全技术实施 (11)7.2.1 网络安全防护 (11)7.2.2 系统安全防护 (11)7.2.3 应用安全防护 (12)7.3 安全风险防范 (12)7.3.1 风险识别 (12)7.3.2 风险评估 (12)7.3.3 风险应对 (12)7.3.4 风险监控与预警 (12)第八章项目实施与管理 (12)8.1 项目实施计划 (12)8.2 项目进度管理 (13)8.3 项目质量管理 (13)第九章产业发展与推广 (13)9.1 产业链分析 (13)9.2 产业政策与标准 (14)9.3 推广策略与实施 (14)第十章项目评估与优化 (15)10.1 项目评估指标 (15)10.2 项目评估方法 (15)10.3 项目优化建议 (15)第一章引言1.1 项目背景我国经济的快速发展,工业现代化和工业信息化已成为国家战略的重要支柱。

新一代智慧仓储管理系统研发与推广方案

新一代智慧仓储管理系统研发与推广方案

新一代智慧仓储管理系统研发与推广方案第1章项目背景与意义 (3)1.1 新一代智慧仓储管理系统的需求分析 (3)1.2 项目实施对企业和行业的影响 (3)第2章国内外智慧仓储管理系统发展现状 (4)2.1 国外智慧仓储管理系统发展概况 (4)2.1.1 美国智慧仓储管理系统发展概况 (4)2.1.2 欧洲智慧仓储管理系统发展概况 (4)2.1.3 日本智慧仓储管理系统发展概况 (4)2.2 国内智慧仓储管理系统发展现状与问题 (4)2.2.1 发展现状 (5)2.2.2 存在问题 (5)第3章系统总体设计 (5)3.1 设计原则与目标 (5)3.1.1 设计原则 (5)3.1.2 设计目标 (6)3.2 系统架构设计 (6)3.3 功能模块划分 (6)第四章关键技术研发 (7)4.1 数据采集与处理技术 (7)4.1.1 数据采集技术 (7)4.1.2 数据处理技术 (7)4.2 仓储资源调度优化算法 (7)4.2.1 货位分配优化算法 (7)4.2.2 出入库作业调度优化算法 (7)4.2.3 仓储物流路径优化算法 (7)4.3 人工智能技术应用 (8)4.3.1 无人搬运车(AGV)技术 (8)4.3.2 语音识别与智能交互技术 (8)4.3.3 自适应学习技术 (8)4.3.4 智能决策支持技术 (8)第五章系统模块设计与实现 (8)5.1 仓储信息管理模块 (8)5.2 库存管理模块 (8)5.3 作业调度模块 (9)5.4 安全监控模块 (9)第6章系统集成与测试 (9)6.1 系统集成方案设计 (9)6.1.1 集成目标 (9)6.1.2 集成内容 (10)6.1.3 集成方案 (10)6.2 系统测试与优化 (10)6.2.1 测试目标 (10)6.2.2 测试内容 (10)6.2.3 测试与优化方法 (10)6.3 系统稳定性与可靠性评估 (10)6.3.1 评估方法 (11)6.3.2 评估指标 (11)6.3.3 改进措施 (11)第7章仓储管理业务流程优化 (11)7.1 业务流程分析与诊断 (11)7.1.1 作业流程梳理:对仓储管理中的入库、存储、出库、盘点等环节进行详细梳理,识别作业流程中的瓶颈与问题。

智能交通系统课后题答案

智能交通系统课后题答案

智能交通系统课后题答案第一章1.智能交通系统的定义是什么?它的特点有哪些?智能交通系统是人们将先进的计算机处理技术,信息技术、数据通信技术、传感器技术及电子自动控制技术等有效的综合起来,运用于整个交通运输系统中。

以车辆道路使用者,环境视角有机结合,达到和谐统一的最佳效果的目的,从而建立起的一种作用范围大、作用发挥全面的实时、精确、高效的交通运输综合管理体系。

ITS特点:信息性、整体性、开放性、动态性、复杂性。

2.智能交通系统的子系统有哪些?说明他们的关系先进的出行者信息系统,先进的交通管理系统,先进的公共运输系统,商用车辆运营系统,先进的车辆控制和安全系统,不停车收费系统、应急管理系统第二章 1.传感器的作用是什么。

列举ITS中用到的传感器传感器是指能够感受被测量的信息,并按一定的规律转换成可用输出信号的器件或装置,以满足信息的传输处理记录显示和控制等要求。

ITS中应用的传感器主要有:环形线圈、压电传感器,红外传感器,微波检测器,超声波传感器,视频车辆检测器、RFID 等。

中信息传输方式主要有几类?分别是什么?ITS中信息传输方式主要有四类,分别是交通管理中心和路侧设施的通信,车与交通管理中心通信,车路通讯以及车车通信。

3.什么是并行计算?它的优点有哪些?并行计算就是研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题,分成许多小的部分,并把这些部分分配给许多计算机或处理器进行并行处理,最后将这些计算结果综合起来,得到最终的结果优点是可以处理需要庞大运算量的问题系统哪些部分组成,其工作原理是什么?GPS的整个系统空间部分、地面控制部分和用户部分三部分组成。

GPS的基本定位原理是:卫星不间断地发送自身的星历参数和时间信息,用户接收到这些信息后,经过计算求出接收机的三维位置,三维方向以及运动速度和时间信息。

第三章 1.简述感应线圈检测器的工作原理和优缺点感应线圈检测器埋在路面下的环形线圈和能够测量该线圈电感变化的电子设备组成。

农业智能化种植管理服务平台建设方案

农业智能化种植管理服务平台建设方案

农业智能化种植管理服务平台建设方案第一章引言 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (2)1.3 研究意义 (3)第二章智能化种植管理服务平台概述 (3)2.1 平台定义 (3)2.2 平台架构 (3)2.3 平台功能 (4)第三章数据采集与传输 (4)3.1 数据采集方式 (4)3.2 数据传输技术 (5)3.3 数据存储与管理 (5)第四章智能决策支持系统 (5)4.1 决策模型构建 (5)4.2 智能算法应用 (6)4.3 决策结果反馈 (6)第五章智能监控与预警 (6)5.1 监控系统设计 (6)5.2 预警机制构建 (7)5.3 预警信息发布 (7)第六章智能灌溉与施肥 (8)6.1 灌溉系统优化 (8)6.1.1 灌溉设备选型与配置 (8)6.1.2 灌溉参数监测 (8)6.1.3 灌溉决策模型 (8)6.1.4 灌溉制度优化 (8)6.2 施肥策略制定 (8)6.2.1 土壤养分监测 (8)6.2.2 作物需肥规律研究 (8)6.2.3 施肥决策模型 (8)6.2.4 施肥制度优化 (8)6.3 系统集成与控制 (9)6.3.1 硬件集成 (9)6.3.2 软件集成 (9)6.3.3 系统控制策略 (9)6.3.4 信息反馈与调整 (9)第七章智能植保与病虫害防治 (9)7.1 植保技术集成 (9)7.2 病虫害监测与防治 (10)7.3 智能防控策略 (10)第八章智能仓储与管理 (11)8.1 仓储设施智能化 (11)8.1.1 设施概述 (11)8.1.2 设施智能化改造 (11)8.1.3 设施管理优化 (11)8.2 库存管理与优化 (11)8.2.1 库存管理概述 (11)8.2.2 库存信息采集 (11)8.2.3 库存数据分析 (11)8.2.4 库存预警 (11)8.2.5 库存优化策略 (11)8.3 物流配送系统 (12)8.3.1 物流配送系统概述 (12)8.3.2 配送中心智能化 (12)8.3.3 配送路径优化 (12)8.3.4 配送时效保障 (12)8.3.5 物流信息平台建设 (12)第九章平台实施与推广 (12)9.1 项目实施步骤 (12)9.2 技术培训与支持 (13)9.3 平台推广策略 (13)第十章总结与展望 (14)10.1 项目成果总结 (14)10.2 存在问题与改进方向 (14)10.3 未来发展趋势与展望 (15)第一章引言1.1 项目背景我国农业现代化进程的加快,农业产业结构的优化以及科技创新的推进,智能化种植管理服务平台的建设成为农业发展的重要方向。

文化旅游景区智慧化升级改造方案

文化旅游景区智慧化升级改造方案

文化旅游景区智慧化升级改造方案第1章项目背景与目标 (3)1.1 文化旅游景区现状分析 (3)1.2 智慧化升级改造的必要性 (3)1.3 项目目标与预期效果 (4)第2章智慧旅游概述 (4)2.1 智慧旅游的定义与特征 (4)2.2 国内外智慧旅游发展现状 (5)2.3 智慧旅游发展趋势与挑战 (5)第3章技术架构与标准规范 (6)3.1 技术架构设计 (6)3.1.1 整体架构 (6)3.1.2 系统架构 (6)3.2 关键技术选型与应用 (6)3.2.1 关键技术选型 (6)3.2.2 应用场景 (6)3.3 标准规范与质量控制 (7)3.3.1 标准规范 (7)3.3.2 质量控制 (7)第四章智慧化管理平台建设 (7)4.1 智慧化管理平台功能模块设计 (7)4.1.1 用户管理模块 (7)4.1.2 景区资源管理模块 (7)4.1.3 导游导览服务模块 (7)4.1.4 安全管理模块 (8)4.1.5 营销与推广模块 (8)4.2 数据采集与处理 (8)4.2.1 数据采集 (8)4.2.2 数据处理 (8)4.3 智能决策支持系统 (8)4.3.1 客流预测 (9)4.3.2 资源优化配置 (9)4.3.3 安全预警与应急处理 (9)4.3.4 营销策略优化 (9)第5章智慧化服务体系建设 (9)5.1 智慧导览系统 (9)5.1.1 系统概述 (9)5.1.2 系统功能 (9)5.2 智慧票务系统 (9)5.2.1 系统概述 (9)5.2.2 系统功能 (10)5.3 智慧旅游交通 (10)5.3.2 系统功能 (10)第6章智慧旅游体验创新 (10)6.1 互动体验设计 (10)6.1.1 多媒体互动展示 (10)6.1.2 社交互动平台 (11)6.1.3 个性化定制服务 (11)6.2 虚拟现实与增强现实应用 (11)6.2.1 虚拟现实游览 (11)6.2.2 增强现实导览 (11)6.2.3 互动式虚拟体验 (11)6.3 智能讲解与导览 (11)6.3.1 语音识别与合成技术 (11)6.3.2 智能导览 (12)6.3.3 导览APP开发 (12)第7章智慧旅游安全与应急 (12)7.1 安全保障体系建设 (12)7.1.1 物理安全 (12)7.1.2 网络安全 (12)7.1.3 信息安全 (12)7.1.4 游客安全 (13)7.2 应急指挥与调度 (13)7.2.1 应急组织架构 (13)7.2.2 应急预案 (13)7.2.3 应急指挥系统 (13)7.3 智能监控与预警 (13)7.3.1 智能监控系统 (13)7.3.2 预警系统 (13)第8章智慧旅游宣传与推广 (14)8.1 线上线下整合营销策略 (14)8.2 新媒体与社交平台传播 (14)8.3 旅游品牌形象塑造与提升 (14)第9章人才与组织保障 (15)9.1 人才队伍建设 (15)9.1.1 优化人才结构:结合景区智慧化升级改造需求,合理规划人才队伍结构,引进和培养一批具备专业技术、管理能力和创新意识的优秀人才。

决策支持系统

决策支持系统

促使决策支持系统(DSS —Decision Support System®发展的原因( 1 )企业面临着日益激烈的国内外竞争;(2)企业已有的计算机系统不能支持增加效率、利润和进入赢利市场的目标;(3)信息系统部门已不能满足企业不断的需求和某些管理决策需求的特殊性,而且在已有系统中还没有所需要的分析功能。

决策支持系统的特性(1)用定量方式辅助决策,而不是代替决策(2)使用大量的数据和多个模型(3)支持决策制定过程(4)为多个管理层次上的用户提供决策支持(5)能支持相互独立的决策和相互依赖的决策(6)用于半结构化决策领域管理信息系统(Management Information Systems , MIS)是一种以计算机为基础支持和管理功能的信息系统。

MIS 的特性(1)主要功能是事务处理(2)包含多个电子数据处理系统(EDP)(3)为结构化决策服务的(4)具有系统的一切特征(5)是管理系统的一部分(6)以数据库系统为基础MIS 的功能( 1 )事务处理(2)数据库的更新和维护(3)产生各类报表(4)查询处理(5)用户与系统的交互作用(用户界面)群决策支持系统GDSS 的特性①GDSS是一个支持群决策的支持系统,它需要专门设计,不是多个DSS的简单组合。

②GDSS能减少群中部分消极行为的影响。

③GDSS能完成群决策过程和得出群决策方案,并在组织管理者指导下得到群决策结果。

④GDSS能支持在一个地点举行的群决策会议,也能支持远程的决策会议,并得到决策问题的结果。

群決策的方法头脑风暴法(Brainstorming)名义群体法(Norminal Group)德尔菲法(Delphi Methods)决策支持系统的发展经历了如下几个阶段:(1)单模型辅助决策管理科学、运筹学模型的应用。

(2)交互建模的DSS 人机交互建立模型,可以修改模型(变量、系数或常数等参数)。

(3)组合模型的DSS 解决复杂的决策问题,多个模型以某种方式组合。

智能决策支持系统

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。

农业现代化智能种植管理系统实践案例分享

农业现代化智能种植管理系统实践案例分享

农业现代化智能种植管理系统实践案例分享第一章:概述 (2)1.1 智能种植管理系统的定义 (2)1.2 智能种植管理系统的意义 (2)1.3 智能种植管理系统的发展现状 (2)第二章:智能种植管理系统的构成 (3)2.1 传感器与监测设备 (3)2.2 数据处理与分析系统 (3)2.3 控制与执行系统 (3)第三章:环境监测与管理 (4)3.1 土壤环境监测 (4)3.2 气候环境监测 (4)3.3 病虫害监测 (5)第四章:作物生长管理 (5)4.1 作物生长周期管理 (5)4.2 营养管理 (6)4.3 灌溉与施肥管理 (6)第五章:智能决策支持系统 (6)5.1 决策模型构建 (6)5.2 决策支持系统应用 (7)第六章:智能种植管理系统的实施流程 (7)6.1 系统设计 (7)6.2 系统安装与调试 (8)6.3 系统运行与维护 (8)第七章:智能种植管理系统的效益分析 (8)7.1 经济效益 (8)7.2 社会效益 (9)7.3 生态效益 (9)第八章:智能种植管理系统的推广与应用 (10)8.1 技术推广策略 (10)8.2 政策与产业支持 (10)8.3 应用案例分享 (10)第九章:智能种植管理系统面临的挑战与对策 (11)9.1 技术挑战 (11)9.2 政策与市场挑战 (11)9.3 对策与建议 (12)第十章:未来发展趋势与展望 (12)10.1 技术发展趋势 (12)10.2 产业发展趋势 (13)10.3 社会与生态影响 (13)第一章:概述1.1 智能种植管理系统的定义智能种植管理系统是指运用现代信息技术,包括物联网、大数据、云计算、人工智能等手段,对农业生产过程中的种植环境、植物生长状况、资源利用等进行实时监测、智能分析和远程控制的系统。

该系统旨在提高农业生产效率,降低生产成本,实现农业生产智能化、精准化、绿色化。

1.2 智能种植管理系统的意义智能种植管理系统在农业生产中具有以下重要意义:(1)提高生产效率:通过实时监测和智能分析,精确控制种植环境,优化生产要素配置,提高农作物产量和质量。

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
性)所以, B事物也可能有d属性(或d相似属性)
类比推理的结论带有或然性,它的可靠性和相类 比事物属性之间的联系程度有关。
类比推理实例一
1816年的一天,法国医生雷奈克出诊为一位年轻 的女性看病,一见病人,雷奈克犯起愁来:她身体 非常肥胖,要诊断她的心脏和肺部是否正常,按当 时医生惯用的方法,把耳朵贴近病人的胸部来听, 肯定听不清楚,更何况她是一位年轻的女性。雷奈 克抬头看了看院子里正在玩耍的小孩,脑子里突然 浮现出几年前看到一个孩子们玩的游戏:一个孩子 用钉子敲打木板的一头,另外的孩子争先恐后地抱 着把耳朵贴近木板的另一头,兴致勃勃地倾听着。
当它仍不是目标状态G时,回溯到上一层结果,取 另一可能扩展搜索的分支。生成新状态节点。
一直进行下去,直到找到目标状态G为止。
图4.8 深度优先搜索示意图
(2)算法
1) 把初始节点S0故入OPEN表。
2)如果OPEN表为空,则问题无解,退出 。
3)把OPEN表的第一个节点(记为节点n)取出放入 CLOSED表。 4)考察节点n是否为目标节点。若是,则求得了问
枚举归纳推理实例
如观察到铁受热膨胀、铜受热膨胀等事实而 不知其所以然,由此推出“所有金属受热膨胀” 的结论就是简单枚举归纳推理。
4.2.1 逻辑推理
3)类比推理 它是由两个(或两类)事物在某些属性上相同,
进而推断它们在另一个属性上也可能相同的推理。
A事物有abcd属性,B事物有abc属性(或a,b,c相似属
B,C,E
事实库
事实库的最后状态为:
B,C,E,D,A,G
4.2.2.2 产生式规则
逆(反)向推理
逆向推理是从目标开始,寻找以此目标为结论的规则 对该规则的前提进行判断,若该规则的前提中某个子

第四章 基于专家系统的智能决策支持系统

第四章 基于专家系统的智能决策支持系统

• (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。 • 由于自然语言存在二义性、感情(语调)等复杂因素, 在计算机中无法直接使用自然语言。自然语言处理过 程是对一连串的文字表示的符号串,经过词法分析识 别出单词,经过句法分析将单词组成句子,再经过语 义分析理解句子的含义,变成计算机中的操作(如查 询数据库)。 • 目前,计算机中提供的语言如高级语言C、PASCAL等, 数据库语言FoxPro、Oracle等,均属于2型文法(上下 文无关文法)和3型文法(正则文法)范畴,虽然这些高 级语言离0型文法(短语文法)和1型文法(上下文有关 文法)的语言有较大的差距。但是,在人机交互中, 对于简单的自然语言进行理解和处理还是能做到的。
人工智能的主要研究领域有:
1)符号智能 符号智能以物理符号系统为基础,研究知识表示、 获取、推理过程。 2)计算智能 计算智能包括神经计算、模糊系统、遗传算法、 进化程序设计等。 3)人工生命 人工生命是指用计算机和精密机械等生成或构造 表现自然生命系统行为特点的仿真系统或模型系统。
智能决策支持系统中包含的人工智能 技术主要有:
• 智能决策支持系统中的人工智能技术种类较多, 这些智能技术都是决策支持技术,它们可以开 发出各自的智能系统,并发挥各自不同的辅助 决策作用。 • 一个智能决策支持系统中的智能技术一般只有 一种或两种。
• 下面我们主要讲述专家系统与决策支持系统结 合的智能决策支持系统。在第五章我们讲授机 器学习辅助决策的智能决策支持系统。
• 产生式规则知识一般表示为: if A then 示为“如果A成立则B成立”,简化为A→B。
BLeabharlann 或表• • • • • •



产生式规则知识允许有如下的特点: ①相同的条件可以得出不同的结论:A→B,A→C。 ②相同的结论可以由不同的条件来得到:A→G,B→G。 ③条件之间可以是“与”(AND)连接和“或”(OR)连 接。 如:AB→G,AB→G ④一条规则中的结论,可以是另一条规则中的条件。 如:FB→Z,CD→F。其中, F在前一条规则中是条 件,在后一条规则中是结论。 由于以上特点,规则知识集能做到以下两点: ①能描述和解决各种不同的灵活的实际问题(由前三 个特点形成)。 ②能把规则知识集中的所有规则连成一棵“与或”推 理树(知识树),即这些规则知识集之间是有关联的 (由后面特点形成)。

决策支持系统试题

决策支持系统试题

决策支持系统试题答案一、问题题(每题7分,共35分)1.决策支持的能力体现在:1)模型的决策支持模型是对客观事物的特征和变化规律的一种科学抽象。

模型方法是制定决策的基本方法。

2)“如果—将怎样(what-if)”分析的决策支持对模型中方程、变量、参数作各种各样的假设,并通过模型计算,研究最优解会有怎样的变化。

3)决策问题方案的决策支持通过多模型组合形成决策问题方案能扩大单模型的决策支持能力4)自动生成决策问题方案的决策支持利用计算机的系统快速原型技术自动生成决策支持系统方案。

包括决策资源(数据、模型等)的利用,能提高辅助决策效率,同时能快速改变决策方案,能提高辅助决策效果。

5)知识推理与智能技术的决策支持知识推理是人工智能核心,利用专家系统、神经网络、遗传算法、机器学习等人工智能技术达到利用知识辅助决策的效果。

2.模型库一般由模型字典库和模型文件库两部分组成。

模型库管理系统的功能包括:1)模型的存储管理:包括模型的表示、模型存储的组织结构、模型的查询和维护等功能。

2)模型的运行管理:包括模型程序的输入与编译,模型的运行控制,模型对数据的存取。

3)支持模型的组合能支持多模型的组合,形成决策支持系统方案。

3.知识发现过程如图:即由三部分组成:数据准备、数据挖掘、结果评价数据挖掘是知识发现中最重要的步骤,它是从数据中挖掘出知识的原型:模式数据挖掘的主要方法有:1)归纳学习方法:信息论方法和集合论方法2)关联规则挖掘3)仿生物技术:神经网络和遗传算法4)公式发现5)统计分析方法6)模糊数学方法7)可视化技术4. 说明研究综合决策支持系统的必要性:1)数据仓库虽然未明确提出使用数学模型,但实际上数据仓库中的综合数据是利用汇总模型来完成的,数据仓库中的历史数据用于预测是要通过预测模型来完成的。

故数据仓库中已经使用了数学模型。

2)对于银行数据仓库建立以客户为中心的个性化服务,是需要建立有关的数学模型:①分销渠道分析模型②客户的利润评测模型③客户关系(信用)优化模型④风险评估模型等。

农业智能种植管理系统大数据平台建设方案

农业智能种植管理系统大数据平台建设方案

农业智能种植管理系统大数据平台建设方案第一章:项目背景与目标 (3)1.1 项目背景 (3)1.2 项目目标 (3)第二章:系统架构设计 (4)2.1 系统架构概述 (4)2.2 系统模块划分 (4)2.3 系统技术选型 (4)第三章:数据采集与处理 (5)3.1 数据采集方式 (5)3.1.1 物联网传感器采集 (5)3.1.2 遥感技术采集 (5)3.1.3 人工采集 (5)3.2 数据处理流程 (5)3.2.1 数据清洗 (5)3.2.2 数据整合 (6)3.2.3 数据预处理 (6)3.2.4 数据分析 (6)3.3 数据存储策略 (6)3.3.1 数据存储格式 (6)3.3.2 数据存储结构 (6)3.3.3 数据备份与恢复 (6)3.3.4 数据访问权限管理 (6)第四章:种植模型构建 (6)4.1 模型构建方法 (6)4.2 模型验证与优化 (7)4.3 模型应用与推广 (7)第五章:智能决策支持系统 (8)5.1 决策支持系统框架 (8)5.2 决策算法与应用 (8)5.3 系统功能与优化 (9)第六章:用户界面与交互设计 (9)6.1 用户界面设计原则 (9)6.1.1 简洁性原则 (9)6.1.2 直观性原则 (9)6.1.3 一致性原则 (9)6.1.4 反馈性原则 (9)6.1.5 适应性原则 (9)6.2 交互设计方法 (10)6.2.1 用户研究 (10)6.2.3 原型设计 (10)6.2.4 交互效果设计 (10)6.2.5 评估与优化 (10)6.3 用户权限与安全 (10)6.3.1 用户权限管理 (10)6.3.2 登录认证 (10)6.3.3 数据加密 (10)6.3.4 日志记录 (10)6.3.5 安全审计 (10)第七章:系统实施与部署 (11)7.1 系统实施流程 (11)7.1.1 项目启动 (11)7.1.2 系统设计 (11)7.1.3 系统开发 (11)7.1.4 系统测试 (11)7.1.5 系统部署 (11)7.1.6 培训与验收 (11)7.2 系统部署策略 (11)7.2.1 部署方式选择 (11)7.2.2 网络规划 (12)7.2.3 系统安全策略 (12)7.3 系统维护与升级 (12)7.3.1 系统维护 (12)7.3.2 系统升级 (12)第八章:项目风险与应对措施 (12)8.1 技术风险 (12)8.1.1 技术更新迭代速度较快 (12)8.1.2 系统稳定性与可靠性 (13)8.1.3 技术支持与维护 (13)8.2 运营风险 (13)8.2.1 市场竞争 (13)8.2.2 用户接受程度 (13)8.2.3 政策法规变动 (13)8.3 应对措施 (13)8.3.1 技术风险应对措施 (13)8.3.2 运营风险应对措施 (13)8.3.3 综合风险应对措施 (13)第九章:经济效益与社会影响 (14)9.1 经济效益分析 (14)9.1.1 直接经济效益 (14)9.1.2 间接经济效益 (14)9.2 社会影响评估 (14)9.2.1 促进农村信息化建设 (14)9.2.3 改善农业生产条件 (15)9.2.4 促进城乡融合发展 (15)9.3 生态效益分析 (15)9.3.1 减少化肥农药使用 (15)9.3.2 提高资源利用效率 (15)9.3.3 促进农业可持续发展 (15)9.3.4 保护生物多样性 (15)第十章:项目总结与展望 (15)10.1 项目总结 (15)10.2 项目不足与改进方向 (16)10.3 项目展望 (16)第一章:项目背景与目标1.1 项目背景我国农业现代化的推进,传统农业生产方式已难以满足日益增长的农产品需求。

林业行业智能化林业资源管理与保护方案

林业行业智能化林业资源管理与保护方案

林业行业智能化林业资源管理与保护方案第一章林业资源管理与保护概述 (2)1.1 林业资源管理的重要性 (2)1.1.1 林业资源的概念及价值 (2)1.1.2 林业资源管理的必要性 (3)1.2 智能化在林业资源管理中的应用 (3)1.2.1 智能化技术的概述 (3)1.2.2 智能化技术在林业资源管理中的应用 (3)1.2.3 智能化技术在林业资源管理中的挑战与对策 (4)第二章智能化林业资源调查与监测 (4)2.1 遥感技术在林业资源调查中的应用 (4)2.2 地理信息系统在林业资源监测中的作用 (4)2.3 无人机在林业资源调查与监测中的应用 (5)第三章智能化林业资源数据采集与管理 (5)3.1 林业资源数据采集方法 (5)3.2 林业资源数据库构建与管理 (6)3.3 林业资源数据挖掘与分析 (6)第四章智能化林业资源规划与决策支持 (6)4.1 林业资源规划方法 (7)4.2 智能决策支持系统在林业资源规划中的应用 (7)4.3 林业资源优化配置策略 (7)第五章智能化林业灾害监测与防控 (8)5.1 林业灾害监测技术 (8)5.2 智能防控技术在林业灾害中的应用 (8)5.3 林业灾害预警与应急响应 (9)第六章智能化林业资源保护与修复 (9)6.1 林业资源保护策略 (9)6.1.1 完善法律法规体系 (9)6.1.2 建立健全监测预警体系 (9)6.1.3 加强执法监管 (9)6.1.4 推广绿色生产方式 (9)6.2 智能化林业资源修复技术 (10)6.2.1 无人机监测与修复技术 (10)6.2.2 人工智能辅助决策技术 (10)6.2.3 生物技术 (10)6.2.4 虚拟现实技术与三维建模 (10)6.3 林业资源保护与修复项目管理 (10)6.3.1 项目策划与立项 (10)6.3.2 项目实施与监管 (10)6.3.3 项目验收与评价 (10)6.3.4 项目后续管理与维护 (10)第七章智能化林业资源管理与保护政策法规 (11)7.1 国家层面政策法规 (11)7.1.1 法律法规概述 (11)7.1.2 相关政策法规 (11)7.2 地方性政策法规 (11)7.2.1 地方性法规概述 (11)7.2.2 典型地方性政策法规 (11)7.3 国际合作与交流 (12)7.3.1 国际合作概述 (12)7.3.2 典型国际合作与交流项目 (12)第八章智能化林业资源管理与保护教育培训 (12)8.1 林业资源管理与保护人才培养 (12)8.1.1 人才培养目标 (12)8.1.2 人才培养途径 (13)8.2 智能化技术培训与推广 (13)8.2.1 培训内容 (13)8.2.2 培训方式 (13)8.3 林业资源管理与保护继续教育 (13)8.3.1 继续教育目标 (13)8.3.2 继续教育途径 (13)第九章智能化林业资源管理与保护案例分析 (14)9.1 典型案例分析 (14)9.1.1 案例一:某地区智能化林业资源管理与保护系统 (14)9.1.2 案例二:某国家森林公园智能化保护与管理 (14)9.2 智能化技术在林业资源管理与保护中的应用效果评价 (14)9.2.1 提高数据采集与处理能力 (14)9.2.2 增强预警与应急能力 (15)9.2.3 优化管理决策 (15)9.2.4 提升游客体验 (15)9.2.5 促进生态文明建设 (15)第十章智能化林业资源管理与保护发展趋势 (15)10.1 智能化技术发展趋势 (15)10.2 林业资源管理与保护发展方向 (16)10.3 智能化林业资源管理与保护前景展望 (16)第一章林业资源管理与保护概述1.1 林业资源管理的重要性1.1.1 林业资源的概念及价值林业资源是指森林、湿地、草地等自然生态系统中的动植物资源、土地资源、水资源以及与之相关的生态环境资源。

面向未来的农业现代化智能化生产管理模式探索

面向未来的农业现代化智能化生产管理模式探索

面向未来的农业现代化智能化生产管理模式摸索第一章:绪论 (3)1.1 研究背景与意义 (3)1.2 国内外研究现状 (3)1.2.1 国内研究现状 (3)1.2.2 国外研究现状 (3)1.3 研究方法与框架 (3)1.3.1 研究方法 (3)1.3.2 研究框架 (4)第二章:农业现代化智能化生产管理理论基础 (4)2.1 农业现代化理论 (4)2.1.1 概述 (4)2.1.2 农业技术现代化 (4)2.1.3 农业生产组织现代化 (4)2.1.4 农业经营管理现代化 (4)2.2 智能化生产管理理论 (5)2.2.1 概述 (5)2.2.2 物联网技术 (5)2.2.3 大数据分析 (5)2.2.4 人工智能 (5)2.3 农业生产管理智能化发展趋势 (5)2.3.1 生产过程自动化 (5)2.3.2 管理决策智能化 (5)2.3.3 农业产业链整合 (5)2.3.4 农业产业升级 (5)第三章:智能化生产管理的关键技术 (6)3.1 物联网技术在农业中的应用 (6)3.2 大数据技术在农业生产中的应用 (6)3.3 人工智能技术在农业生产中的应用 (6)第四章:农业生产智能化管理体系构建 (7)4.1 智能化管理体系框架设计 (7)4.2 智能化决策支持系统 (8)4.3 智能化农业生产过程管理 (8)第五章:农业生产智能化基础设施 (9)5.1 农业物联网基础设施建设 (9)5.2 农业大数据基础设施建设 (9)5.3 农业人工智能基础设施建设 (9)第六章:农业生产智能化装备与技术 (9)6.1 智能化农业装备发展 (9)6.1.1 智能化农业装备概述 (9)6.1.2 智能化农业装备发展现状 (10)6.1.3 智能化农业装备发展趋势 (10)6.2 农业生产智能化技术集成与应用 (10)6.2.1 农业生产智能化技术概述 (10)6.2.2 农业生产智能化技术应用现状 (10)6.2.3 农业生产智能化技术集成与应用策略 (10)6.3 农业生产智能化技术创新 (11)6.3.1 农业生产智能化技术创新方向 (11)6.3.2 农业生产智能化技术创新成果 (11)6.3.3 农业生产智能化技术创新展望 (11)第七章:农业智能化生产管理实践案例分析 (11)7.1 智能化农业生产管理成功案例 (11)7.1.1 项目背景 (11)7.1.2 技术应用 (11)7.1.3 实践效果 (12)7.2 智能化农业企业管理案例 (12)7.2.1 项目背景 (12)7.2.2 技术应用 (12)7.2.3 实践效果 (12)7.3 农业智能化生产管理问题与对策 (12)7.3.1 存在问题 (12)7.3.2 对策建议 (13)第八章:政策与制度创新 (13)8.1 农业现代化政策体系构建 (13)8.2 农业智能化生产管理制度创新 (13)8.3 农业智能化生产管理政策建议 (14)第九章:农业智能化生产管理人才培养与教育 (14)9.1 农业智能化生产管理人才培养体系 (14)9.1.1 培养目标与定位 (14)9.1.2 培养内容与课程设置 (14)9.1.3 培养方式与方法 (15)9.2 农业智能化生产管理专业教育改革 (15)9.2.1 教育理念改革 (15)9.2.2 课程体系改革 (15)9.2.3 教学方法改革 (15)9.3 农业智能化生产管理培训与认证 (15)9.3.1 培训体系构建 (15)9.3.2 认证体系构建 (16)第十章面向未来的农业智能化生产管理发展趋势 (16)10.1 农业智能化生产管理技术发展趋势 (16)10.2 农业智能化生产管理商业模式创新 (16)10.3 农业智能化生产管理社会影响与挑战 (16)第一章:绪论1.1 研究背景与意义社会经济的快速发展,农业作为国家基础产业的重要性日益凸显。

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

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。

人机交互中的智能分析与决策支持系统

人机交互中的智能分析与决策支持系统

人机交互中的智能分析与决策支持系统第一章引言人机交互技术是计算机科学和人类认知心理学的交叉领域,旨在提高人与计算机之间的交互效率和用户体验。

随着计算机技术的飞速发展,智能分析与决策支持系统逐渐成为人机交互的重要组成部分。

本章将介绍智能分析与决策支持系统的背景和意义,并提出文章的主要结构。

第二章智能分析技术智能分析技术是智能分析与决策支持系统的核心。

该技术以人工智能和数据挖掘为基础,通过分析和挖掘大量的数据,提供决策支持和洞察力。

本章将介绍智能分析技术的主要方法和应用,包括机器学习、数据可视化和自然语言处理等。

第三章决策支持系统决策支持系统是智能分析与决策支持系统的重要组成部分。

它通过分析用户的需求和信息,为用户提供决策支持和推荐。

本章将介绍决策支持系统的基本原理和方法,包括决策树、模糊逻辑和专家系统等。

第四章人机交互技术人机交互技术是实现智能分析与决策支持系统的关键。

它主要涉及交互设计、用户体验和界面设计等方面。

本章将介绍人机交互技术的基本原理和方法,包括用户研究、设计原则和用户界面等。

第五章智能分析与决策支持系统的应用智能分析与决策支持系统在各个领域都有重要的应用价值。

本章将通过几个具体的应用案例,介绍智能分析与决策支持系统在金融、医疗和交通等领域的应用,并分析其效果和挑战。

第六章智能分析与决策支持系统的未来发展智能分析与决策支持系统的发展前景广阔。

本章将探讨智能分析与决策支持系统未来的发展趋势和挑战,包括人工智能的进一步发展、数据安全和隐私保护等方面。

结论智能分析与决策支持系统在人机交互中起着重要的作用。

通过智能分析技术和决策支持系统的结合,可以提高决策的准确性和效率,为用户提供更好的服务和体验。

然而,智能分析与决策支持系统的发展还面临诸多挑战,如数据安全和隐私保护等。

未来,我们需要不断研究和探索,以推动智能分析与决策支持系统的发展,为人机交互带来更多的可能性。

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❖ 在人机交互中,可以简单的自然语言进 行理解与处理。
❖ 自然语言处理过程是对一连串的文字表 示的符号串,经过词法分析识别出单词 ,经过句法分析将单词组成句子,再经 过语义分析理解句子的含义,变成计算 机中的操作(如查询数据库)。
4.1.2 智能决策支持系统结构(续)
2.智能决策支持系统结构形式 智能决策支持系统(IDSS)的基本结构为:
(3)遗传算法 ❖ 遗传算法是模拟生物遗传过程的群体优
化搜索方法。 ❖ 遗传算法的处理对象是问题参数编码形
成的个体。 ❖ 遗传过程用“选择、交叉、突变”3个算
子进行模拟,产生和优选后代群体,经 过若干代的遗传,将会获得满足问题目 标要求的优化解。
4.1.2 智能决策支持系统结构(续)
(4)机器学习
IDSS结构可简化为:
用户
图 4.2 IDS S的 简化 结构 图
问题综合与交互系统
模型库管理系统 (MBMS)
知识库管理 系统
推理机
模型库
知识库
数据库管理系统 (DBMS)
数据库
4.2 人工智能基本原理
4.2.1 逻辑推理
1.形式逻辑
形式逻辑主要用于形成概念,作出判断,进行推理
(1)概念:
➢ 概念反映事物的特有属性和它的取值; ➢ 概念用语言来表达。
(1)专家系统
❖ 专家系统是利用大量的专门知识解决特定领域 中的实际问题的计算机程序系统。
❖ 专家系统中,知识的表示形式有产生式规则、 谓词公式、框架、语义网络等。
❖ 专家系统是利用专家的定性知识进行推理,达 到领域专家解决问题的能力。
4.1.2 智能决策支持系统结构(续)
(2)神经网络 ❖ 神经网络利用神经元的信息传播模型(MP
(2)判断:
➢ 判断是对概念的肯定或否定; ➢ 判断有全称的肯定判断和存在的肯定判断。
(3)推理:
➢ 推理是从一个或几个判断推出一个新判断的思维过程。
4.2.1 逻辑推理(续)
2.推理的种类 推理的种类有3种 ➢ 演绎推理:从一般现象到个别(特殊)现
象的推理。 ➢ 归纳推理:从大量个别(特殊)现象到一
第四章 智能决策支持系 统和智能技术的 决策支持
4.1 智能决策支持系统概述
4.1.1 智能决策支持系统概念
1.智能决策支持系统(intelligent decision support system,IDSS)是决策支持系统(DSS) 与人工智能(artificial intelligent,AD)技术相结 合的系统。
4.知识部件由知识库、知识管理系统和推理机组 成。
➢ 知识库管理系统完成对知识的查询、浏览、增 加、删除、修改、维护等管理工作。
➢ 推理机完成对知识的推理。 ➢ 知识推理是建立从初始概念到中间概念,最后
到目标概念的推理链。
4.1.2 智能决策支持系统结构
➢ 与智能决策有关的人工智能技术主要有:专家 系统、神经网络、遗传算法、机器学习、自然 语言理解。
A事物有a、b、c、d属性,B事物有a、b、c属性(或a、b、c相似属性) 所以,B事物也可能有d属性(或d相似属性)
类比推理得到的结论带有或然性。 相类比事物的相同属性和推理的结论属性之 间的联系越是带有必然性,结论的可靠程度 就越高。
问题综合与交互系统
模型库管理系统 (MBMS)
模型库
人工智能技术
专家 系统
神经 网络
遗传 算法
机器 学习
自然 语言 理解
数据库管理系统 (DBMS)
数据库
图4.1 IDSS的基本结构
4.1.2 智能决策支持系统结构(续)
2.智能决策支持系统结构形式(续)
人工智能技术可以概括为:推理机+知识库。因此,
p q, p q或 p q,p q
4.2.1 逻辑推理(续)
1)演绎推理(续) II. 三段论推理
▪ “如果p,那么q”为真,同时“如果q,那么 r”为真,则推出“如果p,那么r”为真。
▪ 形式化语言描述为:
p q,q r
pr
4.2.1 逻辑推理(续)
1)演绎推理(续) III. 假言易位推理(拒取式)
模型)进行学习和应用。 I. 神经元的信息传播是一个多输入、单输出的
结构。 II. 神经元之间的连接强度通过权值来表示。 III. 神经元之间的连接权值是神经网络的知识,
是通过大量样本的学习而获得的。
❖ 神经网络中主要有:前馈式网络、反馈式网 络、自组织网络。
4.1.2 智能决策支持系统结构(续)
❖ 机器学习是让计算机模拟和实现人类的 学习,获取解决知识的问题。
❖ 机器学习方法主要是归纳学习和类比学 习。
❖ 比较成功的机器归纳学习方法有:覆盖 正例排斥反例的AQ学习方法、决策树 ID3、C4.5、粗糙集等方法。
4.1.2 智能决策支持系统结构(续)
(5)自然语言理解
❖ 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.人工智能技术主要是以知识处理为主题,利用 只是进行推理,完成人类定性分析的部分智能行 为。
4.1.1 智能决策支持系统概念(续)
3.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,增加了知识 推理技术,使DSS的定量分析和AI的定性分析 结合起来,提高辅助决策和支持决策的能力。
般现象的推理。 ➢ 类比推理:从个别(特殊)现象到个别(
特殊现象的推理)
4.2.1 逻辑推理(续)
2.推理的种类(续)
1) 演绎推理 ➢ 目前专家系统的研究基本上属于演绎推理
范畴。 ➢ 演绎推理的核心是假言推理。 I. 假言推理 ▪ “如果p,那么q”为真,同时“p”为真,
则推出“q”为真。 ▪ 形式化语言描述为:
4.2.1 逻辑推理(续)
2)归纳推理(续)
II. 枚举归纳推理
▪ 推理形式为:S1是P
S2是P ...
Sn是P
S1
...S
是S类事物中的部分分子,
n
而且没有遇到相反事例
所以,S类事物都是P
这种推理得到的结论是或然的,它 的可靠程度是和事例数量相关的。
4.2.1 逻辑推理(续)
2)归纳推理(续) III. 类比推理 ▪ 推理形式为:
▪ “如果p,那么q”为真,同时“非q”为真, 则推出“非p”为真。
▪ 形式化语言描述为:
p q,~ q
~ p或 p q, ~ q ~p
4.2.1 逻辑推理(续)
2)归纳推理 I. 数学归纳法
▪ 用逻辑形式表达为: A包含B1,B2…
B1真,结论是确实可靠的。
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