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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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。
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。
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。
（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
（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
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：
❖ 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。
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）
wenku.baidu.com
人工智能技术可以概括为：推理机＋知识库。因此，
❖ 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：
▪ “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，Bn Bn1 A真
这种推导是严格的，结论是确实可靠的。
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。
（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
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）
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）
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。
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：
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。
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。
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。
（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
（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
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：
❖ 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。
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）
wenku.baidu.com
人工智能技术可以概括为：推理机＋知识库。因此，
❖ 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：
▪ “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，Bn Bn1 A真
这种推导是严格的，结论是确实可靠的。
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。
（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
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）
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）
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。
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：