智能决策支持系统简介及案例课件
第八章 决策支持系统 (《决策理论与方法》PPT课件)
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
数据分析与智能决策支持系统
04
数据分析在智能决策 中的应用
描述性统计与推断性统计
描述性统计
通过图表、图形和数字摘要对数据进 行可视化呈现，帮助决策者快速了解 数据分布、中心趋势和离散程度。
推断性统计
利用样本数据对总体进行推断，通过 假设检验、置信区间等方法评估参数 估计的准确性和可靠性。
预测模型构建与优化
未来发展趋势预测
数据驱动决策
随着数据量的不断增长和数据质量的不断提高， 数据驱动决策将成为主流，智能决策支持系统将 在企业和政府等领域得到广泛应用。
跨领域应用拓展
智能决策支持系统将在更多领域得到应用，如医 疗健康、金融、教育等，为不同领域提供个性化 的决策支持。
人工智能与机器学习融合
人工智能和机器学习技术的不断发展将为智能决 策支持系统提供更强大的支持，包括更精准的数 据分析、更智能的决策建议和更自动化的决策执 行。
医疗健康领域应用案例
疾病预测与诊断
利用大数据分析技术，对患者的 历史病例、基因数据等进行分析 ，预测疾病发展趋势，辅助医生 进行诊断。
个性化治疗方案
基于机器学习算法，对患者的病 情、身体状况等进行分析，为患 者提供个性化的治疗方案。
医疗资源优化配置
通过数据挖掘技术，对医疗资源 分布、患者需求等进行分析，为 医疗机构提供资源优化配置方案 。
行评价。
数据收集与整理
数据来源识别
确定与问题相关的数据来源，包括内部数据 和外部数据。
数据采集
采用合适的方法和工具进行数据采集，确保 数据的准确性和完整性。
数据预处理
对采集到的数据进行清洗、转换和整合，以 满足后续分析的需求。
数据存储与管理
选择合适的数据存储方式和管理工具，确保 数据的安全性和可访问性。
决策支持和商务智能课件
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、
信息科学中的智能决策支持系统
信息科学中的智能决策支持系统简介：信息科学的快速发展为人们的决策提供了更多的数据和信息，但是如何从这些海量的信息中提取有效的决策支持仍然是一个挑战。
智能决策支持系统在这个背景下应运而生。
本文将探讨信息科学中智能决策支持系统的原理、应用和未来发展。
一、智能决策支持系统的原理智能决策支持系统是基于计算机技术和数据分析方法的一种决策辅助工具。
它通过收集、处理和分析大量的数据和信息来帮助决策者做出准确、迅速的决策。
智能决策支持系统的原理主要包括以下几个方面：1. 数据收集和采集：智能决策支持系统首先需要获取相关的数据和信息。
例如，通过网络爬虫自动收集互联网上的数据，或者通过传感器实时采集环境中的数据。
这些数据可以是结构化的数据（如数据库中的表格数据），也可以是非结构化的数据（如文本、图像、音频等）。
2. 数据预处理和清洗：由于数据来源的多样性和数据质量不一致性，智能决策支持系统需要对数据进行预处理和清洗。
例如，去除重复数据、处理缺失值、标准化数据格式等。
预处理和清洗后的数据更适合进行后续的分析和建模。
3. 数据分析和建模：在数据预处理完成后，智能决策支持系统使用各种数据分析和建模方法来提取有用的信息。
例如，统计分析、机器学习、数据挖掘等。
这些方法可以帮助识别数据之间的关系、发现隐藏的规律，并为决策提供有针对性的建议。
4. 决策评估和优化：最后，在经过数据分析和建模后，智能决策支持系统将提供一系列备选方案。
通过决策评估和优化，系统可以根据决策者的目标和约束条件，帮助选择最优的决策方案，并提供决策的风险评估。
二、智能决策支持系统的应用范围智能决策支持系统在各个领域都有广泛的应用，以下是几个典型的应用案例：1. 金融投资决策：智能决策支持系统可以通过分析金融市场的历史数据和实时信息，为投资者提供投资策略和风险评估，帮助投资者做出明智的决策。
2. 物流优化决策：物流领域涉及复杂的运输网络、仓储管理和订单处理等问题。
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)。
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。
第2章 决策支持系统的基本概念ppt课件
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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。.
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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。
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★系统接口。它指决策支持系统本身与其他软件系统。
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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.
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• 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。
农业现代化管理中的人工智能智能决策支持系统
农业现代化管理中的人工智能智能决策支持系统随着科技的不断发展，人工智能在农业现代化管理中发挥着越来越重要的作用。
人工智能智能决策支持系统的应用，为农业生产提供了更精准、高效的决策支持，使农民能够更好地利用资源，提高产量和质量，实现农业的可持续发展。
一、智能决策支持系统的定义及优势智能决策支持系统是综合运用人工智能技术和决策分析方法，通过逻辑推理、数据挖掘等手段，为决策者提供科学、合理的决策方案。
相比传统的人工决策方式，智能决策支持系统具有自动化、高效性、适应性强等优势。
二、智能决策支持系统在农业现代化管理中的应用1. 农产品生产智能决策支持系统可以根据不同地区的土壤、气候等条件，为农民提供种植方案，帮助他们选择适合当地条件的作物品种、种植时间等，从而提高产量和质量。
2. 病虫害防治通过监测农田和植物的生长情况，智能决策支持系统可以及时发现病虫害的迹象，并提供针对性的防治建议，帮助农民降低损失。
3. 农业资源管理智能决策支持系统可以对土壤养分、水资源等进行监测和分析，为农民规划合理的资源利用方案，提高资源利用效率，减少资源浪费。
三、智能决策支持系统的发展趋势1. 数据的重要性随着信息化技术的普及和数据的不断积累，数据将成为智能决策支持系统发展的核心。
未来系统将更加注重数据的准确性和全面性，以提高决策的精准性。
2. 多模式融合未来的智能决策支持系统将不再局限于单一模式的数据分析和决策方法，而是将多种方法融合在一起，形成更加综合、有效的决策支持系统。
3. 个性化服务智能决策支持系统将更加注重个性化服务，根据农民的实际需求和情况，提供定制化的决策方案，使决策更加贴近实际情况，更加符合实际需要。
四、智能决策支持系统的应用案例1. 农产品种植某智能决策支持系统通过对当地气候、土壤等因素的分析，为农民提供了种植方案，帮助他们选择了适合当地条件的玉米品种，并确定了最佳的种植时间和管理措施，最终实现了高产高质的目标。
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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；
知识库管理系统
增、删、改、查等数据库操作
知
识
库
知识库
存储不能用模型描绘的专家经验
子
系
统
推理机
从已知事实推出新知识
帮助每一个孩子成就最好的自己
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 。
基于人工智能的IDSS
基于专家系统 基于机器学习
帮助每一个孩子成就最好的自己
案例研究 数据库设计
数据库交通流 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。
帮助每一个孩子成就最好的自己
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。
智能决策支持系统/IDSS
——简介与案例研究
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。
帮助每一个孩子成就最好的自己
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 ：
帮助每一个孩子成就最好的自己
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。
传统三库DSS
四库IDSS
帮助每一个孩子成就最好的自己
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。
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
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 ）
? ……
帮助每一个孩子成就最好的自己
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。
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”) ……
基于智能代理
IDSS
基于数据仓库的IDSS
多源数据集成、OLAP
基于范例推理的IDSS
CBR（范例源）匹配与调整
帮助每一个孩子成就最好的自己
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：
? 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； ? ……
【注】：以《交通事故管理智能决策支持系统设计初探》一文为例，帮作助者每：一张个晴孩，子赵成晶就心最，好董的德自存己
案例研究 模型库设计
模型库
基本数学模型库
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 。
事故检测模型库
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。