专家与决策支持系统——第三章
专家与决策支持系统
③
评价等级：IV
④
汽车掉漆缺陷等 级为IV级
单项缺陷智能评价系统 缺陷 状况 描述
①
描述处理模块
②
④
③
缺陷 评价
智能评价模块
解释机
推理机 知识库
1.2 决策支持系统概述
1.2.1 决策支持系统的形成和发展 1.2.2 决策支持系统的概念
1.2.2 决策支持系统的概念
• 如何区分问题的结构化程度？ – 问题形式化描述的难易程度 – 解题方法的难易程度 – 解题中所需计算量的多少
1.2.2 决策支持系统的概念
二、决策支持系统的定义： – R.H.Spraque 和E.D.Carlson的定义：决策支持系统具 有交互式计算机系统的特征，帮助决策者利用数据 和模型去解决半结构化问题。 – P.G.W.Keen的定义：决策支持系统是“决策”(D)， “支持”(S)，“系统”(S)，三者汇集成的一体,即 通过不断发展的计算机建立系统的技术，逐渐扩展 支持能力，达到更好的辅助决策. – S.S.Mittra的定义：决策支持系统是从数据库中找出 必要的数据，并利用数学模型的功能，为用户产生 所需要的信息。
1.2.2 决策支持系统的概念
四、DSS与MIS的关系 • DSS是从MIS的基础上 发展起来的，都是以数 据库系统为基础，都需 要进行数据处理，也都 能在不同程度上为用户 提供辅助决策信息。 • DSS与MIS比较，具有 以下不同：
MIS
中层管理人员 事务处理 以数据库为基 础，数据驱动 查询报表固定 追求处理效率 结构化决策
1.2.1 决策支持系统的形成和发展
二、决策支持系统的发展 • 从管理科学的模型辅助决策发展到决策支持系统，经 历了如下几个阶段： ① 单模型辅助决策 ② 交互建模的DSS ③ 组合模型的DSS ④ 智能的DSS
临床决策支持系统研究与应用
临床决策支持系统研究与应用第一章：引言临床决策支持系统（Clinical Decision Support System，CDSS）旨在帮助医疗从业者做出准确、快速、可靠的临床决策并提高患者治疗效果。
临床决策支持系统所借助的技术工具，如数据挖掘、人工智能、机器学习等，使得医疗行业得以更好地发展。
第二章：临床决策支持系统的概念临床决策支持系统是一种计算机软件，能够根据医生所提供的患者数据，提供诊断和治疗建议。
CDSS的主要目的是支持医生在制定患者治疗计划时做出更准确的判断，同时减少因诊断或治疗错误而给患者带来的风险。
临床决策支持系统包含三种基本形式：基于知识（knowledge-based）、基于规则（rule-based）和基于机器学习（machine learning-based）。
基于知识的系统是指将专家知识转化为计算机程序，用于帮助医生制定最佳治疗方案，如国际上最广泛应用的CPOE系统（计算机医嘱录入系统），它能够预测不良反应和药物相互作用等。
而基于规则的系统是指使用预先定义的规则来为患者提供最佳的诊断和治疗建议，如纳入临床指南制定的规则。
基于机器学习的系统是指利用大量患者数据对计算机算法进行训练，以实现预测模型的构建和优化，如根据患者病例数据训练模型以帮助选用最佳治疗方案。
第三章：临床决策支持系统的优点临床决策支持系统提供了很多好处，其中最显著的是能使医生做出更准确、可靠的诊断和治疗方案。
这种支持系统的另一个优点是能够快速的提供准确的信息，帮助医师更好地了解患者的状态。
临床决策支持系统也能够提高医疗机构的效率，减少人工工作的难度。
CDSS有助于减轻医生的工作压力并避免患者负担过大的治疗费用。
同时，临床决策支持系统还可提高医生和护士的工作满意度，以及患者对医疗服务的满意度。
第四章：临床决策支持系统的应用临床决策支持系统在医疗领域的应用范围在不断扩大。
常见的系统包括电子病历、CPOE和移动医疗应用程序。
专家决策支持系统
专家决策与支持系统目录第一章引言 (3)第二章我国决策支持系统应用研究的进展 (5)2.1 简介 (5)2.2 DSS在我国的主要应用 (5)2.3 DSS研究的两个热门领域 (9)2.4 决策支持系统应用发展展望 (10)2.5成本决策的提出 (12)第三章企业预算过程中的成本决策 (13)3.1成本决策的作用和决策原则 (13)3.2成本决策分析的重点 (14)3.3成本决策分析的信息 (16)3.4成本决策的主要方法 (16)第四章成本决策支持系统整体设计 (20)4．1企业成本决策支持系统介绍 (20)4.2企业成本决策支持系统方案设计 (20)4.3 开发工具简介 (23)4.4 软硬件环境 (24)第五章成本决策支持系统详细设计 (25)5.1系统主界面 (25)5.2目标成本的决策 (27)5.3产品成本水平的预测 (29)5.4产品成本发展趋势的预测 (30)5.5设计成本的决策 (31)5.6质量成本的决策 (33)5.7产品寿命周期成本的预测与决策 (34)5.8数据库设计 (35)5.9系统其它功能 (39)第六章总结 (40)6.1结论 (40)6.2创新性分析 (40)6.3存在的问题和需要改进的地方 (40)6.4设计中的收获体会 (40)参考文献 (42)第一章引言决策支持系统( Decision Support System，简称DSS)是辅助决策者通过数据、模型和知识，以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统。
它是管理信息系统(MIS)向更高一级发展而产生的先进信息管理系统。
它为决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程和方案的环境，调用各种信息资源和分析工具，帮助决策者提高决策水平和质量。
它是辅助决策者制定各类决策的人机结合的计算机系统。
由决策者的实际需求和计算机管理信息系统的发展而形成。
计算机管理系统是管理领域中的各种计算机应用系统。
广义而言，管理就是决策，就计算机的各种应用系统而言，决策支持系统是应用层次高、覆盖面宽、集成性强、人机结合密切的管理系统。
专家与决策支持系统第三章
•决策支持系统语言需要数值计算和数据处理的集成。 •目前市场上还没有一种能包括这两类语言的综合语言。只 能通过接口语言（如ODBC、 ADO等）将两类语言联系起 来。 •决策支持系统语言是数值计算语言（如C）和数据库语言 （如FOXPRO）以及接口语言（如ODBC）集成的语言。
（2）综合部件功能
五、决策支持系统的统一结构形式
用户
人机交互及问题综合系统 （综合部件）
模型库管理系统
数据库管理系统
模型库
数据库
五、决策支持系统的统一结构形式
“人机交互与问题综合系统（综合部件）”可理解为 对实际决策问题的集成处理与人机交互。它包含的功能有：
•人机交互 •控制模型的运行 •多模型的组合运行 •数值计算 •数据处理
例如：预测问题有三个不同的计算方法，它们是等价的。 2、模型可以是基础的，也可以是组合的。
构成模型的基础方法看成是基础模型。 被构造成的模型就是组合模型 例如：预测模型由相关分析方法和多元回归方法组成。 它们分别称为基础模型，它们的组合称之为组合模型。
模型库与方法库的统一
省略方法库 模型库和方法库都存在时，不但增加了各自库管理系
（1）以“对话（人机交互）、模型、数据”三部件 组成DSS。
（2）以“语言系统（LS）、问题处理系统（PPS）、 知识系统（KS）”三系统组成DSS。
（1） “对话、模型、数据”三部件结构的优点
①明确了三部件之间关系，即它们之间的接口关系和集成 关系，便于决策支持系统的设计和关键技术的解决。
②便于和其他系统的区别。 它和“管理信息系统(MIS)”的区别在于DSS多了模型部件。
1、人机交互系统
人机交互的三个元素：
• 交互设备 计算机系统的输入输出设备
决策支持系统教案
决策支持系统教案第一章：决策支持系统简介1.1 决策支持系统的概念解释决策支持系统的定义强调决策支持系统在组织中的重要性1.2 决策支持系统的发展历程介绍决策支持系统的发展历程强调决策支持系统的演变和进步1.3 决策支持系统的组成解释决策支持系统的核心组件强调数据、模型、用户界面和知识管理的重要性1.4 决策支持系统的应用领域介绍决策支持系统在不同领域的应用强调其在商业、医疗、教育和政府等领域的价值第二章：决策支持系统的需求分析2.1 决策支持系统的目标解释决策支持系统的目标强调用户需求和系统目标的一致性2.2 决策支持系统的用户需求分析决策支持系统的用户需求强调用户需求的重要性和收集方法2.3 决策支持系统的功能需求强调数据管理、模型应用和知识管理的重要性2.4 决策支持系统的性能需求分析决策支持系统的性能需求强调响应时间、准确性和可扩展性的重要性第三章：决策支持系统的数据管理3.1 决策支持系统的数据来源解释决策支持系统的数据来源强调内外部数据的重要性和整合方法3.2 决策支持系统的数据仓库介绍决策支持系统的数据仓库强调数据仓库的设计和维护方法3.3 决策支持系统的数据挖掘技术介绍决策支持系统的数据挖掘技术强调数据挖掘算法和应用方法3.4 决策支持系统的数据可视化介绍决策支持系统的数据可视化强调数据可视化的方法和工具第四章：决策支持系统的模型应用4.1 决策支持系统的模型类型解释决策支持系统的模型类型强调不同模型的特点和适用场景介绍决策支持系统的模型构建过程强调建模方法和技巧4.3 决策支持系统的模型评估介绍决策支持系统的模型评估方法强调评估指标和评估过程4.4 决策支持系统的模型优化介绍决策支持系统的模型优化方法强调模型优化的目标和技巧第五章：决策支持系统的用户界面设计5.1 决策支持系统的用户界面设计原则解释决策支持系统的用户界面设计原则强调用户体验和易用性的重要性5.2 决策支持系统的用户界面设计方法介绍决策支持系统的用户界面设计方法强调界面布局、颜色搭配和交互设计的方法5.3 决策支持系统的用户界面设计工具介绍决策支持系统的用户界面设计工具强调工具的功能和适用场景5.4 决策支持系统的用户界面评估与反馈介绍决策支持系统的用户界面评估与反馈方法强调用户反馈的重要性和持续改进的必要性第六章：决策支持系统的实施与部署6.1 决策支持系统的实施流程解释决策支持系统的实施流程强调项目规划、数据迁移和系统测试的重要性6.2 决策支持系统的部署策略介绍决策支持系统的部署策略强调云计算、移动设备和嵌入式系统的应用6.3 决策支持系统的安全与隐私保护讨论决策支持系统的安全与隐私保护问题强调数据加密、访问控制和用户身份验证的方法6.4 决策支持系统的维护与升级介绍决策支持系统的维护与升级策略强调定期评估和系统改进的必要性第七章：决策支持系统的应用案例分析7.1 决策支持系统在商业领域的应用案例分析决策支持系统在商业领域的应用案例强调市场需求分析、定价策略和风险管理的重要性7.2 决策支持系统在医疗领域的应用案例分析决策支持系统在医疗领域的应用案例强调疾病预测、资源分配和医疗决策的重要性7.3 决策支持系统在教育领域的应用案例分析决策支持系统在教育领域的应用案例强调学生performance分析、课程设计和教育决策的重要性7.4 决策支持系统在政府领域的应用案例分析决策支持系统在政府领域的应用案例强调公共政策分析、城市规划和应急管理的重要性第八章：决策支持系统的挑战与未来发展8.1 决策支持系统的挑战讨论决策支持系统面临的挑战强调数据质量、模型不确定性和用户采纳的问题8.2 决策支持系统的未来发展趋势探讨决策支持系统的未来发展趋势强调、大数据和云计算的影响8.3 决策支持系统的创新应用介绍决策支持系统的创新应用强调增强现实、虚拟现实和物联网的融合8.4 决策支持系统的教育与培训讨论决策支持系统的教育与培训的重要性强调持续学习和技能提升的必要性第九章：决策支持系统的案例研究9.1 成功案例研究：公司的决策支持系统分析公司的决策支持系统的成功要素强调系统设计、用户参与和持续改进的关键作用9.2 失败案例研究：公司的决策支持系统分析公司的决策支持系统的失败原因强调需求分析、项目管理和社会技术因素的重要性9.3 案例研究的启示与建议强调决策支持系统的实施策略和最佳实践9.4 决策支持系统的案例研究方法介绍决策支持系统的案例研究方法强调数据收集、分析和研究设计的技巧第十章：决策支持系统的评估与反馈机制10.1 决策支持系统的评估指标讨论决策支持系统的评估指标强调准确性、响应时间和用户满意度的重要性10.2 决策支持系统的评估方法介绍决策支持系统的评估方法强调定量评估、定性评估和用户反馈的方法10.3 决策支持系统的反馈机制介绍决策支持系统的反馈机制强调用户反馈、错误纠正和系统改进的流程10.4 决策支持系统的持续改进讨论决策支持系统的持续改进策略强调数据分析、用户培训和技术支持的重要性重点和难点解析一、决策支持系统的概念与重要性：理解决策支持系统的定义和其在组织中的作用是学习的基础。
决策支持系统概述
第1章决策支持系统概述▲数据：记载下来的事实，客观属性的值▲信息：构成一定含义的一组数据▲系统：由假如干相互联系相互制约的元素结合在一起，并具有特定功能的有机整体。
▲系统的组成：1、系统由各元素或子系统组成2、至少包含两个以上的元素3、各元素之间相互联系或相互制约4、具有目的性5、适应环境的变化▲数据处理系统：是对大量数据进展收集、组织、存储、加工与传播的总和▲数据处理系统的特征：1、数据量大；2、没有特别复杂的运算；3、时效性强▲管理信息系统MIS：运用系统管理的理论方法，以计算机网络和现代通信技术为手段，对信息进展收集、组织、存储、加工、传播和使用的人机系统。
▲管理信息系统的根本组成：管理业务应用系统、数据库系统▲管理信息系统特点：1、以数据库系统为根底；2、数据录入；3、数据传输；4、数据存储；5、数据查询；6、数据统计；7、指标计算▲决策支持系统：以管理科学、运筹学、行为科学、控制论为根底，以计算机技术、模拟技术、信息技术为手段，面向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。
▲决策支持系统主要特征：1、关注上层管理人员经常遇到的结构化程度不高、标准化不明确的问题2、把模拟或分析技术与传统的数据存取和检索技术结合起来3、易于非计算机专业的人员，以交互会话的方式使用4、强调对环境及用户决策方法改变的适应性和灵活性5、提供决策的良好效果▲DSS的功能：1、管理并提供外部信息2、收集、管理并提供内部信息3、收集、管理并提供反响信息4、存储和管理数学模型5、修改和添加数据、模型、方法6、加工、汇总、分析、预测数据、7、具有人时机话和图像输出功能以满足数据查询需求8、提供良好的数据通信功能9、合理的加工速度和响应时间▲决策支持系统的形成过程1、科学计算为管理信息系统奠定了算法根底2、运筹学的开展为模型辅助决策奠定了模型根底3、管理信息系统4、模型辅助决策系统5、决策支持系统▲分布式决策支持系统DDSS：研究由多个物理位置上别离的决策体如何并发计算、协调一致地求解问题▲DDSS分为：同步系统：有时间压力下参与者之间同时同地和同时异地的信息交换。
专家系统与决策支持PPT课件( 71页)
ELSE
ELSE 部分是与 THEN 部分是相同的，只是当所有 的“IF”部分都为假时，才被启用。
ELSE 部分是可选择的，且在大部分规则中都不是 必需的。
基于规则推理的举例
基于规则的推理 应用 If-Then 规则: 1. 如果体温超过38C, 则病人严重发烧。 2. 如果病人严重发烧并且咳嗽，则病人感冒。 当前事实: 体温超过38C, 咳嗽。 应用这两条规则，可以得出病人感冒的结论。
Rule 4: IF该物品不产生噪声，且颜色是黄色的，且形状 是矩形的 。
THEN 是法律文件 。 Rule 5: IF该物品不产生噪声，且颜色是黄色， 且形状是
圆柱形的。
THEN 是铅笔 。
推理机控制策略
规则执行的控制策略
反向推理 从假设，即要证明的结论出发，推测可 能导致该结论的条件。 一个假设可以当作一个真伪尚未确定的 事实。
这些都是专家系统欲待解决的前沿课题。
建立专家系统的条件
是否存在能够解决该问题的人类专家?
如果不存在人类专家，也就无法建立解决问题的规则。
问题是否存在可定义的解答?
专家系统被设计为在一组解决方案中选择最恰当的方法。 解决问题的具体方案必须适于表述为专家系统的语言。
问题的领域和可理解程度是否限定在有限的范围内?
电气设备发生故障的原因涉及到多个方面，很多因素与 故障之间的关系具有不确定性，只判断单一因素不能正 确识别故障。同理，单一领域的专家不能全面解决多因 素导致的故障。专家的知识是从实践中形成的，没有明 确的诊断标准，难免产生偏差和错误。
专家系统能使多个领域众多专家的专业知识和经验以及 他们相互合作解决问题的能力得以总结、综合、精炼及 发展，使特定领域的专家有了通力合作及相互参考学习 的新场所，有利于特定学科的进一步发展。
信息资源管理考前复习资料
信息资源管理考前复习资料第⼀章信息资源管理基础1.1导⾔：(1).⼀些重⼤科学技术的发展成为⼈类进步的⾰命性因素，⼈们习惯上把他们称为“技术⾰命”。
(2).把因为科学技术⾰命导致⼈类社会的全⾯突变或⾰命性变化称作“化”，如农业化、⼯业化、信息化等。
对应的社会形态被称为农业社会、⼯业社会和信息社会等。
(3).⼈类⽂明发展是农业化、⼯业化和信息化不断融合的过程。
(4).“⼑耕⽕种”使⼈类摆脱狩猎和游牧的原始社会，进⼊农业社会。
200多年前，以“纺织机械”的⾰新为起点，以“蒸汽机”的发明和⼴泛使⽤为标志的“第⼀次技术⾰命”，实现了⼯业⽣产从⼿⼯⼯具向机械化的转变，进⼊“机械化时代”。
19世纪中叶，以电⼒技术为主导的近代“第⼆次技术⾰命”使社会进⼊“电⽓化时代”。
社会经济的信息投⼊产出⽐迅速增长，社会交往合作不断加强，科技与经济加速发展，这⼀趋势就是“信息化”，它将⼈类带⼊“信息社会”。
(5).材料、能源、信息是⽀配⼈类社会发展的“三⼤基本要素”。
1.1.1信息技术与信息⾰命(1).信息技术是应⽤信息科学的原理和⽅法研究信息产⽣、传递、处理的技术，具体包括有关信息的产⽣、收集、交换、存储、传输、显⽰、识别、提取、控制、加⼯和利⽤等⽅⾯的技术。
(2).以微电⼦技术为基础的现代信息技术（计算机、通信、传感和控制等技术）的发展与应⽤呈现出如下特点和趋势：数字化、⼩型化、⽹络化、智能化、系统化。
(3).3C⾰命：计算机(Computer)、通信(Communication)和⾃动控制(Control)领域的⾰命。
(4).3A⾰命：⼯⼚⾃动化(FA)、办公⾃动化(OA)、家庭⾃动化(HA)。
(5).因信息技术发展⽽导致的社会变⾰称为“信息⾰命”。
信息⾰命具有技术科学化、群体化、智能化、⾼新性等特征。
(6).信息技术的⽔平、规模和应⽤程度已经成为衡量⼀个国家现代化程度的重要标志1.1.2信息化(1).信息化发展源于信息技术发展的两次浪潮：其⼀，20世纪70年代末到80年代的个⼈计算机(PC)的发明和迅速普及；其⼆，20世纪90年代迅速发展和普及的⽹络技术。
决策支持系统的体系结构ppt课件
理论的角度。从实践的角度所定义的DSS是在实际信息系统应 用的发展过程中逐渐形成的一般看法（认为DSS是MIS发展的自 然延伸和新的阶段），而理论的观点则是由一些信息系统学术 界的学者们提出来的（认为DSS是一门新的边缘学科）
3.2.2 根据决策类型和活动的分类 根据DSS的使用形态，将DSS分为常规型DSS和动态型DSS：
7
1．常规型DSS 其对象领域是一个“逻辑决策群”中包含少量“决策类型”
（决策变量固定不变，决策相对简单），而每个“决策类型” 中有很多“决策活动”（决策规则严密而规范）。常规型DSS 需要从大量的经验中抽取决策规则，从而可以应对各种经常发 生的问题。例如，在银行中对于贷款申请的处理是一种基于规 则的决策。（国营与民营企业，公务员与企业职工） 2．动态型DSS
11
3.2.4 根据系统通用性的分类 1．通用型DSS
大多数通用型DSS是以DSS生成器的形式出现的，能够满 足某一应用领域的各种应用。（如数据挖掘分析系统） 2．特定型DSS
企业中应用的DSS难以用通用DSS来满足需求。例如，商 业新产品、新方案的规划评价系统等。这些信息系统一般不具 有通用性，不具有一套现成的做法和业务规则，需要决策者根 据实际的情况加上主观判断来决策。因此，一般是由企业根据 自己的特定需要来进行开发。 （产品研发的DSS，研发的投入 与企业文化密切相关——产品创新与流程创新）
以上三个技术层次之间的关系如图3-5所示。我们可以用 DSS工具直接开发专用DSS，这与用高级程序设计语言来开发 传统的应用系统的方法是一样的，但是，这种方法仅适合于常 规型DSS的开发。（系统不具备灵活性和环境的适应性，决策 需求发生变化就一定要修改DSS）
决策支持系统第三章(4)PPT课件
18
原距离矩阵 1
1
2
3
4 FB(I)
0
2
D21
3
D23
5
0
4
D41
D43
4
5
D51
D53
8
L(J)
7
0
10
0
17
j
1 2…
i
1
2
3
J
1 3…
L 7 1 0 …
I
2
FB 5
4
5
4
8
供应量队列
D’11(D21) D’12(D23)
（3）其它各单位的分配
计算其它各类单位的申请量(除一类外)
Q2 = SQ(jD (P)=)Q-Q1
j
计算差额
△S=Q2-S1 这个差额分配到非一类单位中去， 利用类别数LP作为加权值参与公式计算。 12
2.制定物资分配方案（5）
计算非一类单位的加权(类别)申请数量为：
SP=SQ (P)· LP(P)
Ki={XY(W1)-KD(W1)，XY(W2)-KD(W2)，...} i=1，2，...
其中Ki表示第i个仓库；XY(Wj)，KD(Wj)分别表示该仓库中物资Wj的现 有数量和最低储备量，XY(Wj)-KD(Wj)表示物资Wj的可供量。
各仓库库存数据库汇总成总库存数据库：
Wj ={XY(K1)-KD(K1)，XY(K2)-KD(K2)，... }
各单位分配数量等于它的申请量：
FB(Dj)=SQ(Dj) j=1，2，......
9
2. 制定物资分配方案（2）
第三章--组织中的信息系统
2、事务处理活动
事务处理经过数据收集、数据编辑、 数据修改、数据操作、数据存储和文 档生成，构成了事务处理周期。 数据收集：获取和收集完成事务处理 所需数据的过程 数据编辑：检查数据的有效性和完整 性
数据修改：重新输入那些错误输入 或错误扫描的数据
数据操作：执行计算和其他与企业 事务有关的数据转换过程
本的业务活动，如：顾客订单、购货 订单、收据、考勤卡） 事务处理系统（ ）：用来记录完成商 业交易的人员、过程、数据库和设备 的有组织的集合
特征
所有事务处理系统都有相似的特征：
—能有效处理大量数据的输入输出 —能进行严格的数据编辑、保证正 确
性和时效性
—通过审计保证所有数据输入、处 理、
输出是完整、准确和有效
主要处理的问题: 组织信息完整性的维护；保持信息系 统运行直到业务重新正常运行
措施：
—硬件备份 —软件和数据库的备份和控制 —通信备份和控制
保证整个网络不瘫痪
—人事备份和控制 对（信息系统）人员和其他员工
交叉培训
6、取得、保持竞争优势
开发是必须仔细考虑新的或修改的 如 何为获取、保持竞争优势。
竞争优势
第三章 组织中的信息系统
应当了解哪 些信息 系统?
事务处理系统 管理信息系统 工作支持系统 决策支持系统 人工智能与专家系统 经理信息系统
各种业务系统的透视
信息
少
多少
多
数据
固定程序
决策 支持
输入/ 输出
处理分析 的综合性、 复杂性
多
少
多
少
一、事务处理系统
1、概述 事务（）：与企业有关的交易(企业基
第三章决策支持系统PPT课件
➢ 模型的查询和维护：数据库查询+OS 的文件查询
模型库管理系统的功能
模型的运行管理
➢模型程序的输入和编译 ➢模型的运行控制：执行目标程序（两种方式） ➢模型对数据的存取：ODBC、ADO
DSS 组成的发展
两库系统 数据库、模型库 三库系统 数据库、模型库、方法库 四库系统 数据库、模型库、方法库、知识库
模型库子系统
▪ 字典库的作用
➢ 字典是模型文件的索引 ➢ 便于对模型分类：先对字典分类 ➢ 便于对模型查询和修改
模型库子系统
▪ 模型文件的存储
➢ 和磁盘上的其他文件一起直接在OS管理下存 储
➢ 建立子目录存储模型文件(一个或多个目录)
按模型分类建立子目录 ：每类模型一个子目录 按模型文件的类别建立子目录：共2~4个子目录
划和运输问题 ➢ 预测模型：定性、定量 ➢ 管理决策模型：AHP、CPM（关键路线法） ➢ 计量经济模型
三部件结构
▪ 三：模型部件（模型库管理系统和模型库）
MBMS提供的模型操作（MM）功能： ➢ 模型创建功能 ➢ 模型维护功能：分类、删除、复制 ➢ 模型集成功能：对模型执行进行跟踪 ➢ 结果分析功能：对模型执行结果进行分析和评
DSS用户界面设计的原则
第三章 多属性决策方法 决策分析与决策支持 教学课件
3.1 多属性决策指标
决策指标的标准化
一致化处理是将评价指标类
•决策指标的标准化 ——就是采用相应的
型统一。一般是将非极大型 指标转化为极大型指标。
函数对不同类型的指
标进行处理。包括对 指标的一致化处理 和无量纲化处理。
3.1 多属性决策指标
决策指标权重的确定
•“Weight”，出自数理统计学。 在权威的韦氏大词典中解释为 “在所考虑的群体或系列中赋予 某一项目的相对值”，“在一频 率分布中某一项目的频率”， “表示某一项目相对重要性所赋 予的一个数”。
•这里的权重是指每项指标对总目 标实现的贡献程度。
指标 最大速度
机型
(f1)
A1
2.0
A2
2.5
A3
1.8
A4
2.2
最大范围 (f2) 1500 2700 2000 1800
最大负载 (f3) 20000 18000 21000 20000
费用 (f4) 5.5 6.5 4.5 5.0
可靠性 (f5) 一般 低 高 一般
灵敏度 (f6) 很高 一般 高 一般
分别为指标是满意值和不容许值，c，d为已知正
常数，通常c为60，d为40。
以上介绍的无量纲化方法均采用线性变换法，线性变 换法保留了原有数据的信息上。此外，还有很多非线 性的方法，如指数(幂函数、对数等)功效系数法。
3.1 多属性决策指标
决策指标的标准化——定性指标量化处理方法
定性指标作量化处理，常用方法是将指标依问题划分为若干 级别，分别赋以适当分值。如下表：
m11 im 1(xijxj)。2
病虫害的专家系统与决策支持
汇报人：可编辑
2024-01-06
目录
CONTENTS
• 病虫害概述 • 专家系统在病虫害防治中的应用 • 决策支持系统在病虫害防治中的应用 • 未来展望与研究方向 • 结论
01 病虫害概述
定义与分类
定义
病虫害是指在作物生长过程中，受到 有害生物的侵害，导致产量降低、品 质下降的现象。
知识库构建
整理和归纳病虫害防治领域的知识和经验 ，建立相应的知识库，为决策提供理论支
持。
系统集成与测试
将数据、模型和知识集成到一个系统中， 并进行测试和优化，确保系统的稳定性和 可靠性。
病虫害防治决策支持系统的应用案例
应用领域
农业、林业、园艺等领域的病虫害防治工作 。
案例一
苹果树病虫害防治决策支持系统
有效的病虫害防治可以减少作物损失，提高农业 生产效益。
保障食品安全
病虫害防治可以降低农药残留，提高农产品质量 ，保障食品安全。
维护生态平衡
病虫害防治可以减少对生态环境的破坏，维护生 态平衡。
02 专家系统在病虫害防治中 的应用
专家系统的定义与特点
定义
专家系统是一种计算机程序，它利用人工智能技术来模拟人类专家的决策过程，解决特定领域中的问 题。
保护生态环境
在防治过程中，专家系统与决策支持能够指导采取环保友好的防治方 法，减少对生态环境的破坏和污染。
对农业可持续发展的影响
促进农业现代化
病虫害的专家系统与决策支持是农业现代化的重要组成部分，能 够提高农业生产效率和农民收入水平，促进农业可持续发展。
保障粮食安全
有效的病虫害防治能够减少作物损失，稳定粮食产量，从 而保障国家粮食安全。
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学习改变命运,知 识创造未来
专家与决策支持系统——第三章
• (2) 交互给决策者一种“身临其境”的感受, 使决策者在使用 DSS 时感觉到只是借助于计算机系统提供的一些信息进行 决策, 而不是计算机代替决策者作出决策。
• 决策所需考虑的因素多种多样, 任何一个决策者在不了解决 策过程的情况下都不会随意地作出决策,决策者一方面不会 盲目承担决策带来的风险, 另一方面也不能失去决策参与感 和主角感。否则即使是一个好的建议, 决策者也不会接受。
决策者要对各库进行操作和控制时，一方面要向系统提供 信息、提出任务要求；另一方面系统在解答任务时也可能向 人索取所需要的补充信息。
学习改变命运,知 识创造未来
专家与决策支持系统——第三章
二、DSS中人机交互系统应满足的要求
• (1) 交互为决策者提供进一步理解决策问题的过程。DSS通 过交互向决策者展示问题的各个侧面并通过交互使问题逐 步深化,使决策者对问题的结构认识逐步深入、细化、清 晰,使决策问题得以求解,交互是一个启发用户思维的过程 。
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• (4) 交互为决策者提供控制的权力。决策问题不同于自 然科学问题, 既要考虑客观因素又要考虑人文因素的影 响, 需要根据决策者的个人决策风格、偏好、随机制约 因素等作出决策。
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• (5) 交互接口的有效性直接影响DSS的有效性。DSS面对的用 户是管理人员, 而不是计算机专业人员, 用户接口不友好, 管理人员面对计算机不知道如何操作, 失去了他往日拥有的 在专业领域内的权威性, 成了外行, 陷于窘境易产生不愿意 使用计算机的消极心理, 即产生所谓的计算机焦虑症。由此 使决策者宁可不使用DSS来寻求支持, 而人为支持。
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3.2 人机交互系统综述
一、人机交互系统定义及作用 • 定义：实现人与计算机之间通信的硬、软件系统即为人机交
互系统。 • 基本作用：人机交互系统是决策支持系统不可缺少的重要组
成部分，是连接人与系统的中间纽带；它把用户与数据库、 模型库、知识库和方法库有机地连成一个整体。
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• DSS中的数据库管理系统除了要具备一般数据库管理系统的功 能（描述、管理、维护数据库、数据通信）外,系统设计时要 着重考虑以下几方面问题:
l. 面向决策支持过程组织和管理数据
DSS 中数据库的设置必须满足各种层次、各种类型、不同决策 者的决策过程对数据的要求。DSS中的数据库管理系统应能根 据决策活动的需要, 把有关的数据面向决策过程组织起来。因 此, 设计数据库系统时, 系统的结构、数据库管理系统的功能 选择等,都必须围绕着决策支持过程来进行。
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2. 面向模型、面向模型生成来使用数据
• DSS 的一个特点是数据与模型的有机结合, 模型是 DSS 的重 要组成部分。在制订决策过程中, 总要用到各种模型 , 包括定 量的、定性的, 等等。模型必须和所需要的数据相匹配, 才能 被用于决策过程。所以, DSS中数据结构的选择, 必须考虑到 和有关模型的匹配问题, 应最大地满足各种模型对数据结构 的要求。
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• (3) 交互提供 DSS 适应新的决策问题及环境的手段,通过 交互,决策者可以构造新的决策问题,增加新的模型及与模 型有关的概念、数据和知识, 以适应新的环境变化的要求 。DSS可以根据用户操作过程的记录,适当调整自己的界面 系统。
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(4) 具有反馈、帮助、提示功能； (5) 适应性, 随着环境和需求的变化, 界面应能容易扩充和完整
；
(6) 保密, 决策问题是个高层次的管理问题, 某一项决策的制定 将对单位、行业乃至国家产生较大的影响, DSS 的人机界面 必须提供保密机构, 只有经过核定的用户才能使用 DSS 系统 。
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3. 数据描述方式要面向不同的决策者
• DSS 的用户由各层次的决策者和参与决策制订过程的有关 人员构成, 由于用户的背景不一致,使用计算机的能力往往 也有很大差别, 因此DSS中数据库的人机界面必须设计成 用户所熟悉的形式。数据描述画面应对决策者是透明的, 使用他们熟悉的语言和术语,一般 DSS 中使用数据的量都 比较大, 按用户习惯设计人机界面, 并尽可能方便用户使 用,这一点非常重要。
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2021年3月3日星期三
3.1 数据库系统
• DSS数据库系统的设计特点
• 如果按数据的主要用途来分类的话, 在制订一个决策的全过 程中, 主要用到两类数据: 一类是驱动一个决策过程所用的 数据；另一类是决策制订过程中所要用到的各种数据。
• 从数据管理的角度来看, 由于前一种数据比较零散, 难以把 握, 数据管理的难度很大, 所以一般DSS中的数据库管理系 统不涉及这一类数据的管理问题。DSS中所说的数据库和数 据库管理系统主要是对后一种数据而言。
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三、DSS中人机交互系统的任务
(l) 提供 DSS 的控制机构 , 允许决策者控制 DSS 的运行、控制 数据库和模型库的工作；
(2) 向决策者提供多种型式的交互形式 , 供决策者能够方便地使 用；
(3) 产生输入/ 输出, 决策者应能正确地输入数据和有关参数, 系 统应能正确地输出系统运行的结果给决策者；
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• DSS中数据的主要用途是支持决策制订过程, 因此它与一 般通用数据库中的数据不同:
–首先,DSS中的数据是和决策过程密切相关的,一切数 据都经过适当的加工、浓缩（保证数据的一致性、完 整性、准确性等）。
–其次,由于DSS一般面向高层决策, 所以除了内部数据 外, 还要用到大量的外部数据 (如市场需求量、产品 价格、同行竞争者的竞争力分析数据, 等等)。