《工学第一章绪论》PPT课件

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1、信息工程学院首都师范大学智能决策支持系统教材与参考教材教材：1、《机器学习与智能决策支持系统》杨善林倪志伟著，科学出版社参考教材：1、《智能决策支持系统》黄梯云著，电子工业出版社2、《智能决策支持系统研究开发与应用》张荣梅著，冶金工业出版社3、《智能决策方法与智能决策支持系统》杨善林著，科学出版社4、《决策支持系统(DSS)理论、方法、案例》高洪深著，清华大学出版社5、《决策支持系统教程》陈文伟著，清华大学出版社1.前言长期来信息系统的研究者以及技术人员不断研究和构建决策支持系统（DecisionSupportSystem,DS

2、S）。DSS的大致发展历程是：60年代后期，面向模型的DSS的诞生，标志着决策支持系统这门学科的开端；70年代，DSS的理论得到长足发展；80年代前期和中期，实现了金融规划系统以及群体决策支持系统（GroupDSS,GDSS）。80年代中期，通过将DDS与知识系统相结合，我们提出并实现了智能决策支持系统（IntelligentDecisionSupportSystem，IDSS）。以后开始出现了主管信息系统，联机分析处理（OLAP）以及商业智能。90年代中期，发展基于Web的DSS成为了活跃的研究领域，并产生了广泛的影响。从不同

3、的研究角度大体可分为：数据驱动的DSS模型驱动的DSS知识驱动的DSS基于Web的DSS基于GIS（地理信息系统）的DSS通信驱动DSS基于仿真的DSS1.1数据驱动的DSS数据驱动的DSS是DSS的一种，此类决策支持是基于大规模历史数据的分析,强调以时间序列方式，检索和操纵公司的数据。如：数据仓库系统允许采用特定任务或设置下的计算工具算子来对数据进行操纵，结合联机分析处理（OLAP）的数据驱动DSS提供最高级的功能和决策支持。主管信息系统（EIS）以及地理信息系统（GIS）属于专用的数据驱动DSS。所以数据驱动的DSS主要靠大

4、量数据的分析处理来支持决策。1.2模型驱动的DSS模型驱动的DSS强调对于模型的访问和操纵，比如，统计模型，金融模型，优化模型和仿真模型。简单的统计和分析工具为其提供最基本的功能，联机分析处理系统（OLAP）进行复杂的数据分析并被分类为混合DSS系统，提供模型和数据的检索，以及数据摘要功能。一般来说，模型驱动的DSS综合运用金融模型，仿真模型，优化模型或者多规格模型来提供决策支持。在二战期间使用统计数学模型制定战略行动的事例比比皆是，德军向法国发动攻势时，英国首相丘吉尔应法国的请求，动用了十几个防空中队的飓风式战斗机和德军作战，

5、但损失惨重，法国要求继续增援，但英国内阁立刻召集数学家进行分析预测，他们通过出动飞机数和损失飞机数的统计数据建立了回归预测模型，发现了补充率和损失率对英国十分不利，于是及时制止了丘吉尔决定再派出战斗机的决策，并将法国战场的战斗机只留了三个中队，其余全部调回，为下一步英国本土保卫战保存了实力。所以模型驱动的DSS主要靠大量模型的综合应用来支持决策。1.3知识驱动的DSS知识驱动的DSS可以就采取何种行动向管理决策者提出建议或推荐。这类DSS是具有解决问题的专门知识，形成人—机系统，专门知识”包括理解特定领域问题的“知识”，以及解决

6、这些问题的“技能”。通常一部分知识来源于专家系统，与之相关的一个概念是数据挖掘（知识获取）——数据挖掘对大量数据进行分析筛选，在数据集中搜寻隐藏模式（知识），放入知识库，加上推理机制（人工智能中的确定性推理、不确定性推理），解决实际的辅助决策问题。显然，另一部分知识来源于知识发现。例如市场营销策略的辅助决策，可以用大量发生的市场数据来分析决策；也可以用大量的金融模型综合决策；还可以应用金融专家的知识建立知识库，并挖掘市场数据中的隐藏知识，利用推理机制辅助决策下一步的营销策略。构建知识驱动的DSS的工具称为智能决策支持方法，相应的

7、系统称为智能决策支持系统。1.3知识驱动的DSS智能决策支持系统IDSS（IntelligentDecisionSupportSystems）是在决策支持系统DSS的基础上集成人工智能AI（ArtificialIntelligence）中的专家系统ES（ExpertSystem)，将专家系统中的知识推理引入到DSS，知识推理是人工智能的基础技术，也是专家系统的核心技术，独特的研究方法和广泛的发展前途使IDSS成为了决策支持技术研究发展的热点。IDSS是以信息技术为手段，应用管理科学、计算机科学及有关学科的理论和方法，针对半结构化

8、和非结构化的决策问题，通过提供背景材料、协助明确问题、修改完善模型、列举可能方案选择最优、进行分析比较等方式，为管理者做出正确决策提供帮助的智能型人机交互信息系统。IDSS是一个新的正在发展的研究领域，它将人工智能技术融于传统的DSS之中，弥补了传统DSS单纯依