最新第3章—2ppt课件.ppt

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1、第3章—2(2)中内容3.1.3模型实验与模型组合方案3.1.4智能决策支持系统的设计与开发3.1.5决策支持系统实例3.1.3模型实验与模型组合方案3.1.3.1模型实验的决策支持3.1.3.2模型组合方案的决策支持（1）灰色模糊预测模型其中x1、x2、x3、x4分别为：良种面积、汗涝保收面积、化肥施用量、农药用量。预测2015年总产量为15.9亿斤。（2）生长曲线预测模型预测2015年总产量为15.4亿斤。（3）时间趋势预测模型预测2015年总产量为17.5亿斤。（4）多元回归预测模型其中x1、x2、x3、x4、t、x6分别为：化肥、种子、水、种粮面

2、积、时间、政策因素。预测2015年总产量为16.9亿斤。（5）三次平滑预测模型预测2015年总产量17.5亿斤。归纳各模型预测结果在如下范围，即：2015年粮食总产量：14～17.5亿公斤。为了确定一个比较合理的粮食产量预测值，只能由决策者集体讨论，共同决策该县在2015年预测值。分析粮食产量的主要影响因素是：（1）投入水平（化肥适用量）；（2）科技水平（如杂交良种推广应用）；（3）生产条件（农田基本建设效益）；根据该县的实际情况，全县基础较好，部分区域有较大发展，但是全县粮食“突变性”增长可能性小，稳步增长可能性大，总产量高端可能性小。综合分析，总产量

3、达到区间中间值把握性大。最后确定该县的预测值是，2015年粮食总产量为15亿斤。3.1.3.2模型组合方案的决策支持复杂的决策问题的方案需要考虑用多个标准数学模型的组合来完成。在计算机中，对模型的组合是利用程序设计中的顺序、选择、循环3种组合结构形式。对于两个模型间的数据关系，在实际问题中，是一个模型的输出数据，经过变换后成为另一个模型的输入数据。这样，就增加了模型组合的难度，即增加建立决策方案的难度。组合的模型愈多，难度愈大。在多模型组合方案中，改变其中的某个模型或者改变其中的某个数据库，这就改变了方案。通过多个方案的计算和比较，可以达到科学决策的效果

4、。3.1.4智能决策支持系统的设计与开发3.1.4.1决策支持系统开发过程3.1.4.2DSS设计3.1.4.3各部件编制程序3.1.4.4DSS集成3.1.4.1决策支持系统开发过程DSS系统开发的主要步骤为：（1）DSS系统分析，包括确定实际决策问题目标，对系统分析论证。（2）DSS系统初步设计，包括对决策问题进行分解成多个子问题以及它们的综合。（3）DSS系统详细设计，包括各个子问题的详细设计（数据设计和模型设计）和综合设计。数据设计包括数据文件设计和数据库设计。模型设计包括模型算法设计和模型库设计。知识设计包括知识表示设计、推理机设计和知识库管理

5、系统的设计。综合设计包括对各个子问题的综合控制设计。（4）各部件编制程序，包括①建立数据库和数据库管理系统；②编制模型程序，建立模型库、模型库管理系统；③建立知识库、编制推理机程序以及完成知识库管理系统。④编制综合控制程序（总控程序），由总控程序控制模型的运行和组合，对数据库数据的存取、计算等处理，设置人机交互等。（5）四部件集成为DSS系统，包括解决部件接口问题，由总控程序的运行实现对模型部件和数据部件的集成，形成DSS系统。决策支持系统（DSS）的开发流程图3.1.4.2DSS系统分析和设计1.DSS系统分析确定决策目标，目标代表了方向和预期的结果。

6、对于建立新系统，提出总的设想、途径和措施。在系统分析的基础上提出系统分析报告。2DSS的初步设计DSS系统初步设计完成系统总体设计，进行问题分解和问题综合。对问题进行分解，分解成多个子问题并进行功能分析。在系统分解的同时，对各子问题之间的关系以及它们之间的处理顺序进行问题综合设计。对于数量化比较明确的决策问题，可以采用定量的数学模型。对于数量化不明确的决策问题，可以采用知识推理的定性模型。对于比较简单的决策问题可以采用定量模型或定性模型来加以解决。对于复杂的决策问题需要把多个定量模型和定性模型结合起来。对各子问题还要进行数据设计，主要考虑到两方面：（1）

7、数据提供辅助决策的要求。（2）为模型计算提供所需要的数据。3DSS详细设计对数据的设计，包括数据文件设计和数据库的设计。对模型的详细设计包括模型算法设计和模型库的设计对于模型的多个文件如何组织和存贮是模型库设计的主要任务。对于数学模型一般是以数学方程的形式表示。如何在计算机上实现，需要对模型方程提出算法设计，当模型在设计了有效的算法后，才能利用计算机语言编制计算机程序，在计算机上实现。对知识的详细设计包括确定知识表示形式，知识获取一般由知识工程师从领域专家那里获取。知识获取是比较困难的过程，一般采用启发式知识获取工具，从目标开始按知识树的结构，由“结论”

8、向下获取“条件”，逐层向下直到知识树的叶节点。尽量得到多棵知识树，从而完成全部知