决策支持系统

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1、1.决策与预测的关系:决策和预测都需要寻出所决策和预测的事物的前因后果关系。决策是先从结果反方向找原因，再设法创造条件去实现结果；预测是顺方向从原因推测结果，设法找到已出现的原因去预言将出现的结果。预测按被预测对象的性质分为两大类：（1）预测的对象是自然界各种系统。这类预测中有一部分与决策有关。（2）预测对象为可受人控制的社会经济系统,这类预测与决策有非常密切的关系，是作为决策的依据。2.专家系统的结构：知识库； 综合数据库；推理机；解释程序；接口3.数据库与数据仓库的区别：数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。数据库

2、一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。数据库设计是尽量避免冗余，一般采用符合范式的规则来设计，数据仓库在设计是有意引入冗余，采用反范式的方式来设计。数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计。4.数据仓库：数据仓库是一种管理技术，旨在通过通畅、合理、全面的信息管理，达到有效的决策支持。特点：数据仓库是面向主题的；数据仓库是集成的；数据仓库是稳定的；数据仓库是随时间变化的。结构：近期基本数据；历史基本数据；轻度综合数据；高度综合数据层5.方法库的优点(作用):提供各种通用计算、分析、加工处理的能力；提高模型的

3、运行效率；实现软件资源共享。既考虑应用程序员用户，又考虑了非程序员用户的需要，增加了命令语言接口。6.专家系统:专家系统是一个具有大量专门知识与经验的计算机系统，应用人工智能技术，根据专家提供的特殊领域知识、经验进行推理和判断，求解需要专家才能解决的复杂问题专家系统的四个要素:(1)应用于某专门领域(2)拥有专家级知识(3)能模拟专家的思维。(4)能达到专家级水平。专家系统的特征:具有专家水平的专门知识；能进行有效的推理；启发性；透明性；灵活性；交互性。专家系统的优点：1）专家系统能够准确高效率、准确、周到、迅速和不知疲倦地进行工

4、作。2）专家系统解决实际问题时不受周围环境的影响，也不可能忘记或遗漏。3）可以使专家的专长不受时间空间的限制，以便推广珍贵和稀缺的专家知识知识与经验4）能促进各领域的发展，它使各领域专家的专业知识和经验得到总结和精炼，能够广泛而有力地传播专家的知识、经验和能力。5）能够汇集和集成多领域专家的知识和经验以及他们协作解决重大问题的能力，拥有更渊博的知识、更丰富的经验和更强的工作能力。6）专家系统的研制和应用具有巨大经济效益。7）研究专家系统能够促进整个科学技术的发展。人工智能：用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能方法：启发式搜索；

5、规划；知识的表达技术；特点：重视知识；重视推理；采用启发式搜索；采用数据驱动方式；用人工智能语言建造系统。7.决策支持的新技术：(即数据仓库)工具集:多维分析工具（OLAP）;数据挖掘工具。三层C/S结构:客户端——OLAP服务器——数据仓库服务器。知识发现（KDD）：从数据中发现有用知识的整个过程。数据挖掘（DM）：KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式（patterns）。数据挖掘任务和方法：数据抽取：数据抽取的目的是对数据进行浓缩，给出它的紧凑描述。传统的也是最简单的数据抽取方法是计算出数据库的各个字段上求

6、和值、平均值、方差值等统计值，或者用直方图、饼状图等图形表示。数据挖掘主要关心从数据泛化的角度来讨论数据。数据泛化是一种把数据库中的有关数据从低层次抽象到高层次的过程。分类发现：分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务，目前在商业上应用最多。分类和回归都可用于预测。预测的目的是从历史数据记录中自动推导出对给定数据的推广描述，从而能对未来数据进行预测。和回归方法不同的是，分类的输出是离散的类别值，而回归的输出则是连续数值。聚类：聚类是把一组个体按照相似性归成若干类别，即“物以类聚”。它的目的是使同一类别的个体之间的距离尽可能的小，而不同

7、类别上的个体间的距离尽可能的大。聚类方法包括统计方法、机器学习方法、神经网络方法和面向数据库的方法等。关联规则发现：关联规则是形如下的一种规则：“在购买面包和黄油的顾客中，有90%的人同时也买了牛奶”。用于关联规则发现的主要对象是事务型数据库，其中针对的应用则是售货数据，也称货篮数据。数据挖掘的知识表示：主要有四种：规则、决策树、浓缩数据、公式。数据挖掘的决策支持分类有：关联分析、时序模式、聚类、分类、偏差检测、预测。8.DSS结构:(1)三部件结构形式:对话部件;数据部件;模型部件;(2)三库结构形式：数据库、模型库和方法库(3

8、)四库结构形式:数据库;模型库;方法库;知识库(4)三功能结构:信息服务;科学计算;决策咨询(5)五个部件：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（6）三系统结构形式：语言系统；问题处理系统；知识系统9.模型库在DSS中的作