第九章决策支持系统与商业智能

•知识库管理系 统
•模型库 •知识库
•方法库管理系 统
•图9-2 DSS的结构模型
•方法库
第九章决策支持系统与商业智能
（二）决策支持系统的结构模式
• 1. 用户。用户的使用技能、动机、知识背景、使用方式以及担当的角色 等相关问题对于成功应用决策支持系统是至关重要的。
• 2. 数据管理部分。管理和存储与决策问题有关的数据，数据管理部分 包括多个相应的子系统：数据库、数据库管理系统、数据仓库以及查询分 析工具等。
•决策
•情报
•设计
•选择
•实施
•监控
•问题解答
第九章决策支持系统与商业智能
决策支持系统—决策和问题解答
• 2.程序化决策和非程序化决策
– 程序化的决策—使用一种规则、过程或量化方法所做的决策 – 非程序化的决策—处理不常见的和异常的情况所做的决策
• 3.最优化、满意性和启发式方法
– 最优化模型—找到最好解决方案的决策支持方法 – 满意性模型—找出一个好的解决方案的决策支持方案 – 启发式方法—通常被认为能找到一个较好解决方案的指导或
第九章决策支持系统与商业智能
决策支持系统—决策和问题解答
• 1.决策是问题解答的一个组成部分
– 问题解答
• 情报时期— 认识和确定潜在的困难和机会 • 设计时期— 确定问题解答可选择的方案 • 选择时期--选择一种行动方案 • 实施时期– 确定的行动方案开始生效 • 监控时期—决策者们评估问题解答方案实施效果
•用 户
•DSS输入 接口
•数据库 •管理系统
•数据库
•方法库 •管理系统
•模型库 •管理系统
•方法库
•模型库
•DS S
•报告
•数 据 库 查 询
•DSS输出接 口
•模拟结果
第九章决策支持系统与商业智能
三、智能决策支持系统
• 智能决策支持系统（Intelligence Decision Supporting System，IDSS），是人工智能（Artificial Intelligence ,AI）与DSS相结合，应用专家系统 （Expert System, ES）技术，使DSS能够更充分地应 用原有的知识，如关于决策问题的描述性知识，决策 过程中的过程性知识，求解问题的推理性知识，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。 它具有既能处理定量问题，又能处理定性问题的功能。 IDSS的核心思想是将AI与其他相关科学成果相结合， 使DSS具有人工智能。
• ·减少工作时间
·降低成本。
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人工智能与专家系统
• 1.开发过程
—专家系统开发
•明确需求 •识别专家 •构架专家系统的部件
•实施各项结果
•维护和评价系统
第九章决策支持系统与商业智能
人工智能与专家系统
—专家系统开发
• 2.开发及使用专家系统的参与者
– 领域专家
• 领域专家—是那些专家系统力图获取其专家经验 或知识的个人或群体
• 6. 交互接口。也就是输入输出的界面，是人机进行交互的窗口。对 子系统是决策支持系统的人机接口，它负责接收和检验用户的请求，协 调数据库系统、模型库系统之间的通信，为决策者提供信息收集、问题识 别以及模型构造、使用、改进、分析和计算等功能。
第九章决策支持系统与商业智能
• 决策支持系统最一般的系统结构是三角结构，三角结构主要由数据库、 模型库等子系统与对话子系统呈三角形分布构成，具体结构如下图所示：
第九章决策支持系统与商业智能
人工智能与专家系统
• 3.自然智能与人工智能的区别
• 4.人工智能的主要分支
– 专家系统 – 机器人技术 – 视觉系统 – 自然语言处理 – 学习系统 – 神经网络
•神经网络
•专家系统
•人工智能
•机器人技术
•视觉系统
•学习系统
•自然语言处 理第九章决策支持系统与商业智能
• 3.解释工具
解释工具可让用户理解专家系统是如何得出某个结论的。
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人工智能与专家系统
—专家系统构件
• 4.知识获取工具
专家系统的部件之一，为获取及存储知识库中所有元素而 提供的一种方便有效的方法。
•知识库 • 5.用户界面
•专
•知识获取工具
家
第九章决策支持系统与商业智能
•操作层管理者要进行每一天的决策
•高
•决策频率
第九章决策支•持低系统与商业智能
二、决策支持系统的组成
•（一）决策支持系统的概念模式
•真 •实 •系 •统
•环境
•决策 •问题
•与人的行为 有关的信息
•内部信息
•决策 者
•操作 •响应
•对话系统
•外部信息
•数据库 系统
•模型库 系统
•图9-1 DSS 的概念模式
– 案例的使用
第九章决策支持系统与商业智能
人工智能与专家系统
• 2.推理引擎
—专家系统构件
推理引擎能从知识库中搜索信息及关系并提供答案、预测 及建议。 – 回溯链法—是一种从结论出发，向后追溯至支持结论的事实 的推理引擎过程 – 前溯链法—是一种从事实出发，向前推进直到找出结论的推 理引擎过程
– 回溯链法与前溯链法的比较
第九章决策支持系统与商业智能
• 专家系统是由许多集成的、相互联系的构件所组成的。其中包括知识 库、推理机、解释工具、知识库获取工具以及人机界面。专家系统的构成 如下图所示：
•用 户
•推理说明 •用户 •查询 •接口
•推理机
•知识库
•知识获取 •设备
•专家1 •专家2 •专家N
第九章决策支持系统与商业智能
第九章决策支持系统与 商业智能
2020/12/8
第九章决策支持系统与商业智能
第一节 决策支持系统
•一、决策支持系统的概念与特征
•（一）决策支持系统的概念
• 决策支持系统（Decision Support Systems, DSS）是以 管理学、运筹学、控制论和行为科学为基础，以计算机技术、 仿真技术和信息技术为手段，针对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。该系统能够为决策提供 决策所需的数据、信息和背景材料，帮助其明确决策目标和进 行问题识别，建立或修改决策模型，提供各种备选方案，并且 对各种方案进行评价和优选，通过人机交互功能进行分析、比 较和判断，为正确决策提供必要的支持。
• 援助接待处和援助
• 员工业绩评价
• 贷款分析
• 病毒检测
过程
• 4.问题解答的因素
– 多种决策目标、增加的选择对象、日益激烈的竞争 – 创造性的需求、社会和政治行为、国际因素 – 技术 – 时间凝缩—是一种在比以前更短的时间内事件发生的现象
第九章决策支持系统与商业智能
一、决策支持系统的概念与特征
•（二）决策支持系统的特征
•1. DSS的使用主体是中、上层的管理人员； •2. 辅助而不是代替管理人员进行决策； •3. 易于为非计算机专业人员以交互会话的方式使用； •4. 把模型分析技术与传统的数据存储技术及检索技术结合起来； •5. 准确处理大量的不同来源数据； •6. 提供报告和展示的灵活性，提供文本和图表的格式，支持对于决策的 深入分析； •7. 使用先进的软件包，完成错综复杂的分析和比较； •8. 系统具有灵活性及适应性。
• 惯例化DSS—处理那些不只一次出现的情况和决策
– 支持不同的问题结构
• 高度结构化问题—比较直接的问题，需要已知的事实和关系
• 半结构化或非结构化问题—一些复杂问题，包括并不很清晰的数据 关系，且数据格式多样化，又难于处理或得到。
– 支持不同层次的决策
•战略 层 •战术 层 •操作
•战略层管理者要进行长期的决策
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人工智能与专家系统
• 1.人工智能透视
– 人工智能系统包括人员、规程、硬件、软件、数据、开发计 算机系统所必需的知识，以及用来演示智能特性的机器设备。
• 2.智能的本质
– 智能行为：汲取经验、处理复杂情形、在没有重要信息时解 决问题、决定重要事项、快速且正确的对新年环境做出反应、 理解可视化图象、处理及操纵符号、有创造性和想象力、善 于启发的能力。
人工智能与专家系统
—专家系统构件
• 1.知识库
专家系统的一个组件，其中存储了专家系统所用的所有相关信 息、数据、规则、案例以及关系 – 知识库的目的 – 集结人类专家的经验 – 模糊逻辑的运用
• 模糊逻辑—计算机科学中的一个专业研究领域，可允许有“灰 度”，或称“模糊设置”
– 规则的运用
• 规则—是联结给定的条件与应采取的行动或结果之间的一种条件 表述
• 3. 模型管理部分。模型管理部分的部件包括：模型库、模型库管理系 统、模型执行处理程序、模型组合生成程序等。利用这些模型，就可以把 面向过去的数据变换成面向现在和预测将来的有意义的信息。模型库系统 要能够灵活地完成模型的存储、管理和运行以及动态建模的功能。
• 4. 知识管理部分。知识管理部分中最主要的是知识库，它以结构化的 形式存储了有关的经验和知识，通过推理机完成知识的推理过程。知识和 推理是决策的本质。知识管理部分主要集中管理决策问题领域的知识（规 则和事实），包括知识的获取、表达、管理等功能。
第九章决策支持系统与商业智能
专家系统的应用范畴
• 专家系统利用信息技术来获取并利用人类的专 业知识。专家系统能够很好地解决具有清晰规
则和程序的问题且具有很高的效率，并给公司 带来巨大的收益。专家系统能做的事情有：
• ·处理大量的信息；
·减少错误；
• ·汇集各种渠道的信息 ·改善服务；
• ·提供决策的一致性； ·提供新的信息；