基于人工智能的决策支持系统模型设计
基于人工智能的智能医疗决策支持系统研究
基于人工智能的智能医疗决策支持系统研究智能医疗决策支持系统（AI-MDSS）是指利用人工智能技术为医疗决策提供支持和辅助的系统。
随着人工智能技术的发展和普及，智能医疗决策支持系统在医疗领域的应用正在得到广泛关注。
本文将针对基于人工智能的智能医疗决策支持系统进行研究和分析，旨在探讨其发展趋势和应用前景。
智能医疗决策支持系统是指利用人工智能技术和海量医疗数据，为医生提供决策支持和辅助的系统。
它能够分析和处理大量的医疗数据，从中提取出有价值的信息，并基于这些信息为医生提供准确的诊断和治疗建议。
与传统的医疗决策相比，智能医疗决策支持系统具有以下优势：首先，智能医疗决策支持系统可以大大提高医生的工作效率。
传统上，医生需要翻阅大量的文献资料和医疗记录，以便做出准确的诊断和治疗方案。
而智能医疗决策支持系统能够通过自动化和快速的数据处理，帮助医生迅速获取有用的信息，并提供个性化的决策建议。
这不仅可以节省医生的时间，还可以减少错误和误诊的风险。
其次，智能医疗决策支持系统能够提高医疗的准确性和安全性。
人工智能技术可以对海量的医疗数据进行分析和挖掘，发现潜在的关联和模式，从而辅助医生做出准确的诊断和治疗决策。
此外，智能医疗决策支持系统还可以通过检测和预防患者的风险因素，提前干预和治疗，从而降低疾病的发病率和死亡率。
再次，智能医疗决策支持系统可以促进医学研究和知识的共享。
人工智能技术可以帮助医生和研究人员发现新的医学知识和治疗方法，从而推动医学科学的进步。
智能医疗决策支持系统具有很强的学习和适应能力，可以通过分析和总结多个病例和医生的经验，形成规则和模型，并与其他系统进行共享和交流，提高整体的医疗水平和质量。
然而，智能医疗决策支持系统也面临一些挑战和问题。
首先，随着医疗数据的迅速增长，如何高效地获取和处理这些数据是一个重要的课题。
其次，智能医疗决策支持系统的准确性和安全性是一个关键问题。
虽然人工智能技术可以辅助医生做出决策，但它并不能替代医生的专业知识和经验。
基于人工智能的医疗决策支持系统
基于人工智能的医疗决策支持系统第一章：绪论随着人工智能技术的迅速发展，它已经逐渐渗透到了不同的领域。
其中，医疗领域是一个非常重要的应用场景。
基于人工智能的医疗决策支持系统，是一个可以帮助医生进行诊断和治疗决策的软件系统。
由于医疗数据的庞大和复杂性，传统的人工方法已经无法满足现代医疗的需求。
因此，开发一种基于人工智能的医疗决策支持系统是相当必要的。
本文将从医疗决策支持系统的定义和需求入手，详细介绍该系统的技术结构和算法模型，并讨论其应用前景和面临的挑战。
第二章：医疗决策支持系统的定义和需求医疗决策支持系统，是指通过计算机技术进行医疗诊断和治疗决策的一种支持系统。
这种系统可以将医学知识和实践经验集成到算法模型中，帮助医生进行正确的诊断和治疗决策。
在现代医疗中，医疗决策支持系统的需求越来越大。
首先，传统的医疗方法显得无法处理医疗数据的庞大和复杂性。
其次，疾病诊断和治疗涉及到各种医学知识和实践经验，医生难以掌握全部知识。
因此，需要一种高度自动化和诊断能力的系统来辅助医生决策。
第三章：技术结构和算法模型（一）技术结构医疗决策支持系统的技术结构通常是由前端、后端和算法模型三部分组成。
前端主要负责数据的采集和预处理，后端主要负责存储和管理数据，算法模型则是整个系统的核心部分。
前端：前端通常由一个数据采集模块和一个数据预处理模块组成。
数据采集模块可以从现场的设备或网络中采集医学图像、电子病历、生理信号等数据。
数据预处理模块主要负责数据的清洗、归一化和特征提取。
这样可以使得数据更加规范化，方便后端的存储和管理。
后端：后端通常由一个数据存储模块、数据管理模块和一个用户接口模块组成。
数据存储模块可以存储所有的医疗数据，并提供强大的查询和检索功能。
数据管理模块可以管理整个系统的数据访问权限、用户角色和操作日志等信息。
用户接口模块可以为医生提供友好的图形界面，方便使用系统。
算法模型：算法模型采用人工智能技术和机器学习算法构建。
人工智能辅助决策支持系统的设计与实现
人工智能辅助决策支持系统的设计与实现随着科技的不断发展，人工智能逐渐成为了许多领域的关键技术，其应用范围也越来越广泛。
而在商业决策领域，人工智能技术也被广泛应用，人工智能辅助决策支持系统的设计与实现便成为了重点关注的话题。
一、人工智能辅助决策支持系统简介人工智能辅助决策支持系统，简称AIDSS（AI Decision Support System），是一种以人工智能技术为核心，提供决策建议的软件系统。
AIDSS基于大量的数据和自动化的算法，通过对数据的处理和分析，协助用户在决策时进行判断和预测。
AIDSS在商业决策领域中应用广泛，其主要功能包括数据收集和分析、数据可视化、决策建议和预测模拟等。
这些功能的实现，需要建立在良好的系统设计和实现基础上。
二、人工智能辅助决策支持系统的设计在AIDSS的设计过程中，需要有清晰的系统架构和模块化设计。
AIDSS的设计需要考虑以下因素：1. 数据采集数据是AIDSS的核心资源，从多个数据源收集和提取数据是系统设计中必不可少的步骤。
数据获取渠道可以包括企业内部数据库、外部数据供应商、公开数据或社交媒体等。
2. 数据预处理从数据源获取的原始数据通常需要清理和预处理，以提高数据质量，排除重复数据和噪声。
比如，需要删除不完整的记录，修复缺失的数据，处理分类错误，较弱的数据过滤等等。
3. 数据整合对于从设立不同数据源来的数据，需要进行整合，以确保数据的一致性和可比性。
整合可以是手动的，也可以是自动的。
常见的方法包括：合并数据、去重数据和数据匹配。
4. 数据可视化在AIDSS中，数据可视化是非常重要的一个环节。
它可以让用户快速了解数据的趋势和特征，并以此基础进行决策。
这需要有一个好的数据可视化工具，如表格、图表、图像和地图等，使用户能够快速直观地了解数据。
5. 算法选择与训练AIDSS中的算法通常包括数据挖掘、机器学习、统计分析等。
根据不同的业务场景，选择适合的算法进行训练和调优，以达到最佳的业务效果。
基于人工智能的司法决策辅助系统设计与实现
基于人工智能的司法决策辅助系统设计与实现随着社会的发展和科技的进步，人工智能技术被广泛运用于各个领域，司法领域也不例外。
基于人工智能的司法决策辅助系统是利用人工智能技术，结合法律知识和案例库，为法官提供辅助决策的工具。
本文将探讨该系统的设计与实现。
一、系统需求分析在设计和实现基于人工智能的司法决策辅助系统之前，首先需要对系统的需求进行分析。
根据司法实践的特点和法官的需求，该系统应该具备以下几个方面的功能：1. 案例分析：能够通过分析案例库中的相关案例，为法官提供类似案例的判例和参考意见，帮助法官做出决策。
2. 法律知识整合：能够整合各个法律条文和相关规定，提供法律解释和适用的准确信息。
3. 数据分析：能够根据大量的数据进行分析和预测，帮助法官判断案件的可能结果。
4. 决策支持：能够根据法官的需求和条件，提供合理的决策建议和辅助工具。
二、系统设计基于上述需求，我们可以进行系统的设计。
首先，需要建立一个庞大而完备的案例库，将各类典型案例进行分类和整理。
其次，需要搭建一个法律知识库，整合各种法律条文和相关规定。
可以通过数据挖掘技术抓取互联网上的相关信息，并通过自然语言处理技术进行处理和整理。
此外，还需要建立一个数据分析模型，根据历史数据和案例，预测案件的结果概率。
最后，根据法官的需求和条件，设计和实现决策支持系统，为法官提供决策建议和辅助工具。
三、系统实现在进行系统实现时，需要利用人工智能相关技术来完成各个功能的开发。
下面将介绍几个关键的技术和实现思路：1. 自然语言处理技术：利用自然语言处理技术，对案例库和法律知识库的信息进行处理和整理。
可以使用语义分析、词法分析等技术，提取出关键信息和上下文信息，为法官提供准确的判断依据。
2. 数据挖掘技术：利用数据挖掘技术，从大量的数据中挖掘出有用的信息和特征。
可以使用分类、聚类、关联规则等技术，对案例库和历史数据进行分析和整理，为法官提供相关案例和判例的参考。
基于人工智能的决策支持系统设计与优化
基于人工智能的决策支持系统设计与优化人工智能是一项在科技革命中越来越受到关注的领域。
在人工智能的发展过程中，决策支持系统成为了其中重要的一部分。
决策支持系统是一种应用于管理领域的计算机程序，它可以帮助决策者在复杂的环境中做出更好的决策。
本文将会从设计和优化两个方面来探讨基于人工智能的决策支持系统。
一、设计基于人工智能的决策支持系统基于人工智能的决策支持系统是一种结合了人工智能技术的传统决策支持系统。
它主要解决复杂问题和制定未来策略的决策问题。
在设计基于人工智能的决策支持系统时，首先要将人工智能技术应用到决策支持系统中。
1. 数据预处理数据预处理是决策支持系统中非常重要的一步，因为它能够保证数据真实可靠，为后续的分析提供基础。
在设计基于人工智能的决策支持系统时，需要对数据进行清洗和归一化等处理，以便更好地进行后续分析和处理。
2. 数据分析在数据预处理后，需要对数据进行分析。
目前主要分析方法有聚类分析、分类分析、多元分析等。
在数据分析中，可以借助人工智能技术，使用神经网络、遗传算法、决策树等方法进行分析。
3. 决策建模在数据分析之后，可以进行决策建模。
决策建模是指建立一个数学模型，依据模型以及得到的数据和信息，将问题转化为搜索最优解。
在决策建模中，可以使用线性规划、非线性规划、动态规划、蒙特卡罗等方法。
二、优化基于人工智能的决策支持系统优化基于人工智能的决策支持系统可以提高系统的精度和效率，以提升系统的综合性能。
优化包括了多方面因素，如模型优化、算法优化和计算优化等。
1. 模型优化在模型设计中，需要选择适当的数学模型和算法。
优化模型可以调整模型参数以提高预测精度。
比如，可以采用贝叶斯网络和支持向量机等算法，提高模型准确度。
2. 算法优化算法优化是指对系统内部运算过程的优化。
如对计算预处理、复杂度分析、核心模块的设计等进行优化。
优化算法可以大大提高系统处理速度和准确性。
3. 计算优化计算优化可以提高系统的运行效率，如分布式系统、集群系统、GPU加速优化等。
基于人工智能的城市规划决策支持系统研究与开发
基于人工智能的城市规划决策支持系统研究与开发随着城市化进程的不断加快，城市规划变得愈发复杂而重要。
如何合理规划城市，提高城市的可持续发展能力成为了摆在城市规划者面前的一项重要任务。
而在这个数字化时代，人工智能的快速发展为城市规划决策提供了全新的思路和技术手段。
本文将探讨基于人工智能的城市规划决策支持系统的研究与开发。
一、人工智能在城市规划中的应用人工智能作为一种模拟和延伸人类智能的技术，具有自主学习、推理和决策的能力。
在城市规划中，人工智能可以通过大数据分析、机器学习和深度学习等技术，提供更准确的城市规划决策支持。
例如，利用人工智能可以对城市的交通流量进行预测和优化，实现交通拥堵的缓解；同时，通过分析城市的人口密度和用地利用情况，可以合理规划城市的人口分布和用地结构，提高城市的居住和工作环境。
二、基于人工智能的城市规划决策支持系统的研究为了更好地应用人工智能技术于城市规划决策中，研究者们开始致力于开发基于人工智能的城市规划决策支持系统。
这些系统通过整合城市相关数据，建立城市模型，并利用人工智能算法进行模拟和优化，为城市规划者提供决策支持。
例如，基于人工智能的城市交通规划系统可以根据历史交通数据和实时交通状况，预测未来的交通流量，从而为城市规划者提供交通规划的参考意见。
三、基于人工智能的城市规划决策支持系统的开发基于人工智能的城市规划决策支持系统的开发需要多个学科的合作，包括城市规划、计算机科学和数据科学等。
首先，需要收集和整理大量的城市数据，包括人口、交通、环境等方面的数据。
然后，需要建立城市模型，将城市的各个要素进行抽象和建模。
接下来，需要选择合适的人工智能算法，对城市模型进行模拟和优化，从而得出合理的规划方案。
最后，需要将这些结果以可视化的方式呈现给城市规划者，以便他们更好地理解和使用这些决策支持结果。
四、基于人工智能的城市规划决策支持系统的挑战和展望尽管基于人工智能的城市规划决策支持系统具有巨大的潜力，但在实际应用中仍然面临一些挑战。
智能管理中的智能决策支持系统设计与实现
智能管理中的智能决策支持系统设计与实现随着信息化时代的到来，人们在各个领域中应用人工智能的研究和应用逐渐深入，其中智能管理领域受到了广泛的关注和研究。
智能管理的一个核心问题是如何做出更加科学、精准的决策。
而智能决策支持系统的研发与应用，正是解决这一问题的有效手段。
一、智能决策支持系统的基本概念智能决策支持系统（Intelligent Decision Support System，简称IDSS），是利用人工智能等技术开发的决策支持系统，是对人类智慧的又一次追求。
IDSS在决策制定中，能够给予决策者以高效的支持和较为正确的解决策略，通常基于数据挖掘、人工智能等技术，并且可进行模型分析、评价和优化。
目前，智能决策支持系统已经广泛应用于金融、电力、能源、交通、医疗、企业管理等领域中，帮助企业高效地完成业务运营和管理。
随着信息技术的飞速发展和人工智能技术的普及，IDSS的设计和实现越来越受到了人们的关注。
二、IDSS设计的主要技术及过程智能决策支持系统设计的相关技术包括人工智能、数据挖掘、网络技术等，而IDSS的设计过程，则通常包括需求分析、系统设计、实现和测试几个阶段。
1、需求分析阶段在IDSS的需求分析阶段，需要管理员与用户充分了解职业特点、需求及问题背景，并进一步明确分析问题的性质、类型和解决方案。
此外，在需求分析阶段，并对IDSS功能性、适用性、易用性、可靠性、安全性、扩展性等方面进行评估。
2、系统设计阶段在系统设计阶段，设计师将根据需求分析结果，制定出合适的IDSS实施方案。
具体来说，需要制定设计方案、系统架构，并对关键模块进行设计和优化。
此外，还需要对系统数据进行规划、建模和管理。
3、系统实现阶段在系统实现阶段，开发专业人员将根据系统设计方案，采用各种技术制作IDSS系统。
在开发过程中，需要关注编程语言的选择、架构设计、数据库的构建和数据集的标签化。
并且，还需要对系统进行安全性和性能的优化。
基于人工智能的销售预测与决策支持系统设计与实现
基于人工智能的销售预测与决策支持系统设计与实现人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术的快速发展使得许多行业都能从中受益。
销售行业也不例外，利用人工智能技术进行销售预测和决策支持已经成为提高销售效率和效果的重要手段。
本文将讨论基于人工智能的销售预测与决策支持系统的设计与实现，旨在帮助销售团队更好地利用人工智能技术提高销售绩效。
一、系统设计1. 数据收集与整理销售业务所需的数据通常包括历史销售数据、市场数据、客户数据、产品数据等。
系统设计需要考虑如何收集这些数据，并将其整理为结构化的数据集。
2. 数据预处理与特征工程预处理是数据分析的重要步骤，目的是清洗数据、处理缺失值和异常值，并进行特征选择和数据转换。
特征工程则是根据业务需求，从原始数据中提取有用的特征，以便用于后续的模型训练和预测。
3. 模型选择与训练根据销售预测的需求，选择适当的机器学习算法进行模型训练。
常用的算法包括线性回归、决策树、随机森林、神经网络等。
同时，还需要考虑模型的评估和优化，以提高预测准确性和稳定性。
4. 用户界面设计与交互系统的用户界面应该简洁明了，方便销售团队进行操作和查看预测结果。
应尽量减少不必要的复杂性，提供直观的图表和可视化工具，帮助销售团队更好地理解预测结果，并做出相应的销售决策。
二、系统实现1. 数据收集与整理通过建立数据管道来实现数据的收集和整理。
可以通过编写脚本或使用数据集成工具，定期从销售系统、市场数据库和其他数据源中抽取数据，然后进行数据清洗和预处理。
2. 数据预处理与特征工程利用数据清洗工具和编程语言的数据处理函数，对原始数据进行清洗、处理缺失值和异常值，并进行特征选择和转换。
这可以是基于规则的方法，也可以使用机器学习算法自动进行特征选择和转换。
3. 模型选择与训练根据数据的特点和业务需求，选择适当的机器学习算法进行模型训练。
可以使用开源的机器学习库，如Scikit-learn、TensorFlow等，或者使用专门的销售预测软件，如Salesforce的Einstein Analytics等。
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本系统设计构想是开发一个智能决策支持系统，智能决策支持系统是智能决策系统的一 个重要的有代表性的研究领域，也是人工智能的又一个重要研究与应用领域[6]。一方面， 决策支持系统进一步向智能决策支持系统发展需要人工智能基本原理的指导，并采用人工智 能的各种技术；另一方面，决策支持系统的发展又为人工智能的进一步发展带来了新的机遇 [7]，产生了新的推动力。我们欲实现的智能决策支持系统(IDSS)可以将人工智能作为决策支 持系统的新的应用，并使问题求解、搜索规划、知识表示与管理、搜索推理和智能系统等方 面的基本理论得到进一步发展与应用。将人工智能融入决策支持系统，可以增强决策支持系 统的实用性，使其更加人性化，提高辅助决策和支持决策的能力。
4.2 系统的逻辑结构设计
图 2 系统逻辑结构模型
整个系统的逻辑结构如图 2 所示，模型库、数据库以及人工智能技术共同作为底层的技 术支撑体供上层的模型库管理系统和数据库管理系统进行调用，模型库和数据库可以实时交 互，保证模型和数据的实时更新[4]。最上层的问题综合与交互系统作为决策支持的最终实 现系统，其主要任务是融合模型库和数据库的实时信息，对问题进行分析、决策，得出最终 处理结果。
4.3 系统实现的建议
在该系统的实现过程中，本文建议采取“五步走”策略，这五个阶段分别是问题分析及需 求分析阶段、概要设计阶段、详细设计阶段、重复测试阶段以及软件维护阶段。 在第一阶段，即问题分析及需求分析阶段，技术人员要进行必要的需求分析，确定该系统的 必备功能，确定选择专家系统、神经网络、机器学习等人工智能原理作为决策的支持，同时 要注意智能决策方法的综合和知识融合。
3 系统设计目标
我们计划实现计算机人工智能与信息管理决策支持系统的结合及改进。智能决策支持系 统(IDSS)可以将人工智能作为决策支持系统的新的应用，改进人工智能知识表示与推理算法 （神经计算、模糊计算），并使问题求解、搜索规划、知识表示与管理、搜索推理和智能系 统等方面的基本理论在决策系统中得到进一步发展与应用。
基于人工智能的决策支持系统模型设计
高珩；鲍鹏；张云龙
中国矿业大学计算机科学与技术学院，江苏徐州(221116)
E-mail: ghhappy007@
摘 要：智能决策支持系统作为人工智能的一个重要研究领域，允许决策者和信息经营者、 资源配置者和管理者、策略规划者和装备控制者改进他们的工作效率，已经成为学术界关注 的焦点，其发展前景备受世人瞩目。本文在总结国内外对于智能决策支持系统研究的基础上， 提出了一种新的关于决策支持系统的模型架构，并对其实现与发展前景做了规划和展望。 关键词：人工智能；专家系统；决策支持；模型设计
1 智能决策系统（IDSS）的定义
智能决策支持系统是人工智能（AI，Artificial Intelligence）和决策支持系统（Decision Support Systems，DSS）相结合的重要产物，应用专家系统（ES，Expert System）技术，使 DSS 能够更充分地应用人类的知识，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等[2]，因而可以说智能决策支持系统是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。
在集成了程序模块后便进入了测试阶段。主要通过各种类型的测试（主要是现实数据） 完善软件，优化实际运用的算法以及更新数据仓库，使系统软件达到预定理想的要求。通过 测试运行的实际结果来改善与优化已有人工智能算法以及数据仓库的设计，并以此重复不断
-4-
完善决策系统，使其更加贴近实际应用。 4.4.5 软件的维护阶段 维护阶段的关键任务是，通过各种必要的维护活动使系统持久地满足用户的需要。经过提出 维护要求（或报告问题），分析维护要求，提出维护要求，提出维护方案，审批维护方案， 确定维护计划，修改软件设计，修改程序，测试程序，复查验收等一系列步骤。
4 系统模型架构设计
4.1 系统平台架构规划
在应用研究中，智能决策系统开发平台体系结构可以分成五个层次，即通信层、信息源 层、管理层、决策层、应用层(见图 1)。用户源自应用层受限自然语言
表格查询
可视化接口
Internet 接口
决策层
数据查询 数据分析
统计模型 神经网络 交互分析
预测
CBR 统计模型 神经网络
本文所探讨的智能决策支持系统主要是在理论上进行的研究与设计，在很多方面还不是 很完善，在实际应用中为使该系统的应用层面更广阔，我们可以大胆尝试引入数据挖掘、模 糊逻辑和进化计算等技术[8]，使智能决策支持系统更富有智能，使决策支持系统智能化的 趋势继续保持下去，智能决策支持系统的发展前景十分看好，它必将对社会和经济产生重大 影响，21 世纪的科学决策和管理离不开智能决策支持系统的参与，相信智能决策支持会为 人类社会的进步带来新的发展动力与美好前景。
在第二阶段，即系统的概要设计阶段，必须要设计几种不同的解决方案，建立决策系统 的逻辑模型，进行程序的模块化以及设计软件的结构的工作，注重对决策过程的理解把握。
-3-
在第三阶段，即详细设计阶段，团队要编写开发文档，做出程序的详细规格说明，将每 个功能模块实例化，实现系统内部的人工智能算法，构造数据库物理结构。同时要构造出正 确的容易理解、容易维护的程序模块。
决策
报告生成
专家系统
约束推理
管理层
数据库子系统 模型库子系统 知识库子系统 神经网络子系统
信息源层 数据库 模型库 知识库
范例库
图形库
词典库
通讯层
通信接口
图 1 IDSDP 体系结构
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该五层结构与网络中的 OSI 七层结构原理非常类似，上层结构通过调用下层使下层为 上层提供服务，用户处于最高层，其直接下层为应用层，该层模块包括受限自然语言，表格 查询，可视化接口，Internet 接口，用户通过调用这四个模块实现相应的功能；决策层作为 应用层的直接下属，为应用层提供了数据查询、数据分析、预测、决策以及报告生成功能， 该层为整个平台体系结构的核心，承上启下，如图 1 所示，其中的数据分析模块、预测模块 以及决策模块分别需要相应的技术方法来实现，该层次的实现需要考虑的技术细节最多，整 个平台架构的设计好坏与决策层的设计有直接关系；剩下的三层分别是管理层、信息源层以 及通讯层，作为整个平台的底层架构，它们的作用同样不可忽视，信息的初次采集、传输由 他们进行实现。
在系统的实现阶段，首先要进行详细设计，设计出程序的详细规格说明，具体化每个功 能模块，实现系统内部的人工智能算法，构造数据库物理结构。其次是编码阶段，关键任务 是写出正确的容易理解、容易维护的程序模块。根据目标系统的性质和实际环境，选取一种 适当的高级程序设计语言（如 Prolog、Lisp 等），把详细设计的结果翻译成用选定的语言书 写的程序。 4.4.4 重复测试--研究阶段
2 国内外研究现状
智能决策支持系统（IDSS）属于一个新兴的交叉学科领域，是运筹学、管理科学和计算 机科学结合的产物，在我国许多应用领域有了初步的运用，例如税务稽查、渔业专家系统、 中国工商银行风险投资决策、为电信部门进行 VIP 分析，等等。渔场预报系统就是 CBR（基 于范例的推理）一个很好的应用实例（由中科院计算所史忠植老师指导完成），这个系统已 被应用于中国东海渔业中心的预测；在国外 IDSS 也有着非常深入的研究与广泛的应用，如
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Hill，Holsaple 等人采用神经网络、遗传算法等实现了综合(holistic) 决策支持系统[3]，系统 在某种程度上体现了人类思维和决策过程的性质；在应用方面有 Web 和 Agent 的协同决策 支持系统，Web 的专家系统，如好莱坞经理决策支持系统（Movie forecast Guru: A Web-based DSS for Hollywood managers）等等。
0 研究背景
人工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、 方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，它是计算机科学的一个分支，它企图了解智能 的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包 括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。近十年来，人工智能已得到 迅速传播与发展，并在决策支持系统中获得了日益广泛的应用，越来越多的决策支持系统应 用了网络技术和分布式人工智能技术。
决策支持系统（Decision Support Systems，DSS）作为人工智能的一个重要研究领域， 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(Management Informatica Systems)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。随着科学技术的进步以及人 工智能技术的日趋成熟，决策支持系统智能化已经成为业界研究与实现的目标，尽管目前为 止已有一些先进的智能决策支持系统在商业、工业、政府和国防等部门获得成功应用[1]， 但是，这一系统远未完善，仍处于发展阶段，可以预见的是在未来的研究过程中，智能决策 支持系统必将对社会和组织产生更加重大的影响。智能决策支持系统的工作是可预测和可规 划的，它是实实在在可以造福全人类。
人工智能与信息管理决策系统的结合必将根本改变决策支持系统的面貌，智能模块将向 决策系统提供经验，协助系统对信息监控和解释，进行决策。这些智能模块还能提醒决策者 避免决策失误，并在必要时提供可选择的行动方针。决策支持系统联手人工智能，充分发挥 各自的特性，使二者的协同效益最大化是我们研究的重点与方向。作为一种研究不甚成熟的 技术，人工智能对决策支持系统而言仍然是一种挑战，一种机遇，但是可以预见到随着信息 技术的发展，将会出现越来越多的智能机器，他们具有更强的分析和决策能力，人们将会认 识到：与数据库管理系统相比，人工智能技术和工具并没有什么特别之处，机器中的人工智 能将再也不是特别的东西，而将成为人们日常生活得一个组成部分。而将人工智能技术更加 巧妙地融入智能决策支持系统中，也是我们系统设计的目标之一。该系统的模型架构将会在 第四部分得到详述。