第6章 决策支持系统与人工智能
人工智能和决策支持系统提供智能决策方案
人工智能和决策支持系统提供智能决策方案随着科技的不断进步，人工智能（AI）和决策支持系统（DSS）正逐渐成为各行各业的关键工具。
这些技术的出现为企业和组织的决策制定提供了更加智能和高效的方案。
本文将探讨人工智能和决策支持系统如何提供智能决策方案，并分析其在不同领域的应用。
一、人工智能在决策制定中的作用人工智能是一种模拟人类智能的技术，其通过学习和适应能力，能够从海量数据中提取有用信息，并根据这些信息做出智能决策。
在决策制定过程中，人工智能可以帮助我们分析问题、识别模式和趋势，预测可能的结果，并给出相应的建议。
例如，在金融领域，人工智能可以通过分析市场数据、行情信息和历史交易记录，帮助投资者制定更加明智的投资策略。
它可以运用机器学习算法识别出市场的变化趋势，预测股价的波动，从而帮助投资者把握投资时机，降低风险。
此外，在医疗领域，人工智能可以通过对大量患者数据进行分析，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案选择。
它可以根据患者的症状和疾病历史，比对全球的医疗数据库，给出最佳的治疗建议，提高诊断准确度和治疗效果。
二、决策支持系统的功能与应用决策支持系统是一种集成了人工智能和数据分析技术的系统，旨在提供决策制定过程中所需的信息和工具。
它能够帮助管理者和决策者收集、整理和分析大量的数据，为他们制定合理的决策方案提供支持和建议。
决策支持系统的功能包括数据管理、情报分析、模拟仿真、优化和风险评估等。
通过这些功能，决策支持系统可以帮助管理者分析问题，评估决策方案，并预测可能的结果，从而减少决策中的主观偏见，提高决策的科学性和准确性。
该系统在不同领域有着广泛的应用。
例如，在供应链管理中，决策支持系统可以帮助企业优化物流和库存管理，减少成本和运营风险。
在市场营销中，它可以分析市场需求和消费者行为，帮助企业确定合适的定价策略和市场推广方案。
三、人工智能和决策支持系统的结合应用人工智能和决策支持系统的结合应用，可以通过将智能算法和数据分析技术应用于决策支持系统中，为决策者提供更加智能和个性化的决策方案。
智能化管理中的决策支持系统和人工智能
智能化管理中的决策支持系统和人工智能近年来随着科技的不断发展和普及，人类社会进入了智能化时代。
在企业管理中，也越来越多地使用决策支持系统和人工智能等智能化工具来辅助决策，提高管理效率。
本文将就智能化管理中的决策支持系统和人工智能进行探讨。
一、决策支持系统决策支持系统是一种基于计算机技术的辅助决策的工具。
它主要的作用是通过模型建立、数据分析和信息显示等手段，为管理者提供决策所需信息和方法。
决策支持系统广泛运用于企业管理中的各个领域，如市场调查、销售预测、生产计划、成本控制、人力资源等，以帮助决策者快速准确地做出正确的决策。
决策支持系统的实现需要一个可靠的软件平台和一个完善的管理体系。
软件平台首先要保证计算机硬件和网络的稳定性，其次要保证数据的可靠性和安全性，最后要保证用户可便捷地操作系统。
由于决策支持系统所需数据量和复杂程度较高，因此数据管理方面也需要注重合理性和科学性，以保证系统的有效运行。
二、人工智能人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）指的是利用计算机模拟和实现智能行为的相关技术和理论。
它包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器学习等多个方面，主要应用于模拟认知过程、决策制定和问题解决等领域。
在企业管理中，人工智能工具用于智能化生产计划、提高销售效率、优化供应链等多种领域。
其中，机器学习技术是人工智能中的重要组成部分，它利用计算机技术分析数据进行模型优化，以缩短生产周期、降低成本，提高效率。
三、智能化管理的优势智能化管理的优势在于增强了决策者的决策能力和精确性。
通过决策支持系统的分析和人工智能的精准判断，可以在短时间内得出可靠的结论和决策。
此外，智能化管理还能够降低生产成本、减少错误率、提高生产效率和产品质量，为企业的可持续发展带来很大的利益。
智能化管理对于企业的未来发展有着巨大的意义和影响。
事实上，智能化管理已经成为了企业竞争力的重要标志之一。
因此，如何合理运用决策支持系统和人工智能等智能化管理工具，是企业未来发展的关键。
人工智能的决策支持和
数据库 DB
动态 DB
DSS 控制 系统
问题综合 与
交互系统
推理机 和
解释器
模型库 MB
综合系统
集成系统
知识库 KB
DSS
ES
图4.30智能决策支持系统集成构造图
IDSS中DSS和ES旳结合重要体目前三个方面:
1. DSS和ES旳总体结合。由集成系统把DSS和ES有 机结合起来(即将两者一体化)。
集成 系统
DSS
ES
DSS为主体旳IDSS构造
DSS MB 控制系 ES
统
DB
ES为主体旳IDSS构造
推理机 DSS （广义） KB
推理机 KB MB
动态 DB
动态 DB
图4.31 DSS作为推理形式旳IDSS 图432模型作为知识旳IDSS
智能决策支持系统实例
松毛虫智能预测系统(PCFES)是一种智能决策支持 系统。该系统把模型库、数据库、知识推理、人机交 互四者有机地结合起来了。到达了定性旳知识推理、 定量旳模型数值计算、数据库处理旳高度集成。
该系统把预测征询专家系统、模型预测决策支持系统和测 报管理信息系统汇集于一体。是一种大型智能决策支持系统。
习题 34、35、36
知识库 管据库
图4.29 智能决策支持系统结构
4.6.3 专家系统与决策支持系统集成
智能决策支持系统IDSS充足发挥了专家 系统以知识推理形式处理定性分析问题旳特 点，又发挥了决策支持系统以模型计算为关 键旳处理定量分析问题旳特点，充足做到定 性分析和定量分析旳有机结合。
3. 模型预测系统 由鉴定重要因子、预测模型、用重
要因子进行预测和预测择优决策等四个 模块就构成了模型预测系统。
人工智能在决策支持系统中的应用
人工智能在决策支持系统中的应用随着科技的不断进步和人工智能技术的发展，人工智能已经成为决策支持系统中不可或缺的重要组成部分。
借助人工智能的强大处理能力和智能算法，决策者可以更加准确、高效地做出决策。
本文将探讨人工智能在决策支持系统中的应用，介绍其优势和挑战，并给出未来发展的展望。
一、决策支持系统与人工智能的结合决策支持系统(DSS)是一种为决策者提供信息和分析工具的计算机系统，旨在辅助决策者进行决策。
人工智能技术的引入将为决策支持系统带来更多的智能化和自动化功能，从而提高决策的准确性和效率。
1.1 数据分析与预测人工智能可以利用大数据分析和机器学习算法，对海量的数据进行处理和分析。
通过对历史数据进行模型训练和预测，人工智能可以为决策者提供准确的市场趋势、销售预测等信息，帮助其做出更明智的决策。
1.2 智能决策辅助决策支持系统结合人工智能技术可以提供智能的决策辅助功能。
通过对决策过程的模拟和优化，人工智能可以为决策者提供多种方案的比较和评估，帮助其找到最优解决方案。
1.3 风险评估和管理人工智能可以通过对风险因素的分析和建模，为决策者提供风险评估和管理的工具。
借助人工智能的强大处理能力和算法，决策者可以更好地预测和规避潜在的风险，并做出相应的决策。
二、人工智能在决策支持系统中的优势引入人工智能技术的决策支持系统相较于传统系统具有许多优势，主要包括以下几点：2.1 高效性和准确性人工智能可以根据大量的数据和过往的经验进行快速的决策分析，从而提高决策过程的效率和准确性。
与人工决策相比，人工智能可以避免因人为因素而产生的错误和主观判断，从而得出更为客观和准确的决策结果。
2.2 自动化和智能化人工智能技术可以实现决策支持系统的自动化和智能化。
通过大数据处理和机器学习算法的应用，决策支持系统可以自动获取、分析和处理海量的数据，并根据已有的知识和经验做出智能的决策。
2.3 多样性和个性化人工智能可以根据决策者的需求和偏好，为其提供多样的决策方案和个性化的服务。
人工智能在决策支持系统中的应用与决策智能化
人工智能在决策支持系统中的应用与决策智能化随着人工智能技术的快速发展，越来越多的领域开始将人工智能应用于决策支持系统中，实现决策的智能化。
本文将探讨人工智能在决策支持系统中的应用，并对决策智能化的发展趋势进行分析。
一、人工智能在决策支持系统中的应用1. 自动化数据分析和处理人工智能技术可以通过自动化数据分析和处理来帮助决策者进行决策。
例如，通过机器学习算法对大量历史数据进行分析，可以准确预测未来趋势，为决策者提供决策支持。
同时，人工智能还可以通过自然语言处理技术，自动提取和整理大量文本信息，帮助决策者更好地理解和分析数据。
2. 智能推荐系统人工智能技术在决策支持系统中的另一个应用是构建智能推荐系统。
智能推荐系统可以根据用户的个性化需求和历史行为，提供个性化的决策建议。
例如，在电商领域，智能推荐系统可以根据用户的购买历史和偏好，为用户推荐最适合的商品，帮助用户做出更明智的购买决策。
3. 决策辅助与优化人工智能可以通过决策辅助和优化技术，帮助决策者更好地进行决策。
例如，通过模拟和优化算法，可以帮助决策者分析不同决策方案的风险和效益，从而选择最优的决策方案。
此外，人工智能还可以通过自动化调度和资源分配算法，优化决策过程中的资源利用效率，提高决策的效果。
二、决策智能化的发展趋势1. 多领域应用随着人工智能技术的不断进步，决策支持系统的应用领域也越来越广泛。
目前，人工智能已经应用于金融、医疗、交通等多个领域的决策支持系统中。
未来，随着人工智能技术的不断创新和发展，决策支持系统将在更多的领域得到应用，进一步提升决策的质量和效率。
2. 多模态数据处理决策支持系统需要处理各种形式的数据，包括文本、图像、音频等多模态数据。
未来，决策支持系统将更好地利用人工智能的技术，实现对多模态数据的智能化处理和分析，提供更全面和准确的决策支持。
3. 深度学习和自适应学习深度学习是人工智能领域的一项重要技术，具有很强的数据建模和特征提取能力。
人工智能在决策支持系统中的重要作用
人工智能在决策支持系统中的重要作用随着科技的发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）在各个领域都扮演着越来越重要的角色。
尤其是在决策支持系统（Decision Support System，DSS）的应用中，人工智能更是发挥着关键性的作用。
本文将探讨人工智能在决策支持系统中的重要性，并分析其在不同层面上的应用。
一、人工智能在决策支持系统中的基础应用决策支持系统是指能够辅助决策者进行决策制定和问题解决的一种信息系统。
而人工智能则是指通过模拟和复制人脑智能，使机器能够像人一样感知、理解、学习和思考的技术。
将两者结合，可以使决策支持系统具备更高的智能化水平。
首先，人工智能可以通过数据挖掘和机器学习的技术，对大量的数据进行分析和处理，从而为决策者提供准确、完整的信息支持。
人工智能可以自动识别和提取数据中的关键信息，发现数据背后的模式和规律，并将其转化为决策者可以理解和运用的知识。
这大大提高了决策者对于决策环境的把握和决策质量的提升。
其次，人工智能还可以通过智能推荐和决策模型的建立，为决策者提供个性化的决策建议和方案。
根据人工智能算法对决策者的偏好和历史决策数据的分析，可以为其提供最优的决策路径和最佳的决策选项。
这不仅节省了决策者的时间和精力，还提高了决策的效率和准确性。
最后，人工智能还可以通过模拟和仿真的技术，帮助决策者进行虚拟实验和情景测试。
决策者可以根据不同决策选项对未来的影响进行模拟和预测，从而更好地评估和比较各种决策方案的优劣。
这种虚拟实验能够减少决策中的风险和不确定性，增加决策的可靠性和可控性。
二、人工智能在决策支持系统中的深度应用除了基础应用外，人工智能还可以在决策支持系统中发挥更加深度的作用。
例如，在风险决策中，人工智能可以通过复杂的算法模型和大数据分析，实现对市场行情、竞争对手和供应链等复杂因素的综合评估和预测，帮助决策者在风险中把握机遇。
此外，在资源分配决策中，人工智能可以通过优化算法和智能决策模型，实现对多种因素的综合考虑和权衡，从而为决策者提供最优的资源调配方案。
人工智能在决策支持系统中的应用研究
人工智能在决策支持系统中的应用研究第一章引言人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一门研究领域，已经在各个行业得到了广泛的应用。
其中，在决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）领域，人工智能的应用也日益重要。
本文将对人工智能在决策支持系统中的应用进行研究和探讨。
第二章决策支持系统的概述决策支持系统是一种帮助决策者进行决策的系统。
它通过收集、整理、分析和展示数据信息，为决策者提供决策所需的支持和辅助。
决策支持系统的主要目标是提供决策者需要的知识和信息，以增强决策的效果和效率。
第三章人工智能在决策分析中的应用人工智能在决策分析中的应用是决策支持系统中的一个重要方面。
人工智能技术可以收集大量的数据，并通过机器学习和数据挖掘等方法进行分析和提取有用的信息。
通过分析这些数据，人工智能可以为决策者提供准确的决策建议，并帮助决策者制定有效的战略和计划。
在决策分析中，人工智能的应用还包括模拟和优化。
人工智能可以建立模型来模拟不同的决策结果，并评估每种决策的风险和回报。
同时，人工智能还可以通过优化算法，寻找最佳的决策方案，从而达到最优的决策结果。
第四章人工智能在决策支持系统中的专家系统应用专家系统是一种将人工智能技术应用于决策支持系统的重要手段。
专家系统可以通过学习和推理的方式，模拟专家的知识和经验，提供对决策的支持和指导。
专家系统在决策支持系统中的应用可以分为两个方面。
一方面，专家系统可以帮助决策者提供有关决策的知识和信息。
通过分析专家的决策过程和决策思路，专家系统可以为决策者提供有针对性的建议和指导。
另一方面，专家系统还可以通过学习和演化的方式，不断提升自身的决策能力，并适应不同的决策环境。
第五章人工智能在决策支持系统中的智能搜索应用智能搜索是人工智能在决策支持系统中的又一个重要应用。
智能搜索可以通过分析和处理大量的数据信息，为决策者提供全面、准确的搜索结果。
管理信息系统--决策支持系统与人工智能
管理信息系统--决策支持系统与人工智能管理信息系统决策支持系统与人工智能在当今数字化和信息化的时代，管理信息系统扮演着至关重要的角色。
其中，决策支持系统和人工智能作为关键的组成部分，正在深刻地改变着企业和组织的决策方式以及运营管理。
决策支持系统，简而言之，是一种旨在帮助决策者在复杂的情况下做出更明智决策的信息系统。
它通过收集、整理和分析大量的数据，为决策者提供有价值的信息和建议。
想象一下，一个企业的管理者面临着众多的决策选项，比如是否要扩大生产规模、是否要进入新的市场、如何优化供应链等等。
如果没有决策支持系统，他们可能只能依靠有限的经验和直觉来做出决定，这无疑存在很大的风险。
而有了决策支持系统，管理者可以获得关于市场趋势、竞争对手动态、内部运营状况等多方面的详细数据和分析报告。
这些信息能够帮助他们更全面地了解问题，评估各种选项的潜在风险和收益，从而做出更合理、更科学的决策。
决策支持系统通常包括数据仓库、数据挖掘工具、模型库和知识库等组件。
数据仓库用于存储大量的历史数据，数据挖掘工具则可以从这些数据中发现隐藏的模式和关系。
模型库包含了各种数学模型和分析模型，用于预测和评估不同决策的效果。
知识库则存储了领域专家的知识和经验，为决策提供参考。
然而，尽管决策支持系统能够为决策提供有力的支持，但它仍然存在一些局限性。
例如，它主要依赖于历史数据和既定的模型，对于新出现的、无法预测的情况可能无法提供有效的帮助。
此外，决策支持系统的结果往往需要决策者进行进一步的解读和判断，不能直接代替人类的决策。
这时，人工智能就登场了。
人工智能具有学习、推理和自主决策的能力，可以在一定程度上弥补决策支持系统的不足。
人工智能在决策中的应用非常广泛。
比如，机器学习算法可以通过对大量数据的学习，自动发现数据中的规律和模式，从而为决策提供更准确的预测和建议。
深度学习技术能够处理图像、语音等复杂的数据，为决策提供更多维度的信息。
自然语言处理技术则可以帮助理解和分析大量的文本数据，提取有价值的信息。
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2018/10/28 课件编写： 肖洪生 11
（1）数据挖掘过程——数据准备、挖掘操作、结果表达 数据准备
模型设计
数据 采集
DB DBMS
MB MBMS
KB KBMS
知识 获取
处理控制系统
分析评价系统
自动推理机
智能化用户接口
用户
2018/10/28
图6.2 智能DSS框架结构
7
课件编写： 肖洪生
6.2 数据仓库与数据挖掘
1、数据仓库定义与特征——对历史数据进行集成化收集
与处理的信息机构；这些历史数据可以从多个信息系统环 境中收集并整理，对决策起辅助任作用其特征是： 面向主题——按企业关心的主题进行数据收集与整理； 集成化——从不同数据环境中收集的数据，能按内容进行 格式统一，如名字转换、度量统一、结构编码 与物理属性一致处理等； 时变性——体现在如下几方面
• 当前详细数据——当前发生、用户感兴趣的数据。处于仓 库底层，数量庞大；管理复杂； • 历史详细数据——统一格式存储（外存）、存取频率低， 但与当前数据详细水平相当； • 轻度概略数据——从当前详细数据中提练出来的数据，与 时间段、内容、属性有关； • 高度概略数据——高度压缩、容易存取 的数据，在仓库最上层，常被外界引用。 • 超数据——操作环境不能直接提取的数 据，由超数据进行转换、引导。
第6章 决策支持系统与人工智能
• 学时：2 • 重点：决策支持系统的概念 数据仓库与数据挖掘技术 专家系统与人工智能 ·难点：数据仓库与数据挖掘
2018/10/28
课件编写： 肖洪生
1
6.1 决策支持系统
Decision Support System——DSS 1、概念
MIS在事务管理层能很好地满足实际需要； 决策则要从制定目标、收集信息、方案探索与比较多 个方面进行，MIS难以满足要求； 结构化决策是：目标、规则均明确，MIS可有效支持 决策各个阶段的工作； 半结构化决策是：目标不清晰、多目标 冲突，方案选择规则不清楚，MIS不能 完全支持决策问题。 实际中，半结构决策问题较多。
2018/10/28 课件编写： 肖洪生 3
3、DSS与MIS的区别
DSS与MIS的联系——MIS是DSS的基础，MIS主要面对结构 化决策，DSS主要面对半结构化决策； DSS与MIS的区别——DSS主要面对中、高决策层，进行半结构化
决策，与MIS在如下几个方面有区别：
• • • •
MIS用于日常业务，DSS用于管理目标与决策； MIS追求过程最优，DSS追求可行方案，不要求最优； MIS要求工作环境稳定，保障日常业务正常； MIS强调系统、客观、科学、最优，DSS强 调经验、判断、创造； • MIS是数据驱动、DSS是模型与用户共同驱动； • MIS希望尽量少的人为干扰，DSS要求更多的 “人——机”会话，强调“人”的作用； • MIS体现全局、整体，DSS体现决策人的需要。
2018/10/28
课件编写： 肖洪生
10
5、数据挖掘（Data
Mining——DM）技术应用
• DM——从大量的数据中抽取有效的、新颖的、潜 在有用的知识的过程 • DM的目的——提高市场决策能力，检测异常模式、 在过去的经验基础上预测未来； • 传统决策——知识库、规则是人为外部输入的； DM中，从系统内部获取知识——从大量 数据中挖掘出来的；
5、DSS的框架结构
• Data Base、Model Base——两库结构； 见图6.1 • 智能DSS框架，见图6.2
2018/10/28
课件编写： 肖洪生
5
数据库DB
模型库MB
数据库管理系统 DBMS
模型库管理系统 MBMS
用户接口
用 户
图6.1 DDM框架结构——两库结构
2018/10/28 课件编写： 肖洪生 6
数据仓库中的数据是一段时间上如一季度）的表现； 仓中数据具有相同的键结构、其中包含时间因素； 在记录周期内，仓中数据一旦记录后则不能更新；
非活性——仓中数据不能修改、删除，只有 整理、初始化数据时才能修改，通常使用仓 中数据不会影响。
2018/10/28 课件编写： 肖洪生 8
2、数据仓库结构——仓中数据分为如下几个层次
2018/10/28
课件编写： 肖洪生
9
3、数据流程 • 从操作环境进入数据仓库——当前详细层； • 从低到高，数据被概略化，或取走、或删除； • 提练数据进入中、高层后，其余按时间推移进入 历史数据详细层； 当前详细数据——轻度概略——高度概略——外界 引用，过时数据进入历史详细数据层。 4、数据仓库的使用 • 高层数据被使用的频率高； • 历史数据使用频率低；
2018/10/28 课件编写： 肖洪生 4
4、DSS的发展
• 智能化DSS——知识工程+人工智能+专家系统，为处 理不确事实上性领域的问题提供技术保证； • 群体DSS——从个体DSS发展到群体DSS，操作环境升 级，比个体DSS在决策更为优越； • 行为导向DSS——利用“行为科学”来引导、支持决 策者，而不仅仅用信息科学来支持决策，这是今后 DSS发展的主要方向。
2018/10/28
课件编写： 肖洪生
2
对DSS的理解有几种观点；
广义DSS——多学科交叉、高技术手段运用，解决半决策化问题，强 调“人——机”交互，收集信息数据，帮助决策层制定目标、建立模 型、方案分析、比较、优化等； 狭义DSS——利用数据、模型、方法、知识推理进行半结构化决策的 “人——机”系统； “支持”不是代替，仅起辅助作用。
2、DSS的特点
面向决策层——帮助决策层惧资料，进行分析、 设计；决策人员起主导作用，DSS要考虑用户的 特点，如行业要求、决策人员的知识背景、爱好等； DSS主要解决半结构化决策问题； “支持”而不代替； 模型与用户共同驱动——根据历史数据、当前数 据，对未来进行基于知识的推理， 同时积累；DSS 的基础是数据库、模型库、方法库、知识库； 强调“人——机”交互； 推理规则；