基于神经网络的高管层决策支持系统
决策支持系统范文
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什么是决策支持系统？
决策支持系统(Decision Support System，简称DSS)是一种由用户自定义的基于数据和模型的调用的系统，用于支持决策者的决策过程。
它们可以用于审查、分析和模拟商业数据，并以一种易于访问的形式将推理和建议显示给决策者。
DSS的主要特点是提供即时计算和分析，以支持管理者的探索性分析和结构性决策过程。
2、算法：决策支持系统可以携带算法，以便用户可以对数据进行多种操作，如聚集、分组、分类、聚类等。
3、可视化技术：可视化技术可以帮助用户更好地理解数据，以便更好地作出决策。
它可以将数据转换为易于识别和理解的图像以进行更全面的分析。
4、提示工具：决策支持系统可以包括提示工具，以帮助用户制定适当的措施，识别潜在的陷阱。
基于神经网络与专家系统的智能决策支持系统
基于神经网络与专家系统的智能决策支持系统
祝世虎;董朝阳;张金鹏;陈宗基
【期刊名称】《电光与控制》
【年(卷),期】2006(013)001
【摘要】提出了一种基于神经网络与专家系统的无人作战飞机智能决策支持系统,成功地解决了在规则不完善、战场信息不完全的情况下决策支持系统的推理问题.所设计的神经网络推理机不仅可以在专家系统由于规则不完善和信息不完全无法推理的情况下引导专家系统,而且可以对专家系统的经验进行学习.仿真结果表明所提出的方法有效.
【总页数】4页(P8-11)
【作者】祝世虎;董朝阳;张金鹏;陈宗基
【作者单位】北京航空航天大学自动化学院,北京,100083;北京航空航天大学自动化学院,北京,100083;北京航空航天大学自动化学院,北京,100083;中国一航○一四中心,河南,洛阳,471009;北京航空航天大学自动化学院,北京,100083
【正文语种】中文
【中图分类】V271.4;TP182
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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。
管理层决策支持系统
通过模拟不同决策情景下的结果，帮 助管理层评估不同方案的优劣和潜在 风险。
决策建议与优化
决策建议
根据数据分析、挖掘和预测结果，为管理层提供有针对性的决策建议。
决策优化
通过持续的数据监测和反馈，对已实施的决策进行评估和优化，提高决策效果。
03 管理层决策支持系统的技 术实现
数据仓库技术
数据整合
人工智能技术
1 2 3
机器学习
通过机器学习算法，系统可以自动地学习数据的 内在规律和模式，为管理层提供智能化的决策建 议。
自然语言处理
人工智能技术可以实现自然语言处理功能，将文 本信息转化为结构化数据，便于管理层进行分析 和决策。
语音识别
语音识别技术可以将语音信息转化为文本信息， 使得管理层能够更加方便地进行沟通和决策。
详细描述
管理层决策支持系统可以整合人力资源数据 ，进行员工绩效、招聘、培训等方面的分析 。通过这些分析结果，企业可以更好地了解 员工情况，制定更加合理的人力资源政策， 提高员工满意度和工作效率。同时，系统还 能帮助企业进行人才选拔和晋升评估，为高
层管理团队提供有力支持。
05 管理层决策支持系统的未 来发展
数据仓库技术可以将来自不同源 的数据进行整合，形成一个统一 的数据视图，便于管理层进行决 策分析。
数据存储
数据仓库具备大规模数据存储的 能力，可以存储大量的历史数据 和实时数据，为决策提供全面的 数据支持。
数据查询
数据仓库支持高效的数据查询， 能够快速地获取管理层所需的数 据，提高决策的效率和准确性。
优化供应链管理，降低成本，提高效率。
详细描述
管理层决策支持系统可以对供应链数据进行 实时监控和分析，帮助企业发现潜在的优化 空间。通过系统提供的分析结果和优化建议 ，企业可以改进采购、库存、物流等方面的 管理，降低成本并提高整体运营效率。
财务管理神经网络智能决策支持系统的
价值工程2.4筹划风险大在国际国内税收法律法规的不断完善，反避税措施不断增强，市场经济环境的变幻莫测，以及其他人为因素存在的背景下，商业银行因其收入来源复杂、纳税筹划难度大、经营结构不单一等客观因素的存在，导致商业银行的纳税筹划要比一般行业的纳税筹划具备更大的风险性，最终的纳税筹划收益可能会高于或低于先前的预期结果，企业在运用各种政策开展纳税筹划时的不确定性因素也导致风险明显增加。
因此，纳税人必须要树立纳税筹划风险意识，立足于事先防范，在进行纳税筹划方案制定之前，应对影响筹划结果的所有潜在风险因素进行确认并评估，在考虑风险是否可以化解或转嫁等因素的基础上确定是否开展筹划，同时还必须考虑因纳税筹划引致的各种涉税成本，包括显性和隐性成本，只有综合筹划成本在可接受范围内时开展税务筹划才有效率。
3结论熟知商业银行纳税筹划的特性对我国银行业顺利开展纳税筹划及实施风险管理有着极其重要的作用。
论文通过简述纳税筹划的含义及工作步骤，结合实际，分析了我国商业银行纳税筹划的特性，为银行业的纳税筹划实践提供了理论参考。
参考文献：[1]谭成.我国商业银行全面风险评估研究[D].湖南师范大学，2009.[2]李瑞波.商业银行抵债资产税收处理及纳税筹划[J].经营管理，2009，（1）.[3]刘兵.我国商业银行信用风险度量与管理研究[D].吉林大学，2008.[4]王睿，高军，吕南.中小企业所得税纳税筹划风险管理探讨[J].中国经贸导刊，2010，（7）.0引言DSS 是80年代迅速发展起来的新型计算机科学。
它是一个有着广泛应用背景的十分热门的交叉科学。
神经网络是一个具有高度非线性的超大规模连续时间的动力系统。
结合神经网络的智能决策支持系统是目前研究的前沿之一，它极具理论和使用价值。
财务管理的信息化、数字化是财务规范和科学管理的趋势。
与DSS 的结合将更加有利于数据标准的统一，有利于数据采集的模块化，有利于决策支持的科学化，有利于财务公开的透明化。
管理信息系统：决策支持系统
管理信息系统：决策支持系统在当今竞争激烈的商业环境中，决策的准确性和及时性对于企业的成功至关重要。
管理信息系统中的决策支持系统（Decision Support System，简称 DSS）应运而生，成为企业管理者在复杂环境中做出明智决策的有力工具。
决策支持系统是一种基于计算机技术的信息系统，旨在帮助决策者通过对数据的分析和处理，获取有价值的信息，从而支持他们在不确定的情况下做出更好的决策。
它并不是简单地提供数据，而是将数据转化为有用的知识和见解，为决策过程提供支持。
DSS 的核心功能包括数据收集与管理、模型构建与分析以及结果展示与交互。
首先，数据收集与管理是决策支持系统的基础。
它需要从各种来源收集大量的数据，包括内部业务系统、外部市场数据等，并对这些数据进行清洗、整合和存储，以确保数据的准确性和一致性。
只有高质量的数据才能为后续的分析提供可靠的基础。
在模型构建与分析方面，DSS 运用了各种数学和统计模型，如预测模型、优化模型、决策树等。
这些模型可以帮助决策者对不同的方案进行模拟和评估，预测可能的结果，并找出最优的决策方案。
例如，企业在考虑扩大生产规模时，可以使用预测模型来预测市场需求的变化，使用成本优化模型来计算不同生产规模下的成本和收益，从而做出合理的决策。
结果展示与交互是 DSS 的重要环节。
它需要以直观、易懂的方式将分析结果展示给决策者，让他们能够快速理解和掌握关键信息。
同时，系统还应提供交互功能，允许决策者根据自己的经验和判断对分析结果进行调整和进一步的探索。
例如，通过可视化图表展示数据趋势，或者通过下拉菜单选择不同的参数进行分析。
决策支持系统在企业中的应用非常广泛。
在市场营销领域，它可以帮助企业分析客户的购买行为和市场趋势，制定精准的营销策略；在财务管理方面，它可以协助企业进行成本核算、预算编制和投资决策；在生产运营中，它能够优化生产流程、调度资源，提高生产效率。
以一家制造企业为例，当面临新产品研发决策时，决策支持系统可以收集市场上同类产品的销售数据、客户反馈、技术发展趋势等信息。
决策支持系统
决策支持系统决策支持系统（Decision Support System，DSS）是一种基于计算机技术和信息处理的系统，旨在为决策者在复杂的情境下提供决策支持和决策分析。
随着信息技术的不断发展和应用，决策支持系统在商业、管理、政府、医疗、科学等领域中得到了广泛的应用和推广。
本文将介绍决策支持系统的定义、组成、特点以及其在实际应用中的意义和价值。
一、定义决策支持系统是一种利用计算机技术和信息处理技术来帮助决策者进行决策的系统。
它通过收集、整理、分析和展示大量的数据和信息，以辅助决策者做出准确、明智的决策。
决策支持系统旨在提供决策过程中所需的各种类型的数据、分析工具和模型，以便决策者能够更好地理解问题、评估选择和预测结果。
二、组成决策支持系统主要由以下三个组成部分构成：1. 数据管理子系统：用于收集、存储和管理各种类型的数据和信息，包括内部数据和外部数据。
数据管理子系统通过数据库管理系统（DBMS）来管理和组织数据，以确保数据的完整性、可靠性和安全性。
2. 模型管理子系统：用于建立和管理各种决策模型和分析工具。
决策模型可以是数学模型、统计模型、优化模型等，用于对决策问题进行建模和分析。
模型管理子系统可以通过算法和模型库来提供各种分析工具和模型，以供决策者使用。
3. 用户界面子系统：用于与决策者进行交互，提供友好的用户界面和操作环境。
用户界面子系统通常采用图形化界面（GUI），以便决策者可以通过各种方式（如菜单、按钮、表格等）与系统进行交互，查询数据、运行模型和生成报表。
三、特点决策支持系统具有以下几个特点：1. 面向管理决策：决策支持系统主要用于管理决策，能够帮助管理者更好地理解和分析问题，从而做出有效的决策。
它可以提供各种分析工具和模型，以支持管理者对问题进行定量分析和预测。
2. 多功能性：决策支持系统具有多功能性，可以灵活应用于各种不同类型的决策问题。
它可以适应不同的决策场景和需求，提供多种方法和工具来支持决策者的决策过程。
企业管理中决策支持系统的使用方法详解
企业管理中决策支持系统的使用方法详解决策支持系统（Decision Support System，缩写DSS）在企业管理中起着重要的作用，它能够为管理者提供数据和信息，帮助他们做出更准确的决策。
本文将详细介绍决策支持系统的使用方法，包括其定义、组成、功能和优势。
一、决策支持系统的定义决策支持系统是一种基于计算机的信息系统，旨在帮助管理者在面对复杂、不确定和多变的决策问题时做出优化的决策。
它结合了数据管理、模型分析和决策辅助等多种技术，通过提供信息和分析工具来支持管理决策。
二、决策支持系统的组成决策支持系统主要由以下几个组成部分构成：1. 数据仓库：决策支持系统通过收集和存储各类数据，构建了一个庞大的数据仓库。
这些数据包括内部数据（如企业的销售数据、财务数据等）和外部数据（如市场调研数据、竞争对手数据等）。
2. 数据分析工具：决策支持系统提供了多种数据分析工具，如数据挖掘、统计分析、预测建模等，可以帮助管理者深入挖掘数据背后的信息，发现隐藏的规律和趋势。
3. 模型构建工具：决策支持系统还提供了模型构建工具，用于构建和验证决策模型。
这些模型可以对问题进行定量化分析，准确评估不同决策方案的优劣和风险。
4. 决策辅助工具：决策支持系统还提供了多种决策辅助工具，如决策树、专家系统等，可以将复杂问题转化为易于理解和操作的形式，帮助管理者做出更加合理和科学的决策。
三、决策支持系统的功能决策支持系统具有以下几个主要功能：1. 数据管理：决策支持系统能够对大量的数据进行收集、整理和存储，保证数据的可靠性和及时性。
同时，它还能够对数据进行分析和查询，帮助管理者从海量数据中获取有价值的信息。
2. 信息展示：决策支持系统可以将数据和信息以图表、报表等形式进行直观的展示，帮助管理者更好地理解和分析数据。
同时，它还可以根据用户的需求，灵活地生成各种分析和报告。
3. 决策分析：决策支持系统提供了多种决策分析工具，可以基于不同的决策模型进行定量分析。
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基于神经网络的高管层决策支持系统
摘要：本文针对中国企业中常见的高管层计算机水平较低，决策经验化等现象，
使用人工神经网络设计了决策支持系统，阐明了基于人工神经网络的决策可以有
效地帮助企业高管层进行科学管理。
关键词：神经网络 决策支持系统
引言
随着当今社会的发展，我们正处于一个信息爆炸的时代。每天被海量信息所
包围，如何从这些信息中甄选出有用的信息，以便做出正确的决策，这几乎是每
一个企业的高层管理者所关心的问题。随着信息技术的发展，决策支持系统的出
现，管理者可以使用决策支持系统处理大量信息而不必为冗余信息所干扰，这样
就大大提高了决策的科学性与准确性。
1 基础理论概述
1.1 决策支持系统概述 决策支持系统(Decision Support System，简称DSS)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。
决策支持系统的核心是数据库和模型库，一个典型的数据支持系统还包括对
话管理器。管理者和决策者可以根据存储在数据库中的大量数据进行定性分析，
并借助模型库进行定量分析。
1.2 神经网络概述 神经网络（Neuronic Network）一种模仿动物神经网络行为
特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，
通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。从概念
上讲，神经网络包含三个层次的虚拟神经元，一个是输入层，一个是输出层，在
它们中间的是隐藏层，当然可能有多个隐藏层。神经网路的有点有：①学习，并
根据新环境自行调整；②进行大量的并行处理；③可以在信息不完整或信息结
构不够良好的情况下工作；④可以大量处理变量间有依赖关系的信息；⑤分析
信息的非线性关系，又称曲线回归分析。
2 系统仿真及应用
2.1 仿真实现 用户由终端输入数据，数据会根据事先预设的判断条件判断数
据是否合法，如果数据非法，为了系统安全（如保证企业机密不会泄露），系统
会报告数据错误，之后推出程序；而对于合法数据，则可以存储到数据库当中。
对于存储到数据库中的数据，则可以结合其它情况进行调用判断，如果条件
不够充分，系统就会显示无法调用；如果条件允许，则调用决策支持系统。而使
用决策支持系统帮助决策这项工作则是通过神经网络算法对存储的数据进行处理
完成的。这些数据主要是企业的经营状况指标，而神经网络模型会事先接受训练，
学会根据这些指标判断企业的经营状况是否良好，发展的潜力有多大等等。形化
的形式输出处理的结果。
2.2 管理层应用 在实际应用中，公司的高管层可以根据本公司的实际情况设
置训练条件，这些情况包括公司的经营状况、发展前景以及管理者自身的水平等。
例如，管理人员可以将公司的财务数据输入系统，或是将同行业的其它公司的数
据输入系统，经过训练的系统会自动输出公司的财务分析评价报告，或者是行业
对比报告，有助于决策者的判断，尤其是对于一些关键问题，例如企业是否盈利、
企业经营概况是否良好、企业出现问题能否及时发现并应对、企业今后的发展趋
势是怎样的。
3 结论
本文使用人工神经网络为内核设计了决策支持系统以帮助高管层更为科学的
决策，使用者通过该系统可以有效地处理大量复杂的数据，从而提高管理的科学
性。应用计算机可以方便地完成算法设计和数据运算，排除人为因素，有利于保
证结果的真实，具有客观性强、误差小、可以进行动态跟踪比较的优势。模型不
仅可以为企业在实际运营中判定企业风险提供科学的手段和可靠的依据，而且还
可以使经营者在危机出现的萌芽阶段采取有效措施，有针对性的进行调控，避免
损失。但是，该系统也有其不足之处：
第一，该系统只是一种理论模型，且代码也没有经过调试，也没有验证算法
的收敛性，缺乏实践证明。
第二，该系统需要大量且准确的数据作支撑，否则人工神经网络无法正常有
效地学习，也就无法正常有效地预测。
第三，该系统是一个通用的模型系统，在实际应用中必须根据各行业自身的
特点在进行改进与再设计。
参考文献：
[1]王登.基于人工神经网络的货运量预测模型研究[J].物流工程与管理.2009.（3）.
[2]王桂娟.基于BP神经网络的企业信用评价模型[J].河北企业.2009.（4）.
[3]孔建行，戴宗友，苗卿.基于改进神经网络的智能库存管理应用研究[J].电脑知识与技术，
2009，（6）.
[4]秦迎林，李艳红.基于BP神经网络的第三方物流资源整合风险预警模型[J].统计与决策，
2009，（7）.
[5]苏晓东.基于人工神经网络的管理信息系统开发平台[D].哈尔滨工程大学学报，2005.
作者简介：李伟（1984-），男，河北省秦皇岛人，河北经贸大学技术经济与管理专业研究生，
研究方向：物流管理与企业创新管理；高霞(1986-)，女，河北石家庄人，河北经贸大学会计
学专业研究生，研究方向：审计理论与方法。