决策支持系统综述

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1、第一章决策支持系统综述1.1决策支持系统的形成(DSS)•决策支持系统是在管理信息系统和管理科学/运筹学的基础上发展起来的。•管理信息系统用來对大量数据进行处理,完成管理业务工作;•管理科学与运筹学运用模型辅助决策;•而决策支持系统是将大量的数据与多个模型组合起来,通过人机交互达到支持决策的作用。1.1.1管理信息系统(MIS)1、管理信息系统•定义:由人和计算机结合的对管理信息进行收集、存储、维护、加工、传递和使用的系统。•基本结构:管理业务程序+数据库系统•核心组成部分:管理业务程序包含多个EDP,每个EDP面向一个管理职能,多个管理职能的数据集

2、中起来,建立数据库系统•管理信息系统是在电了数据处理(EDP)的基础上发展起來的。•功能:①事务处理;②数据库的更新和维护;③产生各类报表;④查询处理;⑤用户与系统的交互作用(用户界面)2、数据处理•包括:收集、录入、正确性检查、操作与加工、输岀•特性:①数据量大;②数据处理一般不涉及复杂的数学运算;③时效性强;④数据处理的方法是每次处理一个记录1.1.2管理科学/运筹学(MS/OR)•定义:管理科学是对管理问题用定量分析方法,建立数学模型,通过求解计算,达到辅助管理决策的一门学科。•管理科学处理问题的5个阶段:①定义问题和确定日标;②建立模型;③求

3、解模型和优化方案;④检验模型和评价模型是否合理;⑤应用模型分析问题和不断优化模型•特点:①单模型;②数据以文件形式存储一数据屋较少1.1・3决策支持系统(DSS)•决策支持系统的出现是要解决山计算机自动组织和协调多模型的运行和数据库中大虽数据的存取和处理,达到更高层次的辅助决策能力。•基本结构:模型库系统+数据库系统+人机交互系统•既具有数据处理功能又具有模型的数值计算功能,具有更高层次的辅助决策能力。•特性:①用定量方式辅助决策,而不是代替决策;②使用大最的数据和多个模型,形成决策方案;③支持决策制定过程;④为多个管理层次上的用八提供决策支持;⑤能

4、支持相互独立的决策和相互依赖的决策;⑥用于半结构化决策领域1.4专家系统(ES)•利用专家的知识在计算机上进行推理,达到专家解决问题的能力。•基本结构:知识库+推理机•以定性方式辅助决策的系统•专家系统的出现使人T智能走上了实用化阶段。•特性:①用定性方式辅助决策;②使用知识和推理机制;③知识获取比较闲难;④知识包括确定知识和经验知识;⑤解决问题的能力受知识库内容的限制;⑥专家系统适应范围较宽1.1.5智能决策支持系统1、专家系统和决策支持系统的结合——智能决策支持系统的初型•决策支持系统和专家系统结合起来,辅助决策的效果将会人人改善,即达到定性辅助

5、决策和定量辅助决策相结合。2、决策支持系统和智能技术的结合——智能决策支持系统•定义:智能决策支持系统是以决策支持系统为主体,结合人工智能技术形成的系统。•除专家系统这种典型的人工智能技术以外,述有神经网络、机器学习、遗传算法以及自然语言理解等多种人工智能技术。•神经网络是基于人脑神经元的数学模型(MP模型)建立起的智能技术。•神经网络具有学习功能。•利用神经网络专家系统(不同于一般专家系统)和决策支持系统结合形成一种新型的智1能决策支持系统。•机器学习是模拟人的学习方法,通过学习获取知识的智能技术。•机器学习包括归纳学习、类比学习、解释学习等多种类

6、型。•机器学习和决策支持系统结合形成的智能决策支持系统,主要是增加学习功能,获取辅助决策知识。•自然语言理解是指计算机从用户输入的口然语言请求中,分析语言中的语法获取语义。•白然语言理解和决策支持系统的结合形成的智能决策支持系统,能提高人机交互的效果。•在人机交互中可以直接采用自然语言与决策支持系统对话。1.1.6基于数据仓库的决策支持系统•20世纪90年代中期,兴起了数据仓库(DW)、联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(DM)三项新技术。•数据库用于事务处理,而数据仓库是由大屋的相关数据集成而来,用于决策分析。联机分析处理把数据的组织由二维平血结构

7、扩充到多维空间结构,并提供了多维数据分析方法。数据挖掘则是从数据阳中发现知识(KDD)过程的核心,获取数据中隐含的知识。这三项新技术的结合形成了基于数据仓库的新决策支持系统。1、数据仓库的兴起(DW)•数据仓库是一种存储技术,它的数据存储量是一般数据库的儿百倍其至上千倍,它将人量的数据库的数据按决策需求进行重新组织,包含大虽:的历史数据、当前的详细数据以及综合数据,将为用户提供辅助决策的随机查询,综合数据以及随时间变化的趋势分析信息等。•数据仓库是预测利润、分析风险、进行市场分析,以及加强客户服务耳营销活动等的催化技术。2、数据挖掘的兴起(DM)•数

8、据挖掘从大量数据屮提取出隐藏在数据屮的有用信息,为人们的正确决策捉供帮助。•数据挖掘是在大型数据库中知识发现

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