決策支持系統(tǒng)升級新

1、a結(jié)構(gòu)化決策問題。能夠描述清楚的問題，三個(gè)階段都能使用確定的算法或決策規(guī)則。b半結(jié)構(gòu)化決策問題。不能夠描述清楚，而只能憑直覺或經(jīng)驗(yàn)作出判斷的問題。三個(gè)階段都不能使用確定的算法。c非結(jié)構(gòu)化決策問題。介于兩者之間的問題。一個(gè)或二個(gè)階段能使用確定的算法或決策規(guī)則作業(yè)調(diào)度運(yùn)籌管理戰(zhàn)略規(guī)劃支持需求結(jié)構(gòu)化庫存報(bào)表、零件定貨線性規(guī)劃、生產(chǎn)調(diào)度新廠位置選擇EDPMS/OR半結(jié)構(gòu)化股票管理、貿(mào)易開發(fā)市場、經(jīng)費(fèi)預(yù)算資本獲利分析DSS非結(jié)構(gòu)化為雜志選擇劃回聘用管理人員研究、開發(fā)分析經(jīng)驗(yàn)和直覺2、決策過程：就是人們?yōu)榱藢?shí)現(xiàn)一定的目標(biāo)而制定行動(dòng)方案，并準(zhǔn)備組織實(shí)施的活動(dòng)過程，這個(gè)過程也是一個(gè)提出問題、分析問題、解決問題

2、的過程。（第部分ppt20）決策的過程，赫爾伯特？0蒙劃分的四個(gè)階段1.情報(bào)活動(dòng)2設(shè)計(jì)活動(dòng)3.抉擇活動(dòng)4.實(shí)施活動(dòng)3、個(gè)人決策和集體決策（第一部分ppt30）從決策的主體看可劃分為個(gè)人決策和集體決策優(yōu)點(diǎn)：效率高；缺點(diǎn)：決策質(zhì)量可能低；可接受性低。其人存，則其政舉，其人亡，則其政息4、做一位明智的決策者（第一部分ppt37）開始工作。關(guān)注重大問題。改善工作計(jì)劃。化繁為簡擺脫困境適時(shí)退出聰明地利用他人的幫助確立基本的決策原則調(diào)整決策風(fēng)格掌握自己的決策5、當(dāng)前決策科學(xué)化發(fā)展的方向（第一部分ppt27）一、用信息系統(tǒng)支持和輔助決策二、定性決策向定量與定性相結(jié)合的決策發(fā)展三、單目標(biāo)決策向多目標(biāo)綜合決策發(fā)

3、展四、戰(zhàn)略決策向更遠(yuǎn)的未來決策發(fā)展6、決策支持的方式（第一部分ppt44）a數(shù)據(jù)與決策支持b模型的決策支持c”如果，將怎樣"（what-if）分析的決策支持d決策問題方案的決策支持e自動(dòng)生成決策問題方案的決策支持f知識推理與智能技術(shù)的決策支持7、模型是對于現(xiàn)實(shí)世界的事物、現(xiàn)象、過程或系統(tǒng)的簡化描述（第一部分ppt46）（一）物理模型：也稱實(shí)體模型，又可以分為實(shí)物模型和類比模型。（二）數(shù)學(xué)模型：用數(shù)學(xué)語言描述的一類模型（三）結(jié)構(gòu)模型：主要反映系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和因果關(guān)系的模型（四）仿真模型：通過數(shù)字計(jì)算機(jī)，模擬計(jì)算機(jī)或混合計(jì)算機(jī)上運(yùn)行的程序表達(dá)的模型。選擇模型需要做到：（1）對已有模型解決

4、的問題很熟悉。（2）對現(xiàn)實(shí)世界的實(shí)際問題也很熟悉。模型庫管理系統(tǒng)：提供模型的提取、訪問、更新和合成等操作。（第二部分ppt33）數(shù)學(xué)建模步驟（第一部分ppt51）1）模型準(zhǔn)備4）模型求解2）模型假設(shè)5）模型分析3）模型建立6）模型檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛶旃芾硐到y(tǒng)的功能：一、模型的存儲管理，包括模型的表示、模型存儲組織結(jié)構(gòu)、模型的查詢和維護(hù)。二、模型的運(yùn)行管理，包括模型程序的輸入和編譯、模型的運(yùn)行控制、模型對數(shù)據(jù)的存取。三、支持模型的組合，包括模型間的組合以及模型之間數(shù)據(jù)的共享與傳遞。（課本99）8、決策支持系統(tǒng)：是以信息技術(shù)為手段，應(yīng)用管理科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)及有關(guān)學(xué)科的理論和方法，針對半結(jié)構(gòu)化的決策問題，通過

5、提供背景材料、協(xié)助明確問題、修改完善模型、列舉可能方案、進(jìn)行分析比較等方式，為管理者做出正確決策提供幫助的人機(jī)交互信息系統(tǒng)(第二部分ppt20)決策支持系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖9、DSS與MIS、DSS與ES、DSS與MS/OR的關(guān)系(第二部分ppt14)(1) DSS與MS/OR的關(guān)系MS:處理結(jié)構(gòu)化問題，運(yùn)用分析的觀點(diǎn)。OR:處理結(jié)構(gòu)化問題，研究對象主要集中在數(shù)學(xué)規(guī)劃、決策論、對策論等理論和方法上。DSS:處理戰(zhàn)略、規(guī)劃等半結(jié)構(gòu)化的決策問題。(2) DSS與MIS的關(guān)系MIS:收集、傳遞、存儲、加工處理各種信息，監(jiān)測運(yùn)營數(shù)據(jù)，利用歷史數(shù)據(jù)預(yù)測未來，用指定的數(shù)學(xué)方法分析數(shù)據(jù)，提供全面數(shù)據(jù)和分析報(bào)告。面向

6、管理人員，提供低層次的決策支持。DSS:面向決策者，提供適當(dāng)?shù)臎Q策支持，是MIS的高級階段。(3) DSS與ES的關(guān)系IDSS=DSS+ESES:利用知識和推理機(jī)，處理半結(jié)構(gòu)化問題。DSS:使用數(shù)據(jù)和模型，處理結(jié)構(gòu)化問題，與ES結(jié)合后，可處理半結(jié)構(gòu)化問題10、數(shù)據(jù)集市(DataMart)具有特定應(yīng)用的數(shù)據(jù)倉庫，主要針對某個(gè)具有戰(zhàn)略意義的應(yīng)用或者具體部門級的應(yīng)用，支持用戶利用已有的數(shù)據(jù)獲得重要的競爭優(yōu)勢或者找到進(jìn)入新市場的具體解決方案。(第四部分ppt18)數(shù)據(jù)集市可以分為兩種：a獨(dú)立的數(shù)據(jù)集市(IndependentDataMart)數(shù)據(jù)直接來源于數(shù)據(jù)源。b從屬的數(shù)據(jù)集市（Dependeant

7、DataMart）數(shù)據(jù)來源于中央的數(shù)據(jù)倉庫。數(shù)據(jù)集市的特點(diǎn)（1）規(guī)模較小，靈活，（2）開發(fā)工作一般由業(yè)務(wù)部門主持定義、設(shè)計(jì)、實(shí)施、管理和維護(hù)。（3）能夠快速實(shí)現(xiàn)，代價(jià)較低，投資回收期短，風(fēng)險(xiǎn)小。（4）具集的緊密集成。（5）有利于進(jìn)一步升級到完整的數(shù)據(jù)倉庫或形成分布式數(shù)據(jù)倉庫。數(shù)據(jù)集市的應(yīng)用：人力資源數(shù)據(jù)集市、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)集市、銷售數(shù)據(jù)集市、市場數(shù)據(jù)集市等數(shù)據(jù)倉庫：是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫，并針對決策和分析進(jìn)行優(yōu)化，且支持決策過程的、面向主題的、集成的、隨時(shí)間變化的、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)集合。（第四部分ppt6）數(shù)據(jù)倉庫的特點(diǎn)（第四部分ppt9）a面向主題b集成的c數(shù)據(jù)倉庫是穩(wěn)定的d隨時(shí)間變化的數(shù)據(jù)挖掘

8、：具體地說是在數(shù)據(jù)庫中，對數(shù)據(jù)進(jìn)行一定的處理，從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中提取隱含的、事先未知的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。（第四部分下ppt14）11、數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建大致有如下幾個(gè)步驟1）明確主題2）概念設(shè)計(jì)3）技術(shù)準(zhǔn)備4）邏輯設(shè)計(jì)5）物理設(shè)計(jì)6）數(shù)據(jù)倉庫生成7）數(shù)據(jù)倉庫的運(yùn)行與維護(hù)12、OLTP、OLAP（第四章上ppt39）IOn-lineAnalyticalProcessing線分析處理或聯(lián)機(jī)分析處理）是針對特定問題的聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)訪問和分析，使分析人員、管理人員或執(zhí)行人員能夠從多種角度對從原始數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)化出來的、能夠真正為用戶所理解的、并真實(shí)反映企業(yè)維特性的信息進(jìn)

9、行快速、一致、交互地存取，從而獲得對數(shù)據(jù)的更深入了解的一類軟件技術(shù)。（OLAP委員會的定義）（第四章上ppt44）IOLAP的特性1.快速性2.可分析性3.多維性4.信息3.（第四章上ppt46）IOLTP系統(tǒng)一一聯(lián)機(jī)事務(wù)處理TlOn-LineTransactionProcessingI事件驅(qū)動(dòng)，面向應(yīng)用。I如：銀行的儲蓄系統(tǒng)IOLAP系統(tǒng)一一聯(lián)機(jī)分析處理-1On-LineAnalyticalProcessing跨部門，面向主題。IOLTP與OLAP對比13、數(shù)據(jù)挖掘的主要方法（第四部分下ppt16）（1）歸納學(xué)習(xí)方法信息論方法（決策樹方法）：ID3、ID4、ID5、C4.5IBLE方法集合論

10、方法：粗糙集方法、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、覆蓋正例排斥反例方法、概念樹方法（2）仿生物技術(shù)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、遺傳算法（3）公式法：現(xiàn)在工程和科學(xué)數(shù)據(jù)庫中對若干數(shù)據(jù)項(xiàng)（變量）進(jìn)行一定的數(shù)學(xué)運(yùn)算，求得相應(yīng)的數(shù)學(xué)公式。（4）統(tǒng)計(jì)分析方法常用統(tǒng)計(jì)方法、相關(guān)分析、回歸分析、假設(shè)檢驗(yàn)、聚類分析、判別分析（5）模糊數(shù)學(xué)方法：模糊模式識別、模糊聚類、模糊分類、模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則等（6）可視化技術(shù)14、Apriori算法ID3算法的思想及其應(yīng)用Apriori算法（課本230）（第四章下ppt26）在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法中,把項(xiàng)目的集合稱為項(xiàng)集（itemset）,包含有k個(gè)項(xiàng)目的項(xiàng)集稱為k-項(xiàng)集。包含項(xiàng)集的事務(wù)數(shù)稱為項(xiàng)集的出現(xiàn)頻率，簡

11、稱為項(xiàng)集的頻率或支持度計(jì)數(shù)。如果項(xiàng)集的出現(xiàn)頻率大于或等于最小支持度s與D中事務(wù)總數(shù)的乘積，則稱該項(xiàng)集滿足最小支持度So如果項(xiàng)集滿足最小支持度，則稱該項(xiàng)集為頻繁項(xiàng)集（frequentitemset）。關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘主要被分解為下面兩步：第1步：找出所有的頻繁項(xiàng)集，即找出支持度大于或等于給定的最小支持度閾值的所有項(xiàng)集?？梢詮?到k遞歸查找k-頻繁項(xiàng)集。第2步：由頻繁項(xiàng)集產(chǎn)生強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則，即找出滿足最小支持度和最小置信度的關(guān)聯(lián)規(guī)則。對給定的L,如果其非空子集A?L,sup（L）為L的支持度，sup（A）為A的支持度，則產(chǎn)生形式為AT-A的規(guī)則。ID3的基本思想（第四部分下ppt34）構(gòu)造決策樹，決策樹

12、的每個(gè)節(jié)點(diǎn)對應(yīng)一個(gè)非類別屬性，每條邊對應(yīng)該屬性的每個(gè)可能值。以信息嫡的下降速度作為選取測試屬性的標(biāo)準(zhǔn)，即所選的測試屬性是從根到當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的路徑上尚未被考慮的具有最高信息增益的屬性。ID3方法應(yīng)用（第四部分下ppt97）a根據(jù)疾病分類患者b根據(jù)起因分類設(shè)備故障c根據(jù)拖欠支付的可能性分類債款申請15、數(shù)據(jù)倉庫在物流領(lǐng)域的應(yīng)用：主要實(shí)現(xiàn)對物流服務(wù)需求分析、物流成本分析和物流過程分析，這主要以分析實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)為主，將數(shù)據(jù)在供給鏈上按需重組，輔助決策者獲取與目標(biāo)相關(guān)的信息。（第四部分上ppt72）物流配送數(shù)據(jù)倉庫（物流數(shù)據(jù)倉庫ppt71）16、人工智能：是探求人類的思維過程，研究將人類的腦力勞動(dòng)延伸到某種物理

13、裝置的原理和實(shí)現(xiàn)的一門學(xué)科。（第六章ppt5）專家系統(tǒng)：就是利用存儲在計(jì)算機(jī)內(nèi)的某一特定領(lǐng)域內(nèi)人類專家的知識，來解決過去需要人類專家才能解決的現(xiàn)實(shí)問題的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。（第六章ppt4）17、智能決策支持系統(tǒng)（IDSS,IntelligenceDecisionSupportingSystem是人工智能（AI,ArtificialIntelligence）和DSS相結(jié)合，應(yīng)用專家系統(tǒng)（ES,ExpertSysten）技術(shù),使DSS能夠更充分地應(yīng)用人類的知識，如關(guān)于決策問題的描述性知識，決策過程中的過程性知識，求解問題的推理性知識，通過邏輯推理來幫助解決復(fù)雜的決策問題的輔助決策系統(tǒng)。既能處理定量問題，

14、又能處理定性問題。（第六章ppt4）IDSS的基本結(jié)構(gòu)圖（第六章ppt7）18、知識的種類（第六章ppt19）1）事實(shí)性知識：采用直接表示的形式如：凡是猴子都有尾巴2）過程性知識：描述做某件事的過程如：電視維修法3）行為性知識：不直接給出事實(shí)本身，只給出它在某方面的行為。如：微分方程、（事物的內(nèi)涵）4）實(shí)例性知識：只給出一些實(shí)例，知識藏在實(shí)例中。5）類比性知識：即不給出外延，也不給出內(nèi)涵，只給出它與其它事物的某些相似之處如：比喻、謎語6）常識性知識：即普遍存在而被普遍認(rèn)識了的客觀事實(shí)7）元知識：有關(guān)知識的知識，及如何從知識庫中找到想要的知識等的知識。知識表示的方法（第六章ppt45）a數(shù)理邏輯

15、表示法1）命題邏輯2）謂詞邏輯b產(chǎn)生式規(guī)則1）正向推理2）逆向推理c語義網(wǎng)絡(luò)d框架e劇本推理機(jī)一一利用知識庫中的知識進(jìn)行推理，對給定問題進(jìn)行求解，得到結(jié)論。（第二部分ppt43）19、遺傳算法：是模擬生物在自然環(huán)境下的遺傳和進(jìn)化過程而形成的一種自適應(yīng)全局優(yōu)化概率搜索方法。（第六章ppt23）遺傳算法的一般步驟：1） .首先要對求解的問題進(jìn)行編碼（染色體），評估每條染色體所對應(yīng)個(gè)體的適應(yīng)度。2） .遵照適應(yīng)度越高，選擇概率越大的原則，從種群中選擇兩個(gè)個(gè)體作為父方和母方。3） .抽取父母雙方的染色體，進(jìn)行交叉，產(chǎn)生子代。4） .對子代的染色體進(jìn)行變異。5）重復(fù)2,3,4步驟，直到求得最佳或較佳的個(gè)

16、體。結(jié)束循環(huán)。遺傳算法在決策支持方面的應(yīng)用（第六章ppt34）（1）函數(shù)優(yōu)化（2）組合優(yōu)化（3注產(chǎn)調(diào)度問題（4）自動(dòng)控制人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：是模擬人類的形象直覺思維，在生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的基礎(chǔ)上，根據(jù)生物神經(jīng)元和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，通過簡化、歸納，提煉總結(jié)出來的一類并行處理網(wǎng)絡(luò)。20、知識庫管理系統(tǒng)一一提供對知識（規(guī)則）的存儲、檢索、修改、檢查等操作。（第二部分ppt43）21、產(chǎn)生式規(guī)則知識表示ifAthenB,簡化為：A-B（第六章復(fù)pcpt8）產(chǎn)生式規(guī)則知識允許有如下的特點(diǎn)：（第六章復(fù)習(xí)ppt8）1）相同的條件可以得出不同的結(jié)論。如：A-BA-C2）相同的結(jié)論可以由不同的條件來得到。如：A-GB-G

17、3）條件之間可以是“與"（AND）連接和“或"（OR）連接如AABfG,AVBfG（相當(dāng)于AfG,B-G）4）一條規(guī)則中的結(jié)論，可以是另一條規(guī)則中的條件。22、專家系統(tǒng)中正向推理、逆向推理的工作原理（1） 正向推理逐條搜索規(guī)則庫，對每一條規(guī)則的前提條件，檢查事實(shí)庫中是否存在。前提條件中各子項(xiàng)，若在事實(shí)庫中不是全部存在，放棄該條規(guī)則。若在事實(shí)庫中全部存在，則執(zhí)行該條規(guī)則，把結(jié)論放入事實(shí)庫中。反復(fù)循環(huán)執(zhí)行上面過程，直至推出目標(biāo)，并存入事實(shí)庫中為止條件驅(qū)動(dòng)的推理（有時(shí)推理無法結(jié)束）（2）逆（反）向推理逆向推理是從目標(biāo)開始，尋找以此目標(biāo)為結(jié)論的規(guī)則，并對該規(guī)則的前提進(jìn)行判斷，若該規(guī)

18、則的前提中某個(gè)子項(xiàng)是另一規(guī)則的結(jié)論時(shí)，再找以此結(jié)論的規(guī)則。重復(fù)以上過程，直到對某個(gè)規(guī)則的前提能夠進(jìn)行判斷。按此規(guī)則前提判斷（“是”或“否”）得出結(jié)論的判斷，由此回溯到上一個(gè)規(guī)則的推理，一直回溯到目標(biāo)的判斷。23、知識管理（KnowledgeManagemen,tKM）就是為企業(yè)實(shí)現(xiàn)顯性知識和隱性知識共享提供新的途徑，知識管理是利用集體的智慧提高企業(yè)的應(yīng)變和創(chuàng)新能力。（百度）背誦專題決策過程：就是人們?yōu)榱藢?shí)現(xiàn)一定的目標(biāo)而制定行動(dòng)方案，并準(zhǔn)備組織實(shí)施的活動(dòng)過程，這個(gè)過程也是一個(gè)提出問題、分析問題、解決問題的過程。（第一部分ppt20）模型是對于現(xiàn)實(shí)世界的事物、現(xiàn)象、過程或系統(tǒng)的簡化描述（第一部分p

19、pt46）模型庫管理系統(tǒng)：提供模型的提取、訪問、更新和合成等操作。（第二部分ppt33）決策支持系統(tǒng)：是以信息技術(shù)為手段，應(yīng)用管理科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)及有關(guān)學(xué)科的理論和方法，針對半結(jié)構(gòu)化的決策問題，通過提供背景材料、協(xié)助明確問題、修改完善模型、列舉可能方案、進(jìn)行分析比較等方式，為管理者做出正確決策提供幫助的人機(jī)交互信息系統(tǒng)。（第二部分ppt20）數(shù)據(jù)集市（DataMart）-具有特定應(yīng)用的數(shù)據(jù)倉庫，主要針對某個(gè)具有戰(zhàn)略意義的應(yīng)用或者具體部門級的應(yīng)用，支持用戶利用已有的數(shù)據(jù)獲得重要的競爭優(yōu)勢或者找到進(jìn)入新市場的具體解決方案。（第四部分ppt18）數(shù)據(jù)倉庫：是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫，并針對決策和分析進(jìn)行優(yōu)化，且支持決策過程的、面向主題的、集成的、隨時(shí)間變化的、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)集合。（第四部分pp數(shù)據(jù)挖掘：具體地說是在數(shù)據(jù)庫中，對數(shù)據(jù)進(jìn)行一定的處理，從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中提取隱含的、事先未知的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。（第四部分下ppt14）OLAP:是針對特定問題的聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)訪問和分析，使分析人員、管理人員或執(zhí)行人員能夠從多種角度對從原始數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)化出來的、能夠真正為用戶所理解的、并真實(shí)反映企業(yè)維特性的信息進(jìn)行快速、一致、交互地存取，從而獲得對數(shù)據(jù)的更深入了解的一類軟件