第十一章決策支持系統(tǒng)及其發(fā)展VIP

第十一章 決策支持系統(tǒng)及其發(fā)展第一節(jié)DSS的產(chǎn)生與發(fā)展3/12/20232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)

學(xué)、計算機科學(xué)及有關(guān)學(xué)科的理論和方法，針對半結(jié)構(gòu)化和非結(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交互信息系統(tǒng)。3/12/202331.1DSS的產(chǎn)生背景電子數(shù)據(jù)處理——EDP（ElectronicDataProcessing）管理信息系統(tǒng)——MIS（ManagementInformationSystems）決策支持系統(tǒng)——DSS（DecisionSupportSystems）3/12/20234電子數(shù)據(jù)處理EDP（ElectronicDataProcessing）提高了工作效率，把人們從繁瑣的事務(wù)處理中解脫出

出來。缺點：僅局限于具體信息處理，不共享，不考慮整體或部門情況。3/12/20235管理信息系統(tǒng)MIS（ManagementInformationSystems）：整體分析，系統(tǒng)設(shè)計，信息共享，部門協(xié)調(diào)。缺點：

難于適應(yīng)多變的內(nèi)、外部管理環(huán)境，對管理人員的決策幫助十分有限。3/12/20236決策支持系統(tǒng)DSS（DecisionSupportSystems）：70

年代中

期

Keen

和

Scott3/12/20237Morton

在《

管管理決統(tǒng)》（1971）一書中提出。目標(biāo)：對管理者做決

策提供技術(shù)支持。技術(shù)背景：運籌學(xué)模型發(fā)展已經(jīng)比較完善，多目標(biāo)決策分析突

破了單一效用理論的框架，計算機軟、硬件及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅猛發(fā)展，人工智能特別是知識處理技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)庫技術(shù)、圖形顯示技術(shù)、各類工具軟件的發(fā)展與完善，構(gòu)成了DSS形成與發(fā)展的技術(shù)基礎(chǔ)。3/12/202381.2 DSS的發(fā)展70年代，Scott

Morton在《管理決策系統(tǒng)》（1971）一書中首次提出DSS。Peter

G.

W.

Keen等人編寫了一套叢書，闡明

DSS的主要觀點，初步構(gòu)造出DSS的基本框架。1978至1988年，DSS得到迅速發(fā)展，許多實

用系統(tǒng)被開發(fā)出來，投入實際應(yīng)用，產(chǎn)生明顯效益。1988至現(xiàn)在，DSS技術(shù)持續(xù)發(fā)展，目前已基本

成熟。新一代DSS研究仍然十分活躍。3/12/202391.3 DSS的理論基礎(chǔ)3/12/202310信息論計算機技術(shù)管理科學(xué)與運籌學(xué)信息經(jīng)濟學(xué)行為科學(xué)人工智能信息論信息是現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)中普遍使用的一個重要概念。信息論是運用信息的觀點，把系統(tǒng)看作是借助于信息的獲取、傳送、加工處理、輸出而實現(xiàn)其有目的性行為的研究方法。3/12/202311(2)計算機技術(shù)3/12/202312計算機軟件技術(shù)計算機硬件技術(shù)計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)計算機圖形處理技術(shù)計算機知識處理技術(shù)等。(3)管理科學(xué)與運籌學(xué)管理科學(xué)MS（ManagementScience）：面向管

管理者，研究決策問題，如決策目標(biāo)、決策效效能等。運籌學(xué)OR（OperationsResearch）：提供一系

系列優(yōu)化、仿真、決策等模型。3/12/202313(4)信息經(jīng)濟學(xué)3/12/202314在信息時代，研究信息的產(chǎn)生、獲得、傳遞、加工處理、輸出等方面的價值問題。從經(jīng)濟濟學(xué)的角度，研究信息產(chǎn)生和獲得的成本是多少

少？利潤是多少？即研究信息價值問題。(5)行為科學(xué)3/12/202315研究決策者的決策風(fēng)格、在決策過程中的決策行為等，指導(dǎo)DSS的設(shè)計和開發(fā)。涉及到?jīng)Q策者的的心理學(xué)。(6)人工智能3/12/202316將人工智能技術(shù)用于管理決策是一項開拓性工作。

當(dāng)前研究的IDSS就是DSS與AI技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物，它用領(lǐng)域?qū)＜业闹R來選擇和組合模型，

完成問題的推理和運行，為用戶提供智能的交互式接口。人工智能技術(shù)作為計算機應(yīng)用研究的前沿，近十年

取得了驚人的進(jìn)展，呈現(xiàn)了光明的前景。專家系統(tǒng)、智能機器人和模式識別是人工智能中最

活躍、最富有成果的三個研究領(lǐng)域。3/12/202317其中專家系統(tǒng)（ExpertSystems,

即ES）

研究，

取得了許多實用化的成果。當(dāng)今世界上已經(jīng)有上萬個專家系統(tǒng)，應(yīng)用于醫(yī)療、診斷、探礦、軍軍事、調(diào)度、質(zhì)譜分析、計算機配置、輔助教育等各種領(lǐng)域，并已開始涉足財務(wù)分析、計劃管理、工程評估、法律咨詢等管理決策領(lǐng)域。3/12/202318DSS和ES：處于不同的學(xué)科范疇，有著不同的解決問題的方法。DSS主要運用數(shù)據(jù)和模型，ES主

主要運用知識和推理。在管理科學(xué)領(lǐng)域，一個是方興未艾，一個是后起之秀，各有特色。但但是它們的互相結(jié)合和互相滲透，將會把計算

機用于決策支持技術(shù)推向一個新的高度。3/12/202319決策的正確性關(guān)系到經(jīng)營效果和事業(yè)成敗，決策理

論、決策方法和決策工具的科學(xué)化和現(xiàn)代化是正確性的重要保證。人工智能將為DSS提供有效的理論和方法。例如，知識的表示和建模，推理、演繹和問題求解及各種搜索技術(shù)，再加上功能很強的人工智能語言，都為DSS的發(fā)展走向更加實用的階段提供強有力的理論和方法的支持。3/12/2023201.4DSS與相關(guān)技術(shù)的關(guān)系3/12/202321決策與預(yù)測的關(guān)系DSS與MS/OR的關(guān)系DSS與MIS的關(guān)系DSS與ES的關(guān)系決策與預(yù)測的關(guān)系決策：創(chuàng)造未來，基于預(yù)測，實現(xiàn)將來一個目標(biāo)。預(yù)測：預(yù)言未來，基于分析、研究、仿真、實驗。例如：災(zāi)害預(yù)測與防災(zāi)決策、日常預(yù)測與決策、

經(jīng)營預(yù)測與決策、宏觀預(yù)測與決策、貫序預(yù)測測與決策、為重大決策作預(yù)備性研究等。3/12/202322(2)DSS與MS/OR的關(guān)系MS：處理結(jié)構(gòu)化問題，運用分析的觀點。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)化和非結(jié)構(gòu)化一類

的決策問題。3/12/202323(3)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)和分析報告。面向管理人員，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。3/12/202324(4)DSS與ES的關(guān)系3/12/202325IDSS

=DSS

+

ESES：利用知識和推理機，處理半結(jié)構(gòu)化和非結(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)化和非結(jié)構(gòu)化問題。第二節(jié)DSS的基本概念3/12/2023262.1決策過程設(shè)計方案評價方案確定目標(biāo)實施方案環(huán)

境3/12/2023272.2決策問題的類型3/12/202328決策問題的類型（按結(jié)構(gòu)化程度分為）：結(jié)構(gòu)化決策問題半結(jié)構(gòu)化決策問題非結(jié)構(gòu)化決策問題結(jié)構(gòu)化程度：對某一過程的環(huán)境和規(guī)律，能否用明確的語言（數(shù)學(xué)

學(xué)的或邏輯學(xué)的，形式的或非形式的）給予清晰的描述（定量的或推理的）。3/12/202329結(jié)構(gòu)化問題：能夠描述清楚的問題。三個階段都

都能使用確定的算法或決策規(guī)則。非結(jié)構(gòu)化問題：不能夠描述清楚，而只能憑直覺或

或經(jīng)驗作出判斷的問題。三個階段都不能使用確確定的算法或決策規(guī)則。半結(jié)構(gòu)化問題：介于兩者之間的問題。一個或二

個階段能使用確定的算法或決策規(guī)則。3/12/2023302.3決策問題的性質(zhì)和層次戰(zhàn)略規(guī)劃3/12/202331支持需求結(jié)構(gòu)化零件定貨作業(yè)調(diào)度 運籌管理庫存報表、線性規(guī)劃、生產(chǎn)調(diào)度新廠位置

EDP選擇

MS/OR半結(jié)構(gòu)化股票管理、貿(mào)易開發(fā)市場、經(jīng)費預(yù)算資本獲利分析DSS非結(jié)構(gòu)化為雜志選 聘用管理 研究、開 經(jīng)驗和直

擇封面 人員 發(fā)分析

覺2.4決策風(fēng)格3/12/202332按獲取數(shù)據(jù)的方式分：感知型（S）直覺型（N）感知型——喜歡與特定問題有關(guān)的硬數(shù)據(jù)。直覺型——喜歡描寫可能性的整體信息。按處理數(shù)據(jù)的方式分：3/12/202333思考型（T）感覺型（F）思考型——喜歡用邏輯或其他規(guī)范化的手段去推理。

感覺型——喜歡用個人的術(shù)語來考慮問題。組合起來，共有四種類型的決策風(fēng)格：3/12/202334系統(tǒng)型（ST）思辯型（NT）司法型（SF）直觀推斷型（NF）第三節(jié)DSS的構(gòu)造與系統(tǒng)結(jié)構(gòu)3/12/202335DSS的構(gòu)造研究主要解決DSS的組成問題，即

組成DSS的部件?，F(xiàn)在，經(jīng)典提法是：DSS

=

四庫系統(tǒng)

+對話系統(tǒng)（人機界面）四庫系統(tǒng)：數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、模型庫系統(tǒng)、方法庫系統(tǒng)、知識庫系統(tǒng)。3/12/202336近年來，有的學(xué)者提出增加DSS的組成部件，從而

形成5庫、6庫、7庫、8庫等群庫結(jié)構(gòu)。即：DSS

=

群庫系統(tǒng)

+對話系統(tǒng)（人機界面）群庫系統(tǒng)：數(shù)據(jù)庫、模型庫、方法庫、知識庫、

文本庫、圖形庫、語音庫、工具庫、地理信息庫………………3/12/202337DSS的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)主要研究DSS各主要部件的連接關(guān)3/12/202338系。3.1人機界面技術(shù)3/12/202339主要研究內(nèi)容集中在：可視化圖形界面技術(shù)基于多媒體技術(shù)的界面技術(shù)自然語言界面技術(shù)3.2數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)3/12/202340數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)庫及其管理系統(tǒng)，其基本技術(shù)與

與一般數(shù)據(jù)庫及其管理系統(tǒng)基本相同。但也有自己的特點。共同點：數(shù)據(jù)的獨立性最小冗余度最大的共享性統(tǒng)一管理與控制適當(dāng)?shù)姆从硶r間整體性（完整性）可修改性和可擴充性安全和保密簡明性3/12/202341DSS數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的特點：3/12/202342面向決策支持過程組織和管理數(shù)據(jù)面向模型、面向模型生成來使用數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)描述方式要面向不同的決策者3.3模型庫系統(tǒng)模型——是以某種形式對一個系統(tǒng)的本質(zhì)屬性的描

述，揭示系統(tǒng)的功能、行為及其變化規(guī)律。模型庫系統(tǒng)——以庫的形式對模型進(jìn)行組織和管理，

包括模型庫及模型庫管理系統(tǒng)。3/12/202343模型庫（ModelBase）提供模型的存儲和表示模式。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。3/12/202344人們認(rèn)識客觀世界一般有三種方法：3/12/202345

邏輯推理法

實驗法

模型法模型法是我們認(rèn)識客觀世界的最得力、最方便、

最有效的方法。注意：并非所有模型都是數(shù)學(xué)模型，并非所有模型都是定

量的。例如，門捷列夫元素周期表。3/12/2023463.3.1模型群解決軟科學(xué)所涉及的問題時，可利用的模型已達(dá)

100多個，根據(jù)他們的功能和用途可分為若干模型群。3/12/202347（1）預(yù)測模型群3/12/202348定性模型：特爾斐法、主觀概率預(yù)測法

法、交叉影響巨陣法等定量模型：回歸預(yù)測、平滑預(yù)測、馬

馬爾柯夫鏈預(yù)測等回歸預(yù)測：一元回歸、多元線性回歸

歸、非線性回歸等；平滑預(yù)測：平均預(yù)測法、指數(shù)預(yù)測法

法等（2）系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型群主要用來分析社會經(jīng)濟系統(tǒng)以及其他系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，反

反映系統(tǒng)各要素之間的主要聯(lián)系和關(guān)聯(lián)作用，從從宏觀上和結(jié)構(gòu)上來揭示系統(tǒng)的運行規(guī)律。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型、層次分析模型、投入產(chǎn)出模型

型、系統(tǒng)動力學(xué)模型等。3/12/202349數(shù)量經(jīng)濟模型群：計量經(jīng)濟模型、經(jīng)濟

控制

制論模型等。優(yōu)化模型群：線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃、目標(biāo)規(guī)劃和最優(yōu)控制等不確定模型群：模糊數(shù)學(xué)模型、灰色模型、隨機模型等決策模型群：單目標(biāo)風(fēng)險性決策、多目標(biāo)決策，以及一些不確定性決策方法等系統(tǒng)綜合模型群：即大系統(tǒng)理論。3/12/2023503.3.2模型體系3/12/202351解決某一特定系統(tǒng)工程問題的一系列模型。（從概念上）3.3.3模型庫模型庫提供模型的存儲和表示模式。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。模型的表示形式：模型的程序表示：基于程序的表示方法。模型的數(shù)據(jù)表示：基于數(shù)據(jù)的表示方法。模型的邏輯表示：基于知識的表示方法。3/12/2023523.3.4當(dāng)前研究課題模型的自動生成技術(shù)模型管理的人工智能方法模型管理與數(shù)據(jù)管理的結(jié)合3/12/2023533.4方法庫系統(tǒng)3/12/202354方法庫系統(tǒng)（MBS）綜合了數(shù)據(jù)庫和程序庫。方法庫——類似于程序庫，包含面向多種應(yīng)用的程序包或功能程序。方法庫管理系統(tǒng)——對程序方法提供多種功能操作。具有擴充的程序組件可與多種數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)相連接可隨時加入新的程序組件3/12/202355知識庫系統(tǒng)基本概念數(shù)據(jù)——客觀事物的屬性、數(shù)量、位置及其相互關(guān)系等的抽象表示。信息——數(shù)據(jù)所表示的含義（語義），因而說“數(shù)

據(jù)是信息的載體”。知識——信息之間結(jié)構(gòu)化的關(guān)聯(lián)關(guān)系。3/12/2023563.5.2知識的分類事實——指人類對客觀事物屬性的值或狀態(tài)的描述

述。（不包含任何變量）規(guī)則——表示因果關(guān)系的知識，分為前提（條件）和

和結(jié)論兩部分。規(guī)律——帶有變量的規(guī)則。所以，規(guī)則是規(guī)律的例

例化。3/12/2023573.5.3知識的屬性3/12/202358真實性相對性不完全性模糊性可表示性3.5.4推理方法演繹推理：P→

Q，由前提到結(jié)論歸納推理：由個別到一般，“主觀不充分置信推

推理”聯(lián)想與類比綜合與分析預(yù)測假設(shè)與驗證3/12/202359從另外的角度還可分為演繹推理、歸納推理、缺省推理確定性推理、不確定性推理單調(diào)推理、非單調(diào)推理啟發(fā)式推理、非啟發(fā)式推理基于知識的推理、統(tǒng)計推理、直覺推理正向推理、逆向推理、混合推理、雙向推理———推理控制策略3/12/2023603.5.5知識庫系統(tǒng)知識庫——提供知識的表示和存儲。知識庫管理系統(tǒng)——提供對知識（規(guī)則）的存儲、

檢索、修改、檢查等操作。推理機——利用知識庫中的知識進(jìn)行推理，對給定問

問題進(jìn)行求解，得到結(jié)論。3/12/2023613.5.6知識的表示方法一階謂詞邏輯表示語義網(wǎng)絡(luò)表示產(chǎn)生式規(guī)則知識的框架表示腳本表示過程表示Petri網(wǎng)表示面向?qū)ο蟊硎?/12/202362第四節(jié)新一代DSS的研究與發(fā)展3/12/202363群決策支持系統(tǒng)（GDSS）分布式?jīng)Q策支持系統(tǒng)（DDSS）智能決策支持系統(tǒng)（IDSS）決策支持中心（DSC）戰(zhàn)略決策支持系統(tǒng)（SDSS）智能交互綜合I3DSS3/12/202364（1）群決策支持系統(tǒng)（GDSS）支持多人或集體共同決策：利用通信技術(shù)（網(wǎng)絡(luò)、

電話會議、電子信息交換）、計算機技術(shù)（多用用戶系統(tǒng)、4GL、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)分析OLAP、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘）和決策支持技術(shù)（議程設(shè)置)、AI與推理技術(shù)、決策模型方法——如決策樹、風(fēng)險分析、預(yù)測方法等，結(jié)構(gòu)

化群決策方法——如德爾菲法等）相結(jié)合。3/12/202365（2）分布式?jīng)Q策支持系統(tǒng)（DDSS）研究DSS在分布式環(huán)境中、與分布式技術(shù)相結(jié)合

相關(guān)的技術(shù)問題。3/12/202366（3）智能決策支持系統(tǒng)（IDSS）3/12/202367智能決策支持

系系統(tǒng)

IDSS

（（

IntelligentDSupportSystems）是決策支持系統(tǒng)DSS與人工

智

能

AI（ArtificialIntelligence）相結(jié)合的產(chǎn)物，它將人工智能中的知識表示與處理的思想引入到DSS，其獨特的研究方法和廣泛的發(fā)展前途使之一

一出現(xiàn)就成為決策支持技術(shù)研究的熱點。智能決策支持系統(tǒng)是以信息技術(shù)為手段，應(yīng)用管

理科學(xué)、計算機科學(xué)及有關(guān)學(xué)科的理論和方法，針對半結(jié)構(gòu)化和非結(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智能型人機交互信息系統(tǒng)。3/12/202368IDSS是一個新的正在發(fā)展的研究領(lǐng)域，涉及

IDSS的文獻(xiàn)大量涌現(xiàn)。有文獻(xiàn)將IDSS稱為基于知識的DSS。盡管這些研究側(cè)重點不盡相同

同，但它們的一個共同特點就是人工智能技術(shù)融融于傳統(tǒng)的DSS之中，彌補傳統(tǒng)DSS單純依靠模模型技術(shù)與數(shù)據(jù)處理技術(shù)，以及用戶高度卷入而

而可能出現(xiàn)意向性偏差的缺陷。3/12/202369AI與DSS技術(shù)相結(jié)合，形成了高級別的、具有知識

處理能力的DSS。組成：四庫系統(tǒng)+接口。知識庫、數(shù)據(jù)庫、模型庫

庫、方法庫及人機接口，還有問題求解模塊。3/12/202370DSS人工智能人工機

專

神器

家

經(jīng)元學(xué)

系

網(wǎng)習(xí)

統(tǒng)

絡(luò)專家知識優(yōu)勢IDSSDSS+ES結(jié)合專家知識和DSS

模型分析的優(yōu)點形成智能DSS（IDSS）提高支持非結(jié)構(gòu)化決策能力知識獲取困難知識3/12/202371庫智能DSS的基本概念專家系統(tǒng)是一種知識系統(tǒng)利用專家知識及知識推理等來理解與求解問題將

ES 和傳統(tǒng)DSS結(jié)合而形成的

IDSS： 增設(shè)了知識庫、推理機與問題處理系統(tǒng)人機對話部分還加入了自然語言處理功能IDSS 在用戶決策問題的輸入、決策問題的描述、

決策過程的推理，問題解的求取與輸出等方面 都有了顯著的改進(jìn)3/12/202372人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)采用物理器件或計算機模擬生物體中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的某些結(jié)構(gòu)與功能ANN屬于基于案例學(xué)習(xí)的模型吸取了生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的部分優(yōu)點ANN由許多簡單處理單元互連而成局部神經(jīng)元損壞后不影響全局的活動ANN具有良好的自組織、自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力特別適用于處理復(fù)雜問題或開放系統(tǒng)

能彌補專家系統(tǒng)的不足3/12/202373典型的結(jié)構(gòu)為四庫結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫模型庫人機接口方法庫管理系統(tǒng)模型庫管理系統(tǒng)用戶數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)方法庫知識庫知識庫管理系統(tǒng)自然語言處理系統(tǒng)問題處理系統(tǒng)推理機智能DSS的結(jié)構(gòu)3/12/202374IDSS具有人工智能的行為向人類靠攏了一大步使不熟悉機器的人也能方便地使用DSSIDSS：更好地理解人

能積累已有知識能獲得新知識提高分析和求解能力增設(shè)：自然語言處理系統(tǒng)知識庫推理機問題處理系統(tǒng)3/12/202375自然語言表達(dá)的決策問題系統(tǒng)能理解的方式表達(dá)的決策問題人機接口自然語言處理系統(tǒng)問題處理系統(tǒng)語法、語義結(jié)構(gòu)分析3/12/202376智能DSS的結(jié)構(gòu)----智能人機接口問題處理系統(tǒng)工作流程問題求解器結(jié)構(gòu)化問題：模型選擇或構(gòu)造非結(jié)構(gòu)化問題：推論或知識推理問題描述問題分析器人機接口自然語言處理系統(tǒng)結(jié)果四庫系統(tǒng)求解資源智能DSS的結(jié)構(gòu)---問題處理系統(tǒng)3/12/202377知識庫管理系統(tǒng)推理機決策知識和經(jīng)驗知識特定問題領(lǐng)域?qū)ｉT知識知識庫3/12/202378從已知事實推出新事實智能DSS的結(jié)構(gòu)---知識庫子系統(tǒng)知識庫子系統(tǒng)：獲取、解釋、表示、推理及管理與維護(hù)知識識知識：有關(guān)規(guī)則、因果關(guān)系及經(jīng)驗等回答知識請求回答知識庫維護(hù)請求存儲知識首先要表示知識知識的表示是知識的符號化過程常見的知識表示形式有： 邏輯表示法語義網(wǎng)絡(luò)表示法

產(chǎn)生式規(guī)則表示法

框架表示法過程表示法3/12/202379推理是指從已知事實推出新事實的過程推理一般由三部分組成：大前提、小前提、結(jié)論例：大前提－ 拖債達(dá)3級及以上的客戶信用低

小前提 －該客戶拖債達(dá)4級結(jié)論－ 該客戶信用低例：大前提－ 與信用低的客戶做交易要謹(jǐn)慎

小前提 －該客戶信用低結(jié)論－ 與該客戶做交易要謹(jǐn)慎3/12/202380智能DSS的結(jié)構(gòu)---推理機根據(jù)推理方向的不同，可以分出三種推理： 正向推理、反向推理、正反向混合推理例：從某城市到一個無直達(dá)航班的城市為確定坐哪些航班轉(zhuǎn)達(dá)，即是簡單的推理問題例：若事實M為真，且有規(guī)則IF MTHENN，則N為真因此，若事實任務(wù)A是緊急訂貨為真，且有規(guī)則IF任務(wù)I是緊急訂貨THEN任務(wù)I按優(yōu)先安排計劃則任務(wù)A就應(yīng)優(yōu)先安排計劃3/12/202381輸出W1

W2

W3W4

加權(quán)傳遞加權(quán)和Y處理單元輸入層X1

X2

X3

X4

輸入3/12/202382隱蔽層輸出層ANN在分析與決策中的應(yīng)用人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)基本原理什么是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？T.Koholen的定義：“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由具有

有適應(yīng)性的簡單單元組成的廣泛并行互連的網(wǎng)絡(luò)絡(luò)，它的組織能夠模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)對真實世界界物體所作出的交互反應(yīng)?！?/12/202383腦神經(jīng)信息活動的特征3/12/202384巨量并行性。信息處理和存儲單元結(jié)合在一起。自組織自學(xué)習(xí)功能。ANN研究的目的和意義3/12/202385通過揭示物理平面與認(rèn)知平面之間的映射，了解它們相互聯(lián)系和相互作用的機理，從而揭示思維

維的本質(zhì)，探索智能的本源。爭取構(gòu)造出盡可能與人腦具有相似功能的計算

機，即ANN計算機。研究仿照腦神經(jīng)系統(tǒng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將在模式

式識別、組合優(yōu)化和決策判斷等方面取得傳統(tǒng)計算機所難以達(dá)到的效果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的發(fā)展3/12/202386物。1990年12月，北京召開首屆學(xué)術(shù)會議。第一次熱潮(40-60年代未)1943年,美國心理學(xué)家W.McCulloch和數(shù)學(xué)家W.Pitts在提出了

了一個簡單的神經(jīng)元模型，即MP模型。1958年，

F.Rosenblatt等研制出了感知機(Perceptron）。低潮(70-80年代初):第二次熱潮1982年，美國物理學(xué)家J.J.Hopfield提出Hopfield模型型，它是一個互聯(lián)的非線性動力學(xué)網(wǎng)絡(luò)他解決問題的方法法是一種反復(fù)運算的動態(tài)過程,這是符號邏輯處理方法所不不具備的性質(zhì).1987年首屆國際ANN大會在圣地亞哥召召開，國際ANN聯(lián)合會成立，創(chuàng)辦了多種ANN國際刊物生物神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)基本模型細(xì)胞體突觸軸突樹突輸入3/12/202387輸出信息處理電脈沖形成傳輸ANN類型與功能3/12/202388人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的局限性3/12/202389ANN研究受到腦科學(xué)研究成果的限制。ANN缺少一個完整、成熟的理論體系。ANN研究帶有濃厚的策略和經(jīng)驗色彩。ANN與傳統(tǒng)技術(shù)的接口不成熟。一般而言,ANN與經(jīng)典計算方法相比并非優(yōu)越,只有當(dāng)常規(guī)方法解決不了或效果不佳時ANN方法才能顯示出其優(yōu)越性。尤其對問題的機理不甚了解或不能用數(shù)學(xué)模型表示的系統(tǒng),如故障診斷、特征提提取和預(yù)測等問題,ANN往往是最有利的工具。另一方面,ANN