【正文】 、屬性等，有向圖的弧表示各種語義聯(lián)系，指明所連接結點之間的某種聯(lián)系。 ? 推理控制策略：正向推理專家系統(tǒng)、反向推理專家系統(tǒng)、元控制專家系統(tǒng)等。 – 感知機器：文字、圖像、聲音、語言的識別機、感知機等；觸覺感知器，平衡感知器，各種智能傳感器等。 ? 人工智能原理：人工智能的作用原理是以知識的表達、知識的處理、知識的獲取與學習為基礎的，利用知識求解問題的基本技術為主要研究內容。 三角式結構 串連式結構 DSS的系統(tǒng)分析方法 －ROMC ? 表述（ Representation） – 采用表格、圖表、數(shù)據(jù)、文本或模型等概念化的形式來描述各個活動的規(guī)范和內容，而不必描述決策過程整體； ? 操作（ Operation） – 將概念化的描述轉換為相應決策活動中的具體操作，這些操作無須確定先后順序； ? 記憶輔助（ Memory Aids） – 對決策者采用的決策方法與決策數(shù)據(jù)的記憶手段加以辨識可確定 DSS應該具有的各種記憶輔助功能； ? 控制機制（ Control Mechanisms） – 關于如何引導決策者使用表述、操作、記憶輔助，以便根據(jù)他們個人的風格、技能和知識綜合進行決策的機制。 決策支持系統(tǒng)的基本模式 決策支持系統(tǒng)的模式 ? 一個完整的決策支持系統(tǒng)的模式被表示為 DSS本身以及它與真實系統(tǒng)、管理者和外部環(huán)境的關系 。第八章 決策支持與商務智能 本章內容 ? 決策支持系統(tǒng) ? 人工智能與專家系統(tǒng) ? 聯(lián)機分析處理 ? 商務智能方法與應用 決策過程和決策問題 ? 決策過程：人們?yōu)閷崿F(xiàn)一定目標而制定行動方案，并準備實施的活動過程，是一個提出問題、分析問題和解決問題的過程。 ? 提供良好的數(shù)據(jù)通信功能 ? 具有使用者能夠忍受的加工速度與響應時間，不影響使用者的情緒。 ? 當前存在的結構包括三角式結構，串連結構，熔合式結構以及以數(shù)據(jù)庫為中心的結構等。 人工智能學科體系的三個層次 ? 人工智能理論基礎：與人工智能有關的數(shù)學理論、思維科學理論和計算機工程技術，都是人工智能的理論基礎。 – 機器感知：文字、圖像、物體、聲音等模式識別與自然語言理解；計算機視覺、聽覺、觸覺等。 ? 知識表示技術：基于邏輯的專家系統(tǒng)、基于規(guī)則的專家系統(tǒng)、基于語義網(wǎng)絡的專家系統(tǒng)、基于框架的專家系統(tǒng)等。 用框架描述“椅子”的概念 框架網(wǎng)絡的活動和推理 ? 兩種活動繼承推理 – 填槽：即框架未知內容的槽的填寫 – 匹配：即根據(jù)已知事件尋找合適的框架，用于描述當前事件，并對未知事件進行預測 ? 推理 – 繼承推理：各框架之間可以構成繼承關系。 ? 維 :人們觀察數(shù)據(jù)的特定角度 ? 維的層次 ? 類別 :構成一個維的獨立的數(shù)據(jù)元素，是存在于層里每一個數(shù)據(jù)。 ? 20世紀 90年代以來，以數(shù)據(jù)挖掘技術為核心的商務智能（知識發(fā)現(xiàn)在商業(yè)的應用）受到了學術界和業(yè)界的廣泛關注。 ? 每個簇內部的數(shù)據(jù)按照該標準具有很高相似性，而簇之間的數(shù)據(jù)的相似性很低。 I n f o P r in tB I s o lu t io nI B M I n te ll ig e n t M in e rH e a v y: I B M / A r b o r O L A P ,C o n g o s , M ic r o st r a t e g y,B u sin e s s O b je ct s , . . .L ig h t : A p p r o a chE x c e l, 1 2 3I B M Q M F ,A p p r o a c h , A c ce s s,I B M /E S RI BI 的數(shù)據(jù)挖掘解決方案 Intelligent Miner 數(shù)據(jù)倉庫知識選擇 轉換 挖掘 理解數(shù)據(jù)挖掘過程 選擇數(shù)據(jù) 挖掘數(shù)據(jù) 理解結果I n t e ll ig e n t M in e r f o r D a ta數(shù)據(jù)準備統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)挖掘結果可視化最終用戶 J A V A 界面管理G U I可視化數(shù)據(jù)處理功能統(tǒng)計功能數(shù)據(jù)挖掘技術轉換后的數(shù)據(jù)理解后的信息抽取后的信息 演講完畢，謝謝觀看！