【文章內(nèi)容簡介】 庫語言）的綜合。第二節(jié) 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)數(shù)據(jù)管理技術(shù)的發(fā)展 l 人工管理（50年代中期）數(shù)據(jù)不保存 沒有數(shù)據(jù)管理軟件 l 文件系統(tǒng)（60年代中期）數(shù)據(jù)管理軟件——文件管理系統(tǒng) 面向單個應(yīng)用，冗余度大、獨(dú)立性差 l 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)（60年代后期開始）數(shù)據(jù)管理軟件——數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng) 面向組織，冗余度小、獨(dú)立性好數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的組成、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)一般由四部分組成：數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫管理員用戶和應(yīng)用程序數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)有四項主要功能：描述數(shù)據(jù)庫描述數(shù)據(jù)的邏輯結(jié)構(gòu)、存儲結(jié)構(gòu)等。管理數(shù)據(jù)庫（1）控制整個數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的運(yùn)行；（2）進(jìn)行數(shù)據(jù)檢索、插入、刪除和修改操作；（3）控制用戶的并發(fā)訪問；（4）檢驗數(shù)據(jù)的安全、保密與完整性；維護(hù)數(shù)據(jù)庫（1）控制初始數(shù)據(jù)的裝入；（2）修改、更新、重組數(shù)據(jù)庫；（3）恢復(fù)出現(xiàn)故障的數(shù)據(jù)庫；數(shù)據(jù)通信組織數(shù)據(jù)的傳輸數(shù)據(jù)庫應(yīng)用系統(tǒng)的設(shè)計和開發(fā)步驟數(shù)據(jù)庫應(yīng)用系統(tǒng)的設(shè)計過程主要是：（1）系統(tǒng)需求分析（2）概念結(jié)構(gòu)設(shè)計（3）邏輯結(jié)構(gòu)設(shè)計（4）物理結(jié)構(gòu)設(shè)計數(shù)據(jù)庫應(yīng)用數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)在決策支持系統(tǒng)中的作用 第三節(jié) 人機(jī)交互與問題綜合系統(tǒng)人機(jī)交互系統(tǒng)人機(jī)交互的三個元素： l 交互設(shè)備計算機(jī)系統(tǒng)的輸入輸出設(shè)備 l 交互軟件展示各種交互功能的核心 l 人的因素用戶操作模型問題綜合系統(tǒng)問題綜合系統(tǒng)在決策支持系統(tǒng)的統(tǒng)一結(jié)構(gòu)形式中和人機(jī)交互系統(tǒng)結(jié)合在一起形成綜合部件。人機(jī)交互系統(tǒng)主要實(shí)現(xiàn)人機(jī)對話和對DSS的控制。問題綜合系統(tǒng)完成的任務(wù)是：在決策問題用DSS語言描述（形式化）后，完成對DSS問題的分析和求解。決策支持系統(tǒng)的綜合部件（1）決策支持系統(tǒng)語言決策支持系統(tǒng)既要達(dá)到綜合模型部件和數(shù)據(jù)部件的作用，又要起到人機(jī)交互對話作用，是需要利用功能很強(qiáng)的語言來完成。（2）綜合部件功能 l 控制模型的運(yùn)行 l 多模型的組合運(yùn)行 l 人機(jī)交互l 數(shù)值計算和數(shù)據(jù)處理 第四節(jié) 模型庫系統(tǒng)模型庫模型庫的概念l 模型庫的由來（模型應(yīng)用水平的不斷提高）模型程序：即用即編；誰用誰編模型程序包：結(jié)構(gòu)簡單；相互獨(dú)立；數(shù)據(jù)不共享 模型庫：共享；可重用；可管理；相關(guān) l 模型庫——具有一定組織結(jié)構(gòu)的模型集合 由模型庫管理系統(tǒng)進(jìn)行管理 每個模型都具有輔助決策能力 多個模型能有效地組織成系統(tǒng)多個模型的連接需要利用共享的數(shù)據(jù)庫 模型庫的組織和存儲 模型庫的存儲需求1個模型對應(yīng)2～4個文件： 源程序文件 目標(biāo)程序文件 模型說明文件 數(shù)據(jù)描述文件 模型庫管理系統(tǒng)模型的存儲管理（1）模型的表示（文件形式）程序文件（數(shù)學(xué)模型、數(shù)據(jù)處理模型）數(shù)據(jù)文件（圖形、圖像等）（2）模型存儲的組織結(jié)構(gòu)模型字典庫模型文件庫（3）模型的查詢和維護(hù)查詢、增加、刪除、修改需要：模型字典庫和文件庫同時進(jìn)行 基本概念模型庫管理系統(tǒng)的功能模型庫管理系統(tǒng)的語言體系 （1）模型的存儲管理同時完成字典庫和文件庫的管理（2）模型的查詢和維護(hù) （1）單模型的調(diào)用、運(yùn)行用命令語言完成（2）模型的組合運(yùn)行用集成語言編制程序控制運(yùn)行 模型程序通過接口操作數(shù)據(jù)庫 第五節(jié) 組合模型的決策支持系統(tǒng)l 組合模型輔助決策是決策支持系統(tǒng)研究的內(nèi)容。l 它需要模型庫提供共享模型和數(shù)據(jù)庫提供共享數(shù)據(jù)。l 其基礎(chǔ)是多模型輔助決策系統(tǒng)。多模型輔助決策系統(tǒng)區(qū)域發(fā)展規(guī)劃系統(tǒng)：區(qū)域發(fā)展規(guī)劃問題是典型的多模型輔助決策系統(tǒng)。l 區(qū)域：社會、經(jīng)濟(jì)、文化、生態(tài)環(huán)境的地域空間，如縣、市、國家等都是區(qū)域。l 規(guī)劃：制定未來一定時期的目標(biāo)、任務(wù)及實(shí)現(xiàn)方案。l 區(qū)域發(fā)展規(guī)劃：分析自身的優(yōu)、劣勢，對比其他區(qū)域狀況，制定快速發(fā)展的目標(biāo)和措施。模型組合技術(shù)模型的組合有多種方式，用邏輯形式表示有： l 模型間的關(guān)系為“與”（and）關(guān)系例如“模型1 and模型2” l 模型間的關(guān)系為“或”（or）關(guān)系例如“模型3 or 模型4” l 模型間的關(guān)系為組合“閉包”(and|or)+ 關(guān)系例如“模型1 and模型2”or“模型3 and 模型4”……模型組合的程序設(shè)計決策支持系統(tǒng)程序與一般系統(tǒng)程序的比較相同處DSS的控制程序?qū)δＰ偷恼{(diào)用與一般系統(tǒng)主程序?qū)ψ映绦虻恼{(diào)用在程序結(jié)構(gòu)上是相似的。不同處：（1）DSS中的“模型”是共享資源，同一模型可以被不同DSS程序所調(diào)用。一般系統(tǒng)程序中的子程序（模塊）只能被該系統(tǒng)主程序調(diào)用，并隸屬于它。它不能被別的系統(tǒng)主程序所調(diào)用。（2）DSS中模型程序所使用的語言可以不同于DSS的控制程序。一般系統(tǒng)的子程序（模塊）和主程序的語言是一致的。結(jié)論：DSS程序是利用模型程序和數(shù)據(jù)兩個共享資源組建的。在本質(zhì)上，DSS程序與一般系統(tǒng)程序是不一樣的。決策支持系統(tǒng)的決策支持由多個模型組合而成的決策支持系統(tǒng)，在模型組合中，可以選擇不同的模型、相同的數(shù)據(jù)構(gòu)成不同的決策支持系統(tǒng)方案；DSS也可以選擇相同模型、不同的數(shù)據(jù)構(gòu)成不同的決策支持系統(tǒng)方案； DSS還可以選擇不同的模型和不同的數(shù)據(jù)構(gòu)成不同的決策支持系統(tǒng)方案。決策支持系統(tǒng)要修改方案，只需修改綜合部件中控制的模型名以及該模型發(fā)送控制信息的程序地址。決策支持系統(tǒng)的決策支持作用很容易在模型組合的控制程序中實(shí)現(xiàn)。第四章 智能決策支持系統(tǒng)和智能技術(shù)的決策支持 第一節(jié) 智能決策支持系統(tǒng)概述 智能決策支持系統(tǒng)的概念智能決策支持系統(tǒng)（Intelligent Decision Support Systems , IDSS）是：決策支持系統(tǒng)（DSS）與人工智能（Artificial Intelligent , AI）技術(shù)相結(jié)合的系統(tǒng)。智能決策支持系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)人工智能的決策支持技術(shù)智能決策支持系統(tǒng)中包含了人工智能技術(shù)，與決策支持有關(guān)的人工智能技術(shù)主要有：專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言理解等。2．智能決策支持系統(tǒng)結(jié)構(gòu)形式 1）基本結(jié)構(gòu)智能決策支持系統(tǒng)（IDSS）＝?jīng)Q策支持系統(tǒng)（DSS）＋人工智能（AI）技術(shù)人工智能技術(shù)可以概括為：推理機(jī)＋知識庫 第二節(jié) 人工智能基本原理邏輯推理形式邏輯形式邏輯是研究人的思維形式及其規(guī)律的科學(xué)。它是屬“符號處理”范疇。形式邏輯主要研究：形成概念、作出判斷、進(jìn)行推理。1）概念：概念是反映事物的特有屬性和它的取值。2）判斷：判斷是對概念的肯定或否定。3）推理：推理是從一個或幾個判斷推出一個新判斷的思維過程。知識表示與知識推理 命題邏輯 舉例： 1）如果a是偶數(shù)，那么a2是偶數(shù)2）“人不犯我，我不犯人；人若犯我，我必犯人”歸結(jié)原理使用反證法來證明語句。即歸結(jié)是從結(jié)論的非，導(dǎo)出已知語句的矛盾。利用命題邏輯公式和謂詞邏輯公式，把邏輯表達(dá)式化成合取范式、前束范式，再化成子句。一子句定義為由文字的析取組成的公式。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)則的前提中某個子項是另一規(guī)則的結(jié)論時，再找以此結(jié)論的規(guī)則。重復(fù)以上過程，直到對某個規(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 規(guī)則的推理，一直回溯到目標(biāo)的判斷。搜索技術(shù)搜索技術(shù)是人工智能的一個重要研究內(nèi)容。智能技術(shù)體現(xiàn)在減少搜索樹中的盲目搜索。，ｎ２，ｎ３等成正比的算法，稱為按多項式時間執(zhí)行。，ｎ！和ｎｎ等成正比的算法，稱為按指數(shù)時間執(zhí)行。按多項式時間執(zhí)行的算法，計算機(jī)是可以實(shí)現(xiàn)的。按指數(shù)時間執(zhí)行的算法，計算機(jī)是不可能實(shí)現(xiàn)的。基本搜索法對搜索樹的基本搜索法有兩種思想，一是按廣度優(yōu)先展開搜索樹的搜索方法，叫廣度優(yōu)先搜索法；一是按深度優(yōu)先展開搜索樹的搜索方法，叫深度優(yōu)先搜索法。（1）廣度優(yōu)先搜索法。（2）深度優(yōu)先搜索法。生成測試法。爬山法。啟發(fā)式搜索。博弈算法。第三節(jié) 專家系統(tǒng)與智能決策支持系統(tǒng)專家系統(tǒng)原理專家系統(tǒng)是具有大量專門知識，并能運(yùn)用這些知識解決特定領(lǐng)域中實(shí)際問題的計算機(jī)程序系統(tǒng)。專家系統(tǒng)是利用大量的專家知識，運(yùn)用知識推理的方法來解決各特定領(lǐng)域中的實(shí)際問題。計算機(jī)專家系統(tǒng)這樣的軟件能夠達(dá)到人類專家解決問題的水平。產(chǎn)生式規(guī)則專家系統(tǒng)產(chǎn)生式規(guī)則的推理機(jī)＝搜索+匹配（假言推理）在推理過程中，是一邊搜索一邊匹配。匹配需要找事實(shí)。這個事實(shí)一是來自于規(guī)則庫中別的規(guī)則，一是來自向用戶提問。在匹配時會出現(xiàn)成功或不成功，對于不成功的將引起搜索中的回溯和由一個分枝向另一個分枝的轉(zhuǎn)移，可見在搜索過程中包含了回溯。專家系統(tǒng)與決策支持系統(tǒng)的集成智能決策支持系統(tǒng)IDSS充分發(fā)揮了專家系統(tǒng)以知識推理形式解決定性分析問題的特點(diǎn)，又發(fā)揮了決策支持系統(tǒng)以模型計算為核心的解決定量分析問題的特點(diǎn)，充分做到定性分析和定量分析的有機(jī)結(jié)合。IDSS中DSS和ES的結(jié)合主要體現(xiàn)在三個方面: 。由集成系統(tǒng)把DSS和ES有機(jī)結(jié)合起來(即將兩者一體化)。模型庫中的數(shù)學(xué)模型和數(shù)據(jù)處理模型作為知識的一種形式，即過程性知識，加入到知識推理過程中去。DSS中的DB可以看成是相對靜態(tài)的數(shù)據(jù)庫，它為ES中的動態(tài)數(shù)據(jù)庫提供初始數(shù)據(jù)，ES推理結(jié)束后，動態(tài)DB中的結(jié)果再送回到DSS中的DB中去。建模專家系統(tǒng)智能決策支持系統(tǒng)實(shí)例 第四節(jié) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的決策支持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理神經(jīng)元的學(xué)習(xí)規(guī)則是Hebb規(guī)則。Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則：若i與j兩種神經(jīng)元之間同時處于興奮狀態(tài)，則它們間的連接應(yīng)加強(qiáng)，即：△Wij＝aSiSj(a＞0)這一規(guī)則與“條件反射”學(xué)說一致，并得到神經(jīng)細(xì)胞學(xué)說的證實(shí)。設(shè)α＝1，當(dāng)Si＝Sj＝1時，△Wij＝1，在Si，Sj中有一個為0時，△Wij＝0。反向傳播模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)及實(shí)例 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)特點(diǎn): （權(quán)值）上。它是分布式存貯的，適合于并行處理。它是以ＭP模型為基礎(chǔ)的，采用數(shù)值計算方法。感知機(jī)采用delta規(guī)則。反向傳播模型采用誤差沿梯度方向下降以及隱節(jié)點(diǎn)的誤差由輸出結(jié)點(diǎn)誤差反向傳播的思想進(jìn)行的。由于信息是分布式存貯，在個別單元上即使出錯或丟失，所有單元的總體計算結(jié)果，可能并不改變。確定系統(tǒng)框架完成對神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的拓樸結(jié)構(gòu)設(shè)計：（1）神經(jīng)元個數(shù)（2）神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)層次（3）網(wǎng)絡(luò)單元的連接確定神經(jīng)元的作用函數(shù)和閾值作用函數(shù)用得較多的有兩種：（1）階梯函數(shù)（2）S型函數(shù)閾值的選取可為定值如qi=0或qi=，或者進(jìn)行迭代計算。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的容錯性 第五節(jié) 遺傳算法的決策支持遺傳算法(Genetic Algorithm，GA)是模擬生物進(jìn)化的自然選擇和遺傳機(jī)制的一種尋優(yōu)算法。它模擬了生物的繁殖、交配和變異現(xiàn)象，從任意一初始種群出發(fā)，產(chǎn)生一群新的更適應(yīng)環(huán)境的后代。這樣一代一代不斷繁殖、進(jìn)化，最后收斂到一個最適應(yīng)環(huán)境的個體上。遺傳算法對于復(fù)雜的優(yōu)化問題無需建模和進(jìn)行復(fù)雜運(yùn)算，只需要利用遺傳算法的算子就能尋找到問題的最優(yōu)解或滿意解。遺傳算法原理 如何將問題描述成位串的形式，即問題編碼。一般將問題的參數(shù)用二進(jìn)制位（基因）編碼構(gòu)成子串，再將子串拼接起來構(gòu)成“染色體”位串。適應(yīng)值函數(shù)(即評價函數(shù))是根據(jù)目標(biāo)函數(shù)確定的。適應(yīng)值總是非負(fù)的，任何情況下總是希望越大越好。如果目標(biāo)函數(shù)不是取最大值時，需要將它映射成適應(yīng)值函數(shù)。優(yōu)化模型的遺傳算法求解優(yōu)化模型的計算是遺傳算法最基本的也是最重要的研究和應(yīng)用領(lǐng)域之一。一般說來，優(yōu)化計算問題通常帶有大量的局部極值點(diǎn)，往往是不可微的、不連續(xù)的、多維的、有約束條件的、高度非線性的NP完全問題。精確地求解優(yōu)化問題的全局最優(yōu)解一般是不可能的。獲取知識的遺傳算法l 1980年，Smith采用遺傳算法研制了一種分類器系統(tǒng)，這是遺傳算法在機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要應(yīng)用系統(tǒng)。他使用單個字符串來表示一條規(guī)則。l 分類器系統(tǒng)的規(guī)則形式如下： l IF THEN l 意思是當(dāng)條件（condition）滿足時，就可能采取行動（action）。分類器系統(tǒng)的規(guī)則采用固定長度表示。這便于遺傳算子的處理。遺傳規(guī)劃建立模型l 遺傳規(guī)劃是建立數(shù)學(xué)模型（發(fā)現(xiàn)公式）的一類遺傳算法。l 編碼采用了層次化形式進(jìn)行，每個個體都對應(yīng)一個公式，在設(shè)計適應(yīng)度函數(shù)時，應(yīng)用給定數(shù)據(jù)對每個公式的誤差進(jìn)行計算，誤差小的適應(yīng)度高，誤差大的適應(yīng)度低。l 通過遺傳規(guī)劃算子對群體空間進(jìn)行操作，通過選擇算子，變異算子，交換算子等選擇適應(yīng)度高的個體進(jìn)入下一代遺傳，l 最終按照終止原則，輸出算法計算的結(jié)果，即發(fā)現(xiàn)的公式。第六節(jié) 機(jī)器學(xué)習(xí)的決策支持機(jī)器學(xué)習(xí)概述學(xué)習(xí)和解決問題是人類最重要的兩個智能行為。機(jī)器學(xué)習(xí)是讓計算機(jī)模擬和實(shí)現(xiàn)人類的學(xué)習(xí)，獲取知識。機(jī)器學(xué)習(xí)也是計算機(jī)具有智能的重要標(biāo)志。（1）：學(xué)習(xí)是構(gòu)造或修改所經(jīng)歷的事物的表示。該觀點(diǎn)強(qiáng)調(diào)知識的表示。（2）學(xué)習(xí)是知識的獲取。該觀點(diǎn)強(qiáng)調(diào)知識獲取。（3）：學(xué)習(xí)是系統(tǒng)在相似的任務(wù)中，做一些適應(yīng)性變化，使得在下一次類似的任務(wù)中，做得更好。該觀點(diǎn)強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)的效果。機(jī)器學(xué)習(xí)分類學(xué)習(xí)過程的本質(zhì)是學(xué)生(學(xué)習(xí)系統(tǒng))把教師或環(huán)境(如書本)提供的信息轉(zhuǎn)換成能夠理解的形式記憶下來，以便將來使用。當(dāng)前,國際上流行的機(jī)器學(xué)習(xí)分類方法主要有：按應(yīng)用領(lǐng)域分類(專家系統(tǒng)、問題求解、認(rèn)知模擬）；按獲取知識的表示分類(邏輯表達(dá)式、產(chǎn)生式規(guī)則、決策樹、框架、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))；按推理策略分類(演繹推理和歸納推理)；按系統(tǒng)性分類(歷史淵源、知識表示、推理策略、應(yīng)用領(lǐng)域)。建立模型的發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)BACON系統(tǒng)