決策支持系統(tǒng)的概念和組成(參考版)
2025-01-16 19:37本頁面
【正文】 很多人將數(shù)據(jù)挖掘和 KDD作為互換的術(shù)語來使用，其實它們是有區(qū)別的， KDD是一個綜合的過程，包括實驗記錄、迭代求解、用戶交互以及許多定制要求和決策設(shè)計等，而數(shù)據(jù)挖掘只是 KDD中的一個具體但又關(guān)鍵的步驟。 第三、四節(jié) 人工智能與群體決策支持系統(tǒng) 數(shù)據(jù)倉庫的優(yōu)點 數(shù)據(jù)倉庫有兩大優(yōu)點：一方面，它使我們不必重新編制輸入（事務(wù)）處理系統(tǒng)，就能夠建立一個結(jié)構(gòu)化的環(huán)境，將輸出（決策支持）處理移入新環(huán)境（數(shù)據(jù)倉庫）中；另一方面，它建立概念模式（邏輯數(shù)據(jù)模型）、內(nèi)部模式（歷史文件）和外部模式（數(shù)據(jù)倉庫）的三模式環(huán)境，其中，歷史文件中的 “多對多 ”（m*n）維護(hù)關(guān)系可以簡化為三模式環(huán)境下的多個 “一對多 ”（ m+n）關(guān)系。元數(shù)據(jù)不包含任何業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫中的實際數(shù)據(jù)信息，它負(fù)責(zé)組織整個數(shù)據(jù)倉庫的組織結(jié)構(gòu)。 第三、四節(jié) 人工智能與群體決策支持系統(tǒng) 數(shù)據(jù)倉庫的結(jié)構(gòu) 數(shù)據(jù)倉庫是在原有的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上發(fā)展形成的，但不同于數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)形式，它從原有的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫中獲得的基本數(shù)據(jù)和綜合數(shù)據(jù)被分成一些不同的層次，包括：當(dāng)前基本數(shù)據(jù)、歷史基本數(shù)據(jù)、輕度綜合數(shù)據(jù)、高度綜合數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)。利用這種集成信息，可方便用戶對信息的訪問，更可使決策人員對一段時間內(nèi)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，研究事物發(fā)展的趨勢。 第三、四節(jié) 人工智能與群體決策支持系統(tǒng) 數(shù)據(jù)倉庫的概念 ： 數(shù)據(jù)倉庫定義為：數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、不同時間的數(shù)據(jù)集合，用于支持經(jīng)營管理中決策制定過程。 第三、四節(jié) 人工智能與群體決策支持系統(tǒng) 群體決策的技術(shù)支持（ 1）數(shù)據(jù)倉庫技術(shù) 數(shù)據(jù)倉庫（ Data Warehouse ， DW ）的概念是Prism Solutions公司副總裁 . Inmon在 1992年出版的書《建立數(shù)據(jù)倉庫》（ Building the Data Warehouse ）中提出的。它將具有層次問題求解和協(xié)商問題求解的能力。層次 3：將層次 2的技術(shù)結(jié)合起來，對群組決策中信息交互的內(nèi)容和方式提供智能型指導(dǎo)。 第三、四節(jié) 人工智能與群體決策支持系統(tǒng) 三、群體決策的層次GDSS可提供三個層次的決策支持： 層次 1：在決策者之間溝通信息，消除交流障礙，旨在通過改進(jìn)成員之間信息的交互來改進(jìn)決策過程。 第三、四節(jié) 人工智能與群體決策支持系統(tǒng) 二、群體決策群體決策的概念群體決策的方法群決策有以下幾種形式： 多方案決策： 兩個或多個人召集在一起，討論實質(zhì)性問題，提出解決某一問題的若干方案，評價這些方案各自的優(yōu)劣，最后作出決策。2）計算智能 計算智能包括神經(jīng)計算、模糊系統(tǒng)、遺傳算法、進(jìn)化程序設(shè)計等。 系統(tǒng)與表達(dá)語言： 用人工智能來深化計算機(jī)系統(tǒng)（如操作系統(tǒng)）和語言。 智能檢索系統(tǒng)： 具有智能行為的情報檢索。 機(jī)器人學(xué)： 完成人部分工作的機(jī)器人。 學(xué)習(xí)： 歸納學(xué)習(xí)和類比學(xué)習(xí)。 自然語言處理： 如語言翻譯、語音識別、語言生成和理解等。 第三、四節(jié) 人工智能與群體決策支持系統(tǒng) 人工智能的研究范圍人工智能研究的基本范圍如下： 問題求解：如下棋程序。雖然此計劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮 第四階段： 80年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展 1987年，美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國際會議，宣告了這一新學(xué)科的誕生。人工智能的發(fā)展歷史可分為四個階段：第一階段： 50年代人工智能的興起和冷落 第三、四節(jié) 人工智能與群體決策支持系統(tǒng) 人工智能發(fā)展歷史 第二階段： 60年代末到 70年代，專家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新高潮。 第二節(jié) 決策支持系統(tǒng)的組成 一、人工智能 人工智能是計算機(jī)科學(xué)的一個分支，是一門研究機(jī)器智能的學(xué)科，即用人工的方法和技術(shù)，研制智能機(jī)器或智能系統(tǒng)來模仿、延伸和擴(kuò)展人的智能，實現(xiàn)智能行為。 第二節(jié) 決策支持系統(tǒng)的組成 五、支持先進(jìn)制造和管理模式的決策支持系統(tǒng) 現(xiàn)代企業(yè)決策支持系統(tǒng)的特點為：系統(tǒng)下的 PMS重組性、 CIAS隨意性和 DSS智能性。分形理論、混沌理論、突變論和協(xié)同論等復(fù)雜系統(tǒng)理論是先進(jìn)制造系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)，國際上已公認(rèn)無疑，但具體的研究結(jié)果尚未見到。 第二節(jié) 決策支持系統(tǒng)的組成 五、支持先進(jìn)制造和管理模式的決策支持系統(tǒng) 目前國內(nèi)外對先進(jìn)制造系統(tǒng)與管理模式的文章已有不少，但多數(shù)是一般概念的論述。決策分析與決策支持系統(tǒng)是一種幫助人們分析風(fēng)險、降低風(fēng)險，為奪取機(jī)遇而作出正確決策的科學(xué)方法，是信息時代企業(yè)必不可少的有效支持工具。 第二節(jié) 決策支持系統(tǒng)的組成 五、支持先進(jìn)制造和管理模式的決策支持系統(tǒng) 在信息時代，制造業(yè)面臨著不斷改變與不可預(yù)測 (Continuous Changing and Unpredictable)的生存環(huán)境，提出了許多新的制造與管理模式，如精良生產(chǎn)、敏捷制造、經(jīng)營過程重構(gòu)、并行工程等，以達(dá)到增強企業(yè)應(yīng)變能力的目的。我們可以采取兩種方法：自行設(shè)計這種多功能的集成語言來完成決策支持系統(tǒng)的需求；選用功能較強的計算機(jī)語言，如 C， C++， java,vb等作為宿主語言，增加一些它不足的功能語句，如數(shù)據(jù)處理功能語句，嵌入到宿主遺言中形
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