简述决策支持系统的系统结构

决策支持系统（DSS）通常由以下三个主要组成部分组成：

1. 数据仓库或数据集成器：该组件将从多个源收集的数据结合在一起，并将其存储在中央库中，通常使用数据挖掘和数据分析技术来筛选数据并提取有用的信息。

2. 模型管理器：该组件加载和管理各种决策模型，以便需要时调用。这些模型可以基于规则、案例、专家知识和机器学习技术来开发。

3. 用户界面或交互组件：它通过提供用于查询、报告和可视化数据的工具来帮助用户与系统交互。这是用户与DSS进行交互的前台应用程序。

总结：决策支持系统的系统结构通常由数据仓库或数据集成器、模型管理器和用户界面或交互组件三个主要组成部分组成。

相关问题

简述本课程项目中数据仓库分层结构以及每层作用。

本课程项目中，数据仓库采用了经典的Kimball架构，分为以下四个层次：

1. 源系统层：该层包含了所有企业中各个业务部门使用的各种操作系统、应用软件、数据库等源系统。其主要作用是收集企业内部的数据，并将其传输到数据仓库中。

2. 数据集成层：该层是将各个源系统中的数据进行整合、清洗、转换等处理的层次。其主要作用是对数据进行清洗、变换和整合等操作，以确保数据的质量和准确性。

3. 数据存储层：该层是数据仓库中存储数据的主要层次，其中包括了数据仓库和数据集市两个部分。数据仓库用于存储企业的历史数据，而数据集市则用于存储一些特定的数据集，如销售数据、客户数据等。

4. 业务智能层：该层是数据仓库中最上层的层次，主要提供了各种数据分析、查询、报表等功能。其主要作用是为企业内部的各个业务部门提供数据支持，以帮助企业做出更加明智的决策。

简述一下人工智能发展的历史阶段

人工智能发展的历史可以分为以下几个阶段：

1. 人工智能的起源阶段（1956~1969年）：这一阶段主要是人工智能的概念提出和发展初期。1956年举行了历史上第一次人工智能会议，标志着人工智能的诞生。在这个阶段，人工智能主要以符号逻辑为基础，试图用计算机来模拟人类的思维和智能。

2. 知识表示和推理阶段（1970~1980年）：这一阶段主要是围绕着知识表示和推理展开的。人工智能开始采用更加复杂的知识结构和推理机制，如专家系统、语义网络、产生式规则等，以实现更加复杂的智能任务。

3. 神经网络和机器学习阶段（1980~1990年）：这一阶段主要是神经网络和机器学习技术的兴起。神经网络和机器学习是人工智能的重要分支，它们试图从数据中学习出规律，并用这些规律来解决实际问题。这一阶段的代表性技术包括反向传播算法和支持向量机等。

4. 智能代理和多智能体阶段（1990~2000年）：这一阶段主要是智能代理和多智能体技术的发展。智能代理是一种能够自主行动、感知环境并作出决策的程序，多智能体是指多个智能代理之间的交互和协作。这一阶段的代表性技术包括强化学习、规划和博弈论等。

5. 深度学习和大数据阶段（2000年至今）：这一阶段主要是深度学习和大数据技术的兴起。深度学习是一种利用多层神经网络实现高级特征提取和分类的方法，它在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。大数据技术则为人工智能提供了更加庞大的数据支持，使得人工智能能够更加准确地预测和决策。