大连海事大学：智能决策支持系统与天气数据三维图象研究

《天气数据的三维图象-智能决策支持系统》是由大连海事大学交通运输管理学院袁长峰副教授主讲的一门课程，旨在通过深入探讨决策支持理论与实践，帮助学生理解和应用这一领域在实际中的应用，特别是针对天气数据的分析和决策支持。课程涵盖了以下几个关键知识点： 1. **决策支持系统概述**：首先，学生们会学习决策支持系统的概念，理解其与传统管理信息系统(MIS)的区别，掌握DSS的产生背景和发展理论基础。 2. **模型辅助决策**：课程中会讲解如何设计和运用模型进行辅助决策，让学生掌握决策过程中的策略思考和方案分析。 3. **数据库与人机交互系统**：学生会了解决策支持系统的基本体系结构，包括数据库设计和人机交互界面的重要性，以及如何实现有效的数据处理和用户交互。 4. **DSS与专家系统**：深入剖析DSS的组成部分，包括模型库系统和专家系统，让学生理解产生式专家系统的工作原理。 5. **综合决策支持系统设计**：课程会涉及如何设计和开发具有模型库和数据库的简单DSS，提升学生的实践能力。 6. **人工智能基础**：通过邵军力、张景、魏长华编著的《人工智能基础》教材，学生将进一步理解DSS中可能涉及到的人工智能技术。 7. **实例分析**：以百事可乐瓶子形状和包装决策为例，以及著名的“囚徒困境”情境，来演示决策过程中如何权衡利弊和策略选择。 8. **决策过程**：课程强调确定决策目标的重要性，教授如何设定明确的目标并进行有效决策。 教材与参考书目提供了多本权威著作，如陈文伟的《决策支持系统及其开发》、《决策支持系统教程》，张玉峰的《决策支持系统》，以及高洪深的《决策支持系统(DSS)理论·方法·案例》等，以确保学生获取全面深入的学习资料。 课堂授课结合上机实验，理论与实践相结合，通过38个学时的讲解和14小时的实践操作，帮助学生掌握DSS的核心技术和应用方法，同时关注未来发展趋势，培养学生的创新思维和解决实际问题的能力。