大连海事大学智能决策支持系统三层次结构详解

"智能决策支持系统（Decision Support System, DSS）是1981年由R.H.Bonezek等人提出的三系统结构形式的重要组成部分，主要包括语言系统（LS）、知识系统（KS）和问题处理系统（PPS）。这种结构强调了知识系统在DSS中的核心地位，它融合了人工智能技术，使得系统能够处理复杂的决策问题。 1. **语言系统**：作为用户与系统之间的接口，语言系统负责理解用户的自然语言输入，将其转化为计算机可以理解的形式，以便于知识系统解析和处理。这涉及到自然语言处理（NLP）和语义理解等技术。 2. **知识系统**：是DSS的核心，它包含了预定义的规则、模型、数据和算法，以及对业务领域的专业知识。这部分通常运用了人工智能技术，如专家系统（Expert System）、模糊逻辑和数据挖掘等，帮助系统分析和推理，为决策提供支持。 3. **问题处理系统**：负责执行知识系统的指令，通过计算和模拟来求解决策问题，可能涉及搜索算法、优化技术等。它将知识系统的决策结果转化为实际操作步骤。 袁长峰副教授在大连海事大学交通运输管理学院的研究内容涵盖了决策支持系统的广泛领域，包括系统概述、模型辅助决策、数据库与人机交互、DSS的基本体系结构设计和开发、专家系统的原理以及综合DSS的构建。课程目标包括理解DSS的概念、区别于MIS系统的特点，设计和应用决策模型，以及掌握DSS的开发技术和未来发展趋势。 教学方法采用课堂授课与上机实验相结合，强调理论与实践的结合，让学生不仅理解理论知识，还能通过实际操作加深理解。教材推荐涵盖了多本权威著作，如陈文伟的《决策支持系统及其开发》等，这些书籍深入浅出地介绍了DSS的基础理论、应用实例和技术细节。 在教学过程中，学生将学习如何确定决策目标，理解决策过程的各个阶段，如识别问题、分析选项、评估风险和选择最佳方案。通过囚徒困境等经典案例，学生们能直观体验决策的复杂性和互动性。智能决策支持系统的"三系统"结构形式为现代企业管理提供了强大的工具，帮助人们在面临决策挑战时更有效地利用信息和知识。"