智能决策支持系统模型与应用详解

"智能决策支持系统 46P" 智能决策支持系统是一种高级的信息系统，它结合了人工智能、数据库技术、数据分析和人机交互等多种技术，旨在帮助决策者在复杂的不确定环境中做出更科学、更有效的决策。该系统通常包括多个关键组成部分，如模型库、数据库、人机交互界面等。 1. 决策支持系统（DSS）：DSS是一种辅助非结构化或半结构化决策的工具，它提供对数据的访问、分析和建模能力，以支持决策过程。DSS通常不规定决策步骤，而是根据用户需求提供灵活的支持。 2. 智能决策支持系统（IDSS）：相对于传统的DSS，IDSS增加了人工智能元素，如专家系统、机器学习和自然语言处理等，使得系统能够理解和模仿人类的决策过程，提供更智能化的建议。 3. DSS的两类基本结构： - 基于X库的体系结构：这种结构强调数据的存储和访问，X可以是特定领域的数据，如财务数据或销售数据。 - 基于知识的DSS体系结构：这种结构以知识库为核心，包含专门的推理机制，用于模拟专家的决策逻辑。 4. 模型库系统： - 模型库：存储各种决策模型的地方，模型之间可以通信并互相调用。 - 模型字典：记录模型的详细信息，如模型的功能、用途和参数。 - 内部数据库：存储模型运行所需的数据。 - 模型库管理系统：负责模型的创建、连接、重构以及运行管理。 5. 模型库的内容及分类： - 功能分类：模型可分为预测模型、优化模型等。 - 结构分类：单元模型（如专用模型、通用模型）和决策支持模型（由单元模型组合而成）。 - 分类：通用模型库、专用模型库和智能模型库。 6. 模型的存贮方式： - 子程序存贮：模型作为单独的程序模块存在。 - 数据存贮：仅存储模型所需的数据。 - 语句存贮：模型定义以特定语言形式存储。 7. 模型库管理系统功能： - 构模管理：处理模型的生成、连接和重构。 - 模型存取管理：控制模型的访问权限。 - 模型运行管理：包括模型运行前的准备、数据连接、模型组合和执行控制。 8. DSS中的数据库系统： - 数据析取模块：获取和处理数据。 - DSS数据库：存储决策所需的数据。 - 数据库管理系统：管理数据的存储和检索。 - 数据字典：记录数据库的元数据。 - 数据查询模块：提供中间数据库以方便用户查询。 9. 人机对话系统： - 用户友好的界面和易用性是关键。 - 结构化人机对话系统的发展提高了交互效率。 10. DSS实例： - 大庆测井公司经营决策支持系统包括预测、模型、分析、查询和维护五个子系统。 - 关键技术包括基础数据管理、模型运行数据的实时更新、模型数据库设计以及交互式语句存贮模型的执行。 通过这些组件和功能，智能决策支持系统能够为用户提供定制化的决策建议，帮助他们在复杂环境中进行更高效、更准确的决策。