决策支持系统试题解析与知识点总结

"决策支持系统试题" 决策支持系统（Decision Support System, DSS）是一种用于帮助决策者在半结构化和非结构化决策问题中做出更好决策的信息系统。本资源包含了一些关于DSS的基础试题，涵盖了填空题和名词解释，旨在帮助学习者巩固和测试自己在DSS领域的知识。 在填空题中，涉及了以下关键知识点： 1. DSS工具通常分为语言类和外壳类，外壳类工具提供了更方便的用户界面和交互方式。 2. DSS生成器用于快速开发决策支持系统，主要用于构建SDSS（特殊决策支持系统）工具。 3. ROMC（Remembering, Organizing, Manipulating, Communicating）是面向用户目标的概念，强调系统应具备记忆、组织、操作和沟通的能力。 4. 决策过程通常包括理解问题、设计解决方案和选择最佳选项。 5. DSS的四库一接口指的是数据库、知识库、方法库、模型库和人机接口，它们是DSS的核心组成部分。 6. 自然语言处理涉及查字典、句法分析、语义理解和语用分析，使得系统能理解并回应自然语言指令。 7. 开发知识库的关键技术包括知识获取、解释、表示和推理，以及知识库的管理和维护。 8. DSS的主要功能包括用户与系统对话管理、数据管理和模型管理。 9. DSS的内部资源包括硬件、软件、模型和数据。 10. 系统的柔性包括求解柔性、适应性柔性、修改的柔性和发展柔性，反映了系统应对变化的能力。 11. 请求变换器和对话控制在分析环境条件和资源可用性时起着重要作用，用户词典则有助于理解用户输入。 12. 语义数据模型如E-R模型、TAXIS模型、RM/T模型、SDM模型、事件模型等，是数据建模的重要工具。 名词解释部分涉及了以下概念： 1. 模型是系统属性的抽象描述，用于揭示系统的行为和规律。 2. 数据开采是从大数据中提取隐藏知识的过程，这些知识可以是潜在的、未知的且有价值的。 3. 元数据是关于数据源的描述性信息，包括数据的来源、创建日期和内容定义等。 4. 知识发现是通过数据开采从数据库中找出有价值信息的过程，包括预处理、模型提取和结果表达。 5. 数据仓库是专门为决策支持设计的数据库，整合了多源数据，保持稳定，以支持决策。 6. 群决策是多人共同参与的决策过程，通过讨论和评估多种方案来达成共识。 这些试题覆盖了DSS的基础理论、功能、模型、数据处理和决策过程等多个方面，适合于学习和复习DSS相关知识。