智能决策支持系统在政府绩效评估中的应用研究

"人工智能-机器学习-智能决策支持系统的研究与应用江维芳.pdf" 本文主要探讨了在政府电子政务背景下，如何运用人工智能和机器学习技术构建智能决策支持系统，以提升政府绩效评估和管理效率。政府绩效评估决策支持系统在传统决策系统的基础上，强化了决策支持功能，为政府高层提供了基于数据的决策依据。 首先，文章阐述了建立这样一个系统的必要性，尤其是在政府政务电子化的快速发展中，解决信息化实施问题的重要性。通过信息服务软件的开发，该系统能够实现对政府各职能部门绩效的有效管理和考核，利用信息技术和先进的决策分析方法，对下属部门的政绩进行多阶段、多维度的考核。 在技术实现上，系统采用B/S架构，利用ASP.NET 2.0技术和Visual Studio 2005进行前端页面设计和动态网页开发，MSSQL Server 2000作为后台数据库管理系统。对于复杂的绩效考核指标，文章提出了基于计算智能（如模糊逻辑、神经网络、遗传算法等）的单一或混合评价方法，这些方法可以适应不同复杂问题的评价需求，并被整合到综合评价平台中。 系统设计分为三大部分：第一部分介绍研究背景、目的、方法及决策支持系统和绩效评估的基础理论；第二部分详细描述了系统的需求分析、总体框架设计、模型库和指标体系的构建，以及后台数据库的设计，同时还涵盖了各子系统的具体设计，包括其业务流程和功能；第三部分是对全文的总结，回顾了研究内容，并对未来可能的研究方向进行了展望。 关键词：决策支持系统、政府绩效评估、指标体系 该研究不仅对政府信息化建设有实际指导意义，也为人工智能和机器学习在公共政策领域的应用提供了参考，展示了技术如何助力政府提升治理效能和公共服务质量。