决策支持系统中的图像数据量分析

该资源主要讨论了决策支持系统的基本概念、模型辅助决策、数据库与人机交互、专家系统以及新一代DSS的发展，并结合实例深入解析决策支持系统的运用。此外，还涉及了几种常用图像的数据量，包括8位、16位和24位图像在不同分辨率下的数据大小。 在《决策支持系统》中，袁长峰副教授探讨了决策支持系统(DSS)的起源、组成和理论基础。DSS是用于辅助非结构化和半结构化决策问题的计算机应用系统，它与管理信息系统(MIS)的主要区别在于，DSS更注重提供分析工具和模型来帮助决策者处理复杂问题。决策过程包含有意识地选择最佳方案，涉及到问题识别、信息收集、备选方案生成、评估和选择等步骤。 DSS的基本体系结构包括模型库系统、数据库、知识库、用户接口和中央处理器。模型辅助决策强调利用数学模型或仿真模型来分析问题，而数据库与人机交互系统确保了信息的有效存储和获取。专家系统则利用人工智能技术，模拟专家的决策逻辑，提供专业知识和经验。 课程的学习目标是理解和掌握DSS的核心概念，能够设计和应用模型进行辅助决策，构建包含模型库和数据库的简单DSS，并理解专家系统的基本原理。教材推荐了多本关于决策支持系统的著作，包括陈文伟教授的《决策支持系统及其开发》和《决策支持系统教程》，以及张玉峰的《决策支持系统》等。 在图像数据量部分，8位图像支持256种颜色，16位图像支持65536种颜色，24位为真彩色，提供了丰富的色彩表现。随着分辨率的增加，图像数据量显著增长，例如，从640×480到1280×1024，24位真彩色图像的数据量从900KB增加到3.75MB。这些数据对于理解图像存储需求和计算资源的规划至关重要。 课程安排包括38学时的课堂授课和14学时的上机实验，以及2学时的考试，旨在通过理论学习和实践操作，使学生全面掌握DSS的相关知识和技能。通过学习，学生将了解DSS的发展趋势，如新一代DSS如何整合更多先进技术，以更好地服务于现代企业的决策需求。