决策支持系统-复习总结ecust09

1 《决策支持系统》期末整理 2012.06.04 By Sinky

决策支持系统

一、DSS概论

1. ?

高层管理人员的角色、工作职能和特点 现代管理理论：经理五项职能理论

决策 组织 领导 控制 创新 其中决策 和创新 是经理最为重要的职能 ?

三类角色 细分角色

组织形象、联络者、领导者、下属 监听者、传播者、发言者

创业者、危机处理者、资源分配者、谈判者

人际关系角色

信息角色 决策角色 2. ?

DSS的产生背景和发展历程

20世纪50年代，电子数据处理系统EDP 20世纪70年代，MIS成为现实 MIS的发展出现一定的停滞 当时对MIS的定位

MIS：由人、计算机等组成的能进行管理信息的收集、传递、存储、加工、维护和使用的系统

当时对MIS研究过程中发现：MIS技术及方法论上固有的东西，使传统的MIS难于适应多变的企业外部和内部环境 结构化系统开发方法、生命周期 信息导向的开发模式

系统分析人员和信息系统的定位

不要试图取代决策者去做出决策，而是支持决策者

? 一般认为，DSS概念是由MIT教授Scott Morton提出。1971年，“管理决策系统”：“交互式的计算机系统，可以帮助决策者使用数据及模型来解决非结构化的问题”

1974年，G. Davis将DSS的基本概念写进商学院教材《管理信息系统——概念基础、结构和开发》 1979年，John Rockart提出EIS概念 1981年，召开第一次DSS国际会议

? 1970-1980，诞生期

提出了概念，出现了实用性的系统，对DSS功能达成基本共识 1980-1990，发展期

概念进一步发展，出现了EIS、IDSS、GDSS等分支，决策支持过程细分 1990-现在，“成熟期”/“多维发展期”

数据仓库、知识管理、协同工作等的发展对DSS发展的支持和促进

3. ? ?

DSS应用特征（DSS发展动力、对用户重要的DSS因素、DSS工作方式） DSS的发展动力来自组织决策的需要和环境的压力，DSS的效用

DSS对用户最重要的五个因素（Keen研究财务计划DSS对于用户的作用）

– – – – –

反应速度 易用性

软件包的某些特性（风险分析、因果分析） 敏感性分析 对时间的节省

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外部环境 内部运作 历史数据 管理目标 DSS所提供的分析、检索、 问题、条件等 模拟、计算、沟通能力 风险、效益、成本、性能、损耗等 满意？ Y 交付执行 ? 4. ?

DSS与传统MIS的区别与联系 几种观点：

MIS是一个总概念，DSS是MIS发展的高级阶段或高层子系统；

DSS是鉴于MIS的不足而推出的目标不同于MIS的新型系统；（DSS的“产生”）

修正条件、方案 N MIS是DSS的基础部分，也即DSS包括提供决策信息的MIS，MIS是DSS的一个子 系统； 有广义与狭义之分，就狭义而言，MIS与DSS是不同的系统，就广义而言，DSS是 MIS的分系统。

二、系统、模型和决策

5. 6. ?

决策问题的要素 决策者、决策风格

对于任何决策活动来说，决策者是必不可少的主体。进行决策活动的主体可以是个体也可以是群体。

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?

问题的境况context、决策者的洞察力perception、决策者的价值观共同影响决策风格。 ? ? ? ? ?

指令型directive 分析型analytical 概念型conceptual 行为型behavioral

决策风格与DSS的设计和使用有关

决策风格能够反映出决策者的特定反应和问题解决的一般方法 若，DSS用户的主导决策风格是分析型的，

则，使用程序化的DSS往往能有更高的效率，在使用过程中往往需要获取大量的数据

资源和模型

? 获取数据方式：感知型、直觉型 处理数据方式：思考型、感觉型

? 决策风格： ? ? ? ?

系统型：感知+思考 喜欢用量化信息，如：成本分析和评价

思辨型：直觉+思考 喜欢思索未来的可能性，如：带灵敏度分析的决策树 司法型：感知+感觉 注意当前的环境，如采用决策小组 直观判断型：直觉+感觉 重视现实可能性，如用双向调整的方法

? 7. ?

决策模型、决策过程 决策模型 ?

图标模型（Iconic Models）：图标模型是最形象的模型，它是我们所研究对象的一个物理复制品。

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?

类比模型(Analog Models)：类比模型比图标模型更为抽象，它在外观上与实际事物并不相象，但用某种符号或功能表示出了原事物的基本性质。 ?

数量模型(Quantitative models)：数量模型是最抽象的模型，它用有限的数学符号以及确定的计算法则来表示现实事物。

?

变量是数量模型中的重要因素

决策变量、不可控变量、结果变量 、中间变量

?

决策过程

8. ?

决策的结构化程度 结构化决策

? 决策过程和决策方法有固定的规律或规则，能明确表达

? 能将决策方法与步骤交待给不同的决策人员，并使决策结果基本一致 ? 能将决策方法与步骤在计算机系统上实现，替代人作决策 ? 决策的每个阶段均是结构化的 ?

非结构化决策

? 决策过程和决策方法没有固定的规律或规则

? 主要靠主观行为（直觉、经验、学识、个人偏好和风格等）作决策 ? 决策结果往往因人而异，好坏差别较大 ? 决策的每个阶段都是非结构化的 ?

半结构化决策

? 介于结构化和非结构化两种决策类型之间

? 决策过程和决策方法有一定的规律或规则，但又不能完全确定 ? 某些步骤要靠经验与直觉解决

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9. ?

决策的确定性 确定型决策

能获得问题的完全信息，能准确预计将来的情况，后果是明确的、肯定的，仅有一种结果

例1：每种产品的销售量和获利的情况已知，

研究生产哪几种产品获利最大

2：银行存款或债券获利方案

大都是结构化的短期的决策，可求最优解 可用方法：线性规划、非线性规划、动态规 划、直观法、临界点法、效益成本分析法... ?

风险型决策

有多种后果，每种后果的概率可统计计算或经验估算求得。每种方案都有一定的风险 例1：经销新产品有畅销、一般、积压等结果 2: 一笔资金用于某股票的投资有几种结果 不能直接采用最优解准则，而应从总体上或 最大可能性角度采用概率统计方法评选 风险型决策所求得的问题解是期望解 常用方法：期望值准则、最大可能准则、 机会均等准则和边际分析准则等 ?

不确定型（随机性）决策

环境条件不确定，可能出现不同的情况（事件），而情况出现的概率也无法估计 在很大程度上取决于决策者的意志、胆略和风度，如冒险、保守或折中等

常用准则：最大最小化（最小最大化）准则、最小最大化后悔准则，最大最大化（最小最小化）准则和折中准则等

10. 适用DSS的问题类型 ?

五种类型 ? ?

可以依赖某种简单的规则来决策的问题。如：企业管理中属于基本业务的现场管理活动。

决策者有决策的思路但不能简单地得到理想的结果。在这一类环境下，管理者自身实际上有能力解决面临的问题，但是需要使用IT技术帮助他改进决策的效率。采用数据查询、表计算软件应用等技术，可以在决策活动中起到良好的支持作用。例如，现金流预测、财务状况分析、公司成长情况分析等 ?

可以选择的目标和途径往往很多，决策者无法发现恰当的途径，采用信息技术可以帮助决策者发现更好的决策途径。 ?

问题的结构过于复杂，或者问题的规模过分庞大，已经超出了决策者能够处理的能力，需要计算机来帮助决策者简化问题。 ?

问题过分复杂，或者问题的环境是动态的，决策者没有某种决策的规则和流程，只能采用尝试法。

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三、DSS的体系结构 11. DSS定义（基本特征） ?

基本特征

应用对象：以中高层管理人员为主，处理问题：半结构化、非结构化的决策问题 模型或分析技术 + 数据存取技术 交互会话，易于使用 强调灵活性及适应性

支持但不是代替高层决策者制定决策 12. DSS分类（面向数据、面向模型） ?

面向数据的DSS

有充足的业务数据，如金融、流通 强大的数据处理功能 如：股票市场分析软件包 ?

面向模型的DSS

强大的模型库管理系统 模型分析功能

如：交互式财务计划系统IFPS

13. DSS研究概念框架（三个技术层次、用户角色） ?

技术上，DSS具有三个层次：

专用DSS、DSS生成器、DSS工具

它们面向不同的人员，起着不同的作用，三个层次相互间有着依托支撑的关系。

?

专用DSS，Specific DSS

是面向最终用户的DSS，针对特定的决策环境和需求而开发，给特定的决策者使用。因此一个企业可以有多个专用DSS。

Eg：警察巡逻任务部署系统

DSS生成器，DSS Generator

可以用来迅速、方便、经济地生成专用DSS，包括数据、模型和对话等的管理技术以及结合它们的接口。

Execucom公司的IFPS（交互式财务计划系统）

Micro-Strategy的DSS Architect

?

生成器也是相对专用的，例如：IFPS专门用于生成财务计划决策支持系统。

（1）不同的DSS在开发技术与构件上都有共性部分，例如，开发语言、结构框架、基本算法、输入输出程序等； （2）从零点开始的DSS开发方式周期过长，与应用对象的变化不相适应。

?

DSS工具，DSS Tool

用来构造专用DSS和DSS生成器的基本硬件和软件单元，提供各种在生成专用DSS和DSS生成器是需要的基本模块。 ?

相互关系

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?

用户角色

14. DSS的基本结构（概念结构、几种结构） ?

DSS的开发首先要确定系统结构

DSS的结构必须建立在概念模式之上

系统的概念模式描述系统形式、“真实系统”、人、系统环境之间的关系

?

DSS的基本模式

?

目前DSS的系统结构大致有两大类：

（1）一类是以数据库、模型库、方法库、知识库及对话管理等子系统为基本部件构成的多库系统结构； （2）另一类是以自然语言、问题处理、知识库等子系统为基本部件构成的系统结构。

?

三角式结构

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?

串联结构 ?

以对话管理子系统牵头，将模型库与数据库以直线方式联结，特点是对话子系统不直接与数据库子系统联系，省去两者接口，系统结构较简单。 ?

须通过模型库子系统转达对话子系统的操作请求，模型库子系统必须设有用户操作数据库的转接功能。

?

熔合式系统结构 ?

将数据库子系统与模型库子系统熔为一体，可以说是后者建立在前者的基础上，也可以说是前者被嵌入后者之中，模型运行时直接调用数据库中的数据。 ?

缺点是更换数据库子系统时，模型库子系统需作较大的改动，也即系统的移植性较差。

四、数据操作和数据管理

15. DSS的数据处理（DSS数据特点、应具备的数据处理能力） ?

DSS的数据特点：

面广且又具概括性；

除了组织内部数据外，还有大量的是组织外部数据，例如政策法规、经济统计数据、市场行情、同行动向及科技情报等； 大都经过加工、浓缩或汇总，例如历月销售额、利润增长率、市场占有率等。

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?

DSS应具备的能力 ? ? ? ? ? ?

数据化简

多重数据源（个人、内部、外部） 长周期的数据存储 共享的和个人的数据 提高用户的记忆能力

多种数据操作功能和友好的操作界面

16. 数据处理技术（DSS数据库子系统构成/基于数据的DSS结构、DSS数据处理功能） ?

DSS数据库的设计策略

DSS数据库与业务数据库相结合，形成一个综合数据库 DSS重新建立自己的数据库

采取析取方式，把有关数据从源数据库析取到目标数据库中

?

? ? ?

对于基于数据的DSS 来说，数据的质量往往是决定系统性能的因素。 数据处理技术和手段 ? ? ? ? ? ?

数据过滤（噪音、无用、无意义） 数据分类（多视角、按业务、按时间） 数据转换（多数据源、数据表达方式） 数据编辑（规范统一、时间戳） 数据完备化 数据可视化

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17. 两类DSS的数据特性（常规型DSS、动态型DSS） ?

常规型DSS

决策类型少 重复发生的决策活动 如，火车调度系统 ?

动态型DSS

决策类型较多 决策活动事先无法预知

如，可口可乐公司的定价分析系统

?

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?

五、数据仓库和商业智能

18. 数据仓库（两种数据环境的差别、DW的基本概念、主要特征） ?

事务处理环境不适合DSS的原因：

事务处理和分析处理的特性不同 数据集成问题

“蜘蛛网”问题、处理分散、数据不一致等 数据动态集成问题 历史数据问题 综合数据问题 ?

操作型数据环境和分析型数据环境的分离

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?

数据仓库定义为：“一个面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程”。 ?

主要特征 ?

面向主题的 subject oriented按主题整理和存储数据，每个主题对应一个分析领域

主题领域以一组相关的表来具体实现

一个主题领域的表来源于多个操作型应用（如：客户主题，来源于：定单处理；应收帐目；应付帐目；…） 相关的表通过公共的键码联系起来 每个键码都有时间元素

主题内数据可以存储在不同介质上（综合级，细节级）

?

整合的 integrated多来源的数据经过提取、净化、转换、装载，形成集成、一致的形式ETL，Extraction,

Transform, Load

? ?

时间性的 time variant数据有时间属性，“时间维”

稳定的 nonvolatile 批处理增加，仓库已经存在的数据不会改变

19. 数据仓库的体系结构 ?

一个典型的企业数据仓库系统通常包含数据源、数据存储与管理、OLAP服务器以及前端工具与应用四个部分。

?

数据源：是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。 ? ?

通常包括企业内部信息和外部信息

内部信息包括存放于企业操作型数据库中的各种业务数据和办公自动化（OA）系统包含的各类文档数据 ? ?

外部信息包括各类法律法规、市场信息、竞争对手的信息以及各类外部统计数据及各类文档等

数据的存储与管理：是整个数据仓库系统的核心。 ?

对业务系统的数据进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行重新组织，最终确定数据仓库的物理存储结构 ?

组织存储数据仓库元数据（具体包括数据仓库的数据字典、记录系统定义、数据转换规则、数据加载频率以及业务规则等信息）

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?

按照数据的覆盖范围，数据仓库存储可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为“数据集市”，Data Mart） ? ?

数据仓库的管理包括数据的安全、归档、备份、维护、恢复等工作

OLAP服务器 ?

对分析需要的数据按照多维数据模型进行再次重组，以支持用户多角度、多层次的分析，发现数据趋势。

? 前端工具与应用 ?

前端工具主要包括各种数据分析工具、报表工具、查询工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市开发的应用。 ?

其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工具既针对数据仓库，同时也针对OLAP服务器。

20. 联机分析处理OLAP

21. BI（基本概念、体系架构、BI失败原因、数据挖掘基本概念） ?

Business Intelligence, BI

? ?

1996年，Gartner Group提出

商务智能是一种能力：通过智能地使用企业的数据财产来制定更好的商务决策。从不同的数据源收集

的数据中提取有用的数据，对数据进行清理以保证数据的正确性，将数据经转换、重构后存入数据仓库或数据市场，然后寻找合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具对信息进行处理，最后将知识呈现于用户面前，转变为决策。 （ IBM） ?

BI实际上是帮助企业提高决策能力和运营能力的概念、方法、过程以及软件的集合，其主要目标是将

企业所掌握的信息转换成竞争优势，提高企业决策能力、决策效率、决策准确性。（学术界） ?

商务智能是指企业用来对各种商务资料进行定量分析的技术策略、过程和工具。商务智能的核心使命

是帮助企业经理人员作出及时、正确、可行、有效的决定，从而改善企业经营效果，提高企业竞争力和获利性。

?

BI vs. DW ?

DW强调的是“数据的合理存储”，侧重组织中数据的整合和方便操作的各种功能；BI强调的是“情报和知识”，重在为决策者提供信息 ? ?

BI包括多种工具的综合运用

BI支持多种形式的业务信息访问，包括对数据仓库的访问

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?

体系架构

分析

应用

数据挖掘 知识发现 信息访问

聚类 多维分析 报表、EIS 即席查询 决策树 预测模型

数据 存储

数据集市

DM 数据仓库 ODS DM 理流程调度&企业级数据仓库

数据 处理

数据清洗转换 数据访问

转换、清洗、装载 外部数据 业务数据 抽取 业务数据 业务数据 元数据管理 数据源

? 商务智能项目之所以失败是由于下列10大原因。

（1）未能认识到商务智能项目是跨部门的商务计划，未能理解商务智能不同于那些孤立的解决方案； （2）缺乏积极参与的支持者或者支持者在企业中没有权威； （3）缺乏来自业务部门的代表或来的代表不够主动和积极； （4）缺乏有技能、有实践的员工或者对这样的员工的利用不充分； （5）缺乏循环型的软件开发方法； （6）缺乏分工、缺乏方法论； （7）缺乏商务分析或活动标准；

（8）对“劣质数据影响一切”缺乏认知和对策； （9）对元数据的必要性和使用缺乏理解； （10）过分依赖分散的方法和工具。 ?

数据挖掘，Data Mining

通过某种算法，从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含其中的、事先未知的、有潜在价值的信息和知识的过程。

数据库中的知识发现，KDD，Knowledge Discovery in Database

“从大量数据中提取可信的、新颖的、有效的并能被人理解的模式的处理过程，该处理过程非常繁琐。”

六、模型与模型管理系统 22. 模型的类型，DSS中模型的作用 ?

模型可分为规范性模型、描述性模型

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?

规范性模型

用于问题求解，如果可以构造数学模型，就可以来求得最优解 线性规划、动态规划等

DSS中的问题，一般不能直接用一个规范性模型表示，而需要通过人机交互逐步推进

?

描述性模型

用来表述对于问题的分析，反映的是变量之间的关系，不能直接给出最优解 DSS中的模型常常是描述性的 例：P113

? ? ?

定量模型、定性模型 确定性模型、概率性模型

DSS设立模型库子系统，是为了在不同条件下通过模型来实现对问题的动态描述，以便探索或选择令人满意的问题解。

应用模型获得的输出结果有三种作用： （1）直接用于制定决策；

结构性比较好的问题，其处理算法是明确规定的，表现在模型上，其参数值是可知的。 （2）对决策的制定提出建议

半结构化的决策问题，有些参数值需要使用数理统计等方法估计。由于不确定因素的影响，参数值估计的非真实性，模型得出的输出一般只能辅助决策或对决策的制定提出建议。

（3）用来估计决策实施后可能产生的后果

对于战略性决策，由于决策模型涉及的范围很广，其参数有高度的不确定性，所以模型的输出一般用于估计决策实施后可能产生的后果。

23. 模型的生命周期，模型管理的主要功能 ?

DSS模型管理功能

模型的创建、存储、调用和维护

24. 建模过程/手段 ?

DSS常用的建模手段有三种：

（1）使用建模语言（如IFPS中的模型管理）

（2）将模型视为数据，通过某种统一的数据表现形式（如数据表：Excel，Lotus 1-2-3） （3）通过图形方式来描述模型（如影响图）

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?

使用建模语言

例：交互式财务计划系统（Interactive Financial Planning System, IFPS），P123

?

将模型视为数据

这种方法是将模型看作黑箱，用户只需要看到模型的输入和输出，而将实际的模型隐藏在这些输入和输出的后面。模型库管理系统在此提供三种功能： (1) 模型描述 (2) 模型操作 (3) 模型控制 例：订货问题

某公司的总经理助理正在考虑如何建议合理的计划订货量。他发现有两类订货的开销需要权衡，即订货成本和库存成本。根据以往经验，助理已经知道：根据具体情况的不同，每次订货费用在10—15 元之间。而货物的库存成本根据情况可能在库存总值的18%到24%之间。假设货物的需要量为每月25 单位，货物的单价为每单位5 元。那么，对订货量如何决定为最合理呢？

25. 模型操作和结果分析 ?

常用的模型操作

多目标决策

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敏感度分析（因果分析、目标追寻） 例：what-if演示

26. 模型库子系统的构成，模型的存储 ?

MBMS与模型库子系统

?

模型库子系统结构

?

内部数据库，模型库子系统自含的数据库，与总系统中数据库是两个逻辑上独立的实体，但可由同一DBMS支持。 ?

模型库管理系统（MBMS），对模型进行操作维护的部件，具有生成、修改、更新、检索、调用模型的功能。 ?

模型字典用来存放有关模型的描述信息和模型的数据抽象（模型关于数据存取的说明）。

模型字典内容：

? ? ?

模型的内容、用途

模型的编码、在模型库的存放位置、来源、出处 模型的变量数和维数

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? ? ? ? ? ? ?

模型使用的算法程序及其在方法库的位置 模型使用的数据名称、单位、精度、存放位置 用户文件、使用说明

建立/修改/审核模型的作者、时间 模型入库时间 ……

模型库子系统是在与DSS其他部件的交互过程中发挥作用的。 ? ? ?

与数据库子系统交互，可获得模型运行所需的数据，实现模型输入、输出和中间结果的存取 与方法库子系统交互，可实现目标搜索、灵敏度分析和仿真运行等 与人机对话子系统交互，实现模型的使用和维护

? 模型单元的存储方式： ?

子程序方式：常用的原始存储方式，模型的输入、输出格式及算法用完整的程序表示。缺点是不利于修改，还会造成各模型相同部分的存储冗余； ?

语句方式：用一套建模语言以语句的形式组成与模型各部分相对应的语句集合，再予以存储。与子程序方式有类似性，但向用户方向前进了一步； ?

数据方式：把模型看成一组用数据集表示的关系。便于利用数据库管理系统或其他软件来操作模型，使模型库和数据库能用统一的方法进行管理。

七、用户界面管理

27. 人机对话子系统的作用、用户对象 ?

人机对话子系统是DSS用户和计算机的接口，在用户、模型库、数据库和方法库之间起着传送（包括转换）命令和数据的重要作用，其核心是人机界面（Human Computer Interface, HCI）。

28. 用户界面管理概述（人机会话模型）

29. 人机会话方式 ?

人机交互三要素： ? ? ? ?

交互设备（输入、输出）

交互软件（系统软件的命令语言、辅助界面生成的软件工具、应用软件的交互人机界面） 人的因素

任何DSS都有三类用户：

对系统很不熟悉的用户；

对系统有些了解，但还不太熟悉的用户；

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对系统比较熟悉的用户。 ?

Physical aspects of the user interface

input devices: mouse, microphone, keyboard…

display devices: monitor, printer, speaker, white board, projecter… ?

用户界面的设计原则之一是要使这三类用户都能感到系统的友好性。

DSS应当给系统的初学者提供容易操作和学习入门的手段；

对于还不太熟悉的用户，系统化的在线用户指南是重要的帮助手段；

对于已比较熟悉系统的用户，DSS应当提供一些快捷操作手段，“一步到位”地进行多项操作。 ?

人机会话的模式决定了行动语言如何输入和表示语言如何显示。 ?

Interface modes (types) ? ? ? ? ? ?

menu interaction, pull-down menus command language questions and answers form interaction natural language

graphical user interface (GUI)

?

30. DSS人机对话子系统

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31. 自然语言处理（模式匹配、语言处理） ?

自然语言处理（Natural Language Processing, NLP） ? ? ? ? ? ? ?

关键词分析/模式匹配

（ Key word analysis / pattern matching ）

语言处理（Language processing） 语法分析 syntactic analysis 语义分析 semantic analysis 语用分析 pragmatic analysis

关键词分析（模式匹配）

?

?

一个中文问答系统的问题输入处理

?

?

语言处理

General block diagram of a natural language understanding program of the syntax/ semantic analysis type

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八、 DSS的开发

32. DSS开发的特点（DSS灵活性、开发团队角色、过程管理） ?

关注DSS的灵活性 ?

F1：解决问题的灵活性

用户可以使用DSS 提供的多种功能，用自己独特的方法来解决问题 Eg: what-if 功能，模拟功能 面向最终用户的灵活性 ?

F2：修改配置的灵活性

在使用F1 还不能生效的情况下，提供修正某个特定DSS的能力， F2 也可以通过增加或删除系统所提供的ROMC 功能来实现

这种灵活性使系统可以对应某些变化了的问题，或者是一类新问题的集合。 面向用户或系统开发者。 ?

F3：适配的灵活性

当完全不同的特定DSS 的要求产生时，系统能够提供修改DSS基本成分、并装接到专用DSS上的能力，使得新的专用DSS 的产生 Eg: 模型库中一类模型的增加 面向系统开发者 ?

F4：包容的灵活性

DSS 的基础技术的某些基本性质发生了变化，它们必然影响到在其之上的系统的能力

Eg：开发工具的变化和进步使得DSS 生成器的能力大大增长，从而使得现有的技术能力和速度、效率大为提高。

这一种灵活性要求系统具有快速修正DSS工具或DSS 生成器的能力 面向软件技术人员

?

DSS开发团队中的几种角色 ? ? ? ? ?

最终用户（用户的全程参与）

助理人员，提供专业知识（用户的全程参与） IT部门，解决技术问题

技术专业人员（外部），熟悉软件和技术问题

DSS实施过程中的管理 ? ? ? ?

设置若干过程的里程碑，对各种人员、设备、项目的进程进行管理。 进行项目进度报告和信息共享。 新需求的获取，系统的灵活性适应性 系统使用的制度化

33. DSS开发方法论（生命周期法、 Turban开发过程、快速开发法、最终用户开发法、适应性设计法，一般特点） ?

由于DSS 系统的特殊性质，在系统开发过程中要根据系统的应用领域、业务范围、用户对象等，采用恰当的开发方法。 ? ? ? ? ? ?

生命周期法； 快速开发法； 最终用户开发法； 适应性设计方法； 完全DSS 开发法。

生命周期法 ?

系统规划

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? ? ? ? ? ?

系统分析 系统设计 系统实施 系统操作和维护 系统评价与控制

Turban的DSS开发过程，P174

?

?

快速开发法

前提：目标明确，问题较清楚，工具较熟悉，常常有可利用的DSS生成器 优点：充分利用DSSG功能，节约成本 局限性：小型专用DSS，通用性、完整性不足 ?

最终用户开发法

优点：信息需求通常能正确反映在系统中，没有泄密的问题，开发成本较低

缺点：系统的文档不完善，系统的质量难以保证；可能会使用一些非标准的开发工具，使得DSS 成为个人的系统，给

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今后的应用和共享带来困难 ?

适应性设计方法（Adaptive Design） ? ? ?

DSS开发应是前后各阶段紧密联系、反复的实施过程；

较短时间内对DSS开发的主要过程进行多次循环，多个“生命周期” 开发过程的特点： ? ? ? ?

从明确的子问题开始，原型系统 小型的、但“有用”的系统 不断评价系统、发现问题、反复设计

开发过程中的主要构成部分 ? ?

用户、开发者、DSS系统 三者之间的沟通

? 从一般方法论的角度，具有的要点：

交互设计：分析设计的动态性

用户参与：不仅是参与需求和评价，还是主要设计者和管理者 结合决策风格：决策风格涉及到模型的构建、用户接口设计等 34. DSS开发中的系统分析方法（ROMC）

?

ROMC是一种基于分解决策过程基本活动的方法，来源于四个面向用户目标，为DSS的部件设计提供的一种规范的分析方法。 ? ?

基本思想：建立起DSS的要求与DSS的能力之间的关系，并力求减小它们之间的差异。 从用户立场，DSS的能力在于： ? ? ? ? ?

提供帮助决策者将问题概念化的表达，以便交流 提供对这些表达进行分析和运算的操作方法 提供辅助存储手段

提供处理和使用整个系统的控制机制

四要素法或ROMC方法 表达方式（Representation） 系统操作（Operation）

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记忆辅助（Memory aids） 控制机构（Control mechanism） ?

R: Representation，表述，使问题概念化，以便处理交流

理解与表达决策问题的形式和方法，借助媒介把概念模式准确形象地表达出来，以便用户和系统沟通，如表格、图形、表单、菜单等。

?

O: Operations，操作，对表达进行加工

分析与处理问题表述的操作步骤，把表述所形成的概念模式变成相应的动作，推动系统中各种表述的生成和传递。与决策过程相关（情报、设计、选择）。

?

M：Memory Aids，记忆辅助，表达与加工的存储支持

帮助决策者记忆问题表述、联系问题表述和操作之间关系的手段，是支持表述和操作的实际应用，提醒用户运行与当前任务有关的操作，如：数据库、数据库视图、触发器、缓冲区。

?

C：Control Mechanism，控制机制，控制协调整个系统

引导决策者使用表述、操作、记忆辅助的机制，即指导用户如何使用DSS，它往往是DSS和决策者配合成功的关键，如：菜单、功能键、帮助、出错提示、过程构造语言、删改模型等

九、群体决策支持系统 35. 群决策 ?

Group decision making

若干人作为一个协作群体共同做出某项决策的过程

? ? ? ? ? ? ?

优势 ? ? ? ? ? ? ?

群体比个人知识更丰富 群体比个人更容易理解问题 群体比个人更容易发现错误

群体决策的责任共同承担，可减少风险 群体活动可将个人的知识组织起来构成新知识 群体成员可能产生更好的配合效果 参加活动的群成员通常有相同或相近的地位 通常有共同关心的话题 所有成员能有效地交换个人信息 活动开始时往往不能预测决策结果 会议结果依赖于群体的决策过程

对会议议题的观点分歧，一般通过与会者意见表决或协商来解决

局限性 ? ?

费时、费事、费钱

效率低、受牵制、“会而不议、议而不决”

? 一些群决策的原则 ? ? ? ?

避免会议被少数人主宰 对问题和解决方案充分讨论 不滥用投票等办法

防止个人成见和意气用事所导致的争论

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? ?

注重对决策过程的引导

常用群决策方法 ? ?

NGT法，名称群技术，Nominal Group Technique Delphi法

36. GDSS概念的发展 ?

20 世纪80 年代初期 ，“初始探索”阶段 ? ?

集中在考察GDSS 对群体决策的结果和决策程序所产生的影响

80 年代中期到后期 ，“早期实验”阶段 ?

着重在寻找由GDSS 支持的群体活动的特征

? 80 年代后期到90 年代后期，“行业研究”阶段 ?

关注GDSS 技术在组织中的引进和使用。

? 目前，“深度研究”阶段 ?

研究 GDSS 技术在特定的层面的使用

? 李东 ? ? ? ? ?

目的：支持群决策中的信息交换、共享、处理 对象：各种用户，易用

技术多样性：适合不同情况的技术组合 可定制性：专门决策类型或特定决策问题 有效性：有效支持特定决策活动

? 黄梯云，陈智高 ?

GDSS是一种在DSS基础上利用计算机网络与通信技术，供多个决策者为了一个共同的目标，通过某种规程相互协作地探寻半结构化或非结构化决策问题解决方案的信息系统。

37. 群决策结构和方式、阶段 ?

群决策的信息渠道，群决策结构 ? ? ? ? ?

独断决策

民主决策，群体式：多决策者，之间能完全交互 团队决策：只有一个决策者，其他参与者之间没有交互

沟通决策，委员会式：只有一个决策者，其他参与者之间完全交互，意见分歧有决策者定夺

群决策的四种方式P198

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?

群决策的阶段

38. GDSS结构 ?

GDSS技术构成 ? ? ? ?

硬件，群体工作环境 软件，各种决策环境与工具 会议议程组织，议程、议事规则等 GDSS参与者

? ?

典型的GDSS结构P201

GDSS由一个主持人员、若干参会者使用； GDSS按一个预定的规程运转；

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主持人员控制决策活动的进程；

参会者利用三库资源和私有DSS分析问题，作子问题的决策，发表各自的意见； 人机接口接收和传递用户的请求，传递和输出问题分析和决策结果 规程库子系统存储与管理议事日程和规则，并控制会议的进程： 如：议事步骤的推进； 优先级别的管理与执行； 协调规则的管理与执行

通信库子系统相当于会议秘书处，承担会议秘书工作：

如：存储与管理主题信息、会议进程信息及参会者的往来信息； 这些信息的收发；

沟通参会者之间、参会者与系统资源之间的通信

39. 决策室 ?

美国Arizona 大学的决策室，P203

?

决策室（Decision Room） ? ? ?

40. GDSS其他形式（局域决策网、虚拟会议/远程会议、远程决策网） ?

根据决策问题所在组织的环境、人员空间分布、决策周期长短等因素，GDSS大致可以四种类型：

同一时间、同一地点

与传统会议室相似的电子会议室

多个决策者通过联网的计算机相互协作完成决策事务

?

局域决策网（Local decision network）

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?

建立在计算机局域网基础上的，用于多位决策者在近距离内的不同房间（办公室）里定时或不定时作群体决策的系统； ?

网上各位决策者通过连网的计算机站点进行通信，相互交流，共享存于网络服务器或中央处理机的公共决策资源，在某种规程的控制下实现群体决策； ? ?

主要优点是可克服定时决策的限制，决策者可在决策周期内时间分散地参与决策。

虚拟会议/远程会议（teleconferencing） ? ?

利用计算机和通信技术，使分散在各地的决策者在某一时间内能以不见面的方式进行集中决策； 虚拟会议在实质上与决策室相同，它的优点是能克服空间距离的限制。

? 远程决策网（remote decision making） ?

利用广域网等信息技术，综合局域决策网与虚拟会议的优点，可使决策参与者异时异地地共同对同一问题作出决策。

41. 实验系统

十一、专家系统

42. 人工智能简介（主要研究途径） ?

人工智能的研究途径和方法 ?

结构模拟，神经计算 ? ? ? ?

基于人脑的生理模型，采用数值计算方法

通过神经网络的“自学习”获得知识，再利用知识解决问题

擅长模拟人脑的形象思维，便于实现人脑的低级感知功能，如图像、声音的识别和处理

功能模拟，符号推演 ?

以人脑的心理模型，将问题或知识表示能某种逻辑网络，采用符号推演的方法，实现搜索、推理、学习等功能 ? ?

一般利用显式的知识库和推理机来解决问题

擅长模拟人脑的逻辑思维，便于实现人脑的高级认知功能，如推理、决策

? 行为模拟，控制进化 ?

基于感知-行为模型，模拟人在控制过程中的职能活动和行为特性，如自适应、自学习、自组织；“六足行走机器人”

43. 专家系统（概念、解决问题方式、适合的应用领域、局限性） ?

Expert System, ES

an artificial intelligence system that applies reasoning capabilities to reach a conclusion captures expertise from a human expert and applies it to a problem ?

将专家系统解决问题的特征 ? ? ?

运用专家知识：显性/隐性，浅层/深层

知识转化为系统的内部表示：知识工程师，知识表示 使用符号推理方法 ? ? ? ? ?

符号：代表某个现实世界中概念的字符串

使用符号形式表示概念之间的关系和解决问题的规则 不是数学计算，而是使用推理和搜索来寻找问题的解

运用启发式规则：在解空间中进行搜索，得出在其搜索范围内的最优解

专家系统比较适合的任务领域 ? ? ?

解释：如对卫星观测图形进行解释，推测可能情况 诊断：诊断机械故障，帮助修理人员进行维修 计划：帮助用户完成工作计划，提供背景知识

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? ? ? ?

监控：如对于汛情等进行监控并发出警报 指导：指导用户行为

培训：对员工进行有关知识、技能的培训

问题和局限性 ? ? ? ? ?

知识获取困难

多数专家没有独立的方式去检验其结论的合理性 专家解决问题的方法因人而异 专家知识并非一成不变 用户不信任专家系统

44. ES基本结构

45. 知识表示 ?

知识存取、知识表示、知识利用是开发知识库子系统面临的三大技术难题。——知识工程（Knowledge Engineering） ? ?

存储知识首先要表示知识；知识的表示是知识的符号化过程 常见的知识表示形式有： ? ?

产生式规则表示法 逻辑表示法

? ?

语义网络表示法

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? ? ?

框架表示法 过程表示法

46. 推理机的工作原理 ?

推理是指从已知事实推出新事实－ 结论的过程 ? ? ?

推理一般由三部分组成： 大前提、小前提、结论

例：大前提 － 与信用低的客户做交易要谨慎

小前提 － 该客户信用低

结论 － 与该客户做交易要谨慎 ?

例：大前提 － 拖债达3级及以上的客户信用低

小前提 － 该客户拖债达4级 结论 － 该客户信用低 ?

根据推理方向的不同，可以分出三种推理：

正向推理、反向推理、正反向混合推理

? ?

例：从某城市到一个无直达航班的城市，为确定坐哪些航班转达，即是一个简单的推理问题。 正向推理：从初态出发，逐步推导出目标状态 优点 － 比较简单、符合常规

缺点 － 较盲目、需输入所有条件和事实、推导时会产生与目标无关的路径、费时 适合于－解空间大的问题

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?

反向推理：从目标状态出发，利用已有知识，逐步推到初始状态，若推出的初始状态和已知的初始状态吻合，或已知的初始状态包含在推出的初始状态中，则推理成功。 优点 － 目标明确，不会产生多余动作，推理效率较高 缺点 － 要先明确目标状态 适合于－目标少的情况

?

正反向混合推理：前两种推理方法的组合，先通过正向推理达到某种中间状态，然后通过反向推理达到一些中间状态，如此反复，直到这些中间状态有交集，则推理成功。 优点 － 效率最高 缺点 － 最复杂

? ?

推理机（inference engine）是基于知识推理的计算机实现，是规则解释程序 推理机的主要任务是选择知识和应用知识，反复执行“认识-行动”过程的循环 ? ? ?

认识，推理机对给定的规则进行模式匹配 行动，当一条规则满足时推理机执行的一系列动作 三步骤的算法 ? ? ?

模式匹配 竞选归结

更新数据库：行动/结论

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1． 工作存储器

工作存储器存放当前已知的数据，包括推理过程中形成的中间结论。这些数据由规则解释程序用来激活相应的规则。 2． 规则库

产生式规则的一般形式：P1, P2,…,Pm?C1,…, Cn 上述规则的基本含义为：

若条件P1, P2,…,Pm得到满足，则执行动作或动作序列C1,…, Cn

规则的条件是否满足以当前工作存储器中事实为依据，如果存在事实满足该条件，则相应规则被激活。 3． 规则解释程序（控制器、推理机） 1） 匹配器：判断规则条件 2） 冲突消解器：选择可调用的规则 3） 解释器：执行规则的动作，或终止运行

? ? ? ?

推理机能否准确迅速地找到与解答有关的知识，直接影响推理机的性能； 推理机的性能指标是指推理效果和推理效率； 推理效果是衡量推理结论正确性的一个指标； 推理效率可用推理所花费的时间来说明。

47. 人工神经网络（基本结构、开发过程、与ES差别、适用领域） ?

基本结构

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?

ANN主要用途： ? ? ?

模式识别：字符、声音、图象的识别 数据解释：如大量股市数据，发现模式和趋势

ANN在企业中的应用领域及典型应用 ?

财务金融

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? ?

股票绩效/选择预测，债券评估系统，货币交易系统，信贷分析，信誉评级

市场营销 （市场划分） ?

客户特性分析，销售预测，航班乘客的管理，直销优化

? 生产作业 ?

过程控制，作业调度，设备故障诊断与探测

? 有人统计，ANN在作业控制层的应用占46.95%，管理控制层的应用占46.95%，在战略计划层的应用占6.1%

48. 智能决策支持系统（结构变化、问题处理子系统） ?

结构变化

?

问题处理系统

任务是识别、分析与求解问题，根据决策问题的结构化程度采用相应的求解方法，选择或构造模型或利用推理机制进行求解

主要有问题分析器和问题求解器组成

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