什么是智能决策支持系统？开课吧广场

随着人工智能高速的发展，人工智能分支技术也得到了广泛的运用，为了可以深化了解人工智能以及相关技术信息，不只需求了解技术本身，同时还需求了解技术运用。那么什么是智能决策支持系统呢？

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智能决策支持系统是人工智能（AI，Artificial Intelligence）和DSS相结合，运用专家系统（ES，Expert System）技术，使DSS可以更充分地运用人类的知识，如关于决策成绩的描画性知识，决策过程中的过程性知识，求解成绩的推感性知识，经过逻辑推理来协助处理复杂的决策成绩的辅助决策系统。
较残缺与典型的DSS结构是在传统三库DSS的基础上增设知识库与推理机，在人机对话子系统加入自然言语处理系统 (LS)，与四库之间插入成绩处理系统(PSS)而构成的四库系统结构。
智能人机接口：四库系统的智能人机接口接受用自然言语或接近自然言语的方式表达的决策成绩及决策目的，这较大程度地改变了人机界面的功能。

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成绩处理系统：成绩处理系统处于DSS的中心地位，是联络人与机器及所存储的求解资源的桥梁，次要由成绩分析器与成绩求解器两部分组成。
1、自然言语处理系统：转换产生的成绩描画由成绩分析器判别成绩的结构化程度，对结构化成绩选择或构造模型，采用传统的模型计算求解；对半结构化或非结构化成绩则由规则模型与推理机制来求解。
2、推理机：
推理：是指从已知理想推出新理想（结论）的过程。
推理机：是一组程序，它针对用户成绩去处理知识库（规则和理想）。
推理原理如下：
若理想M为真，且有一规则“IF M THEN N”存在，则N为真。
因此，假如理想“义务A是紧急订货”为真，且有一规则“IF义务i是紧急订货THEN义务i按优先安排计划”存在，则义务A就应优先安排计划。
3、成绩处理系统：是IDSS中最活跃的部件，它既要辨认与分析成绩，设计求解方案，还要为成绩求解调用四库中的数据、模型、方法及知识等资源，对半结构化或非结构化成绩还要触发推理机作推理或新知识的推求。

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知识库子系统和推理机：知识库子系统的组成可分为三部分：知识库管理系统、知识库及推理机。
1、知识库管理系统。功能次要有两个：一是回答对知识库知识增、删、改等知识维护的央求；二是回答决策过程中间题分析与判别所需知识的央求。
2、知识库。知识库是知识库子系统的核心。
知识库中存储的：是那些既不能用数据表示，也不能用模型方法描画的专家知识和阅历，也即是决策专家的决策知识和阅历知识，同时也包括一些特定成绩范畴的专门知识。
知识库中的知识表示：是为描画世界所作的一组商定，是知识的符号化过程。对于同一知识，可有不同的知识表示方式，知识的表示方式直接影响推理方式，并在很大程度上决议着一个系统的才能和通用性，是知识库系统研讨的一个重要课题。
知识库包含理想库和规则库两部分。例如：理想库中存放了“义务A是紧急订货”、“义务B是出口义务”那样的理想。规则库中存放着“IF义务i是紧急订货，and义务i是出口义务，THEN义务i按最优先安排计划”、“IF义务i是紧急订货，THEN义务i按优先安排计划”那样的规则。
系统特点：
1、基于成熟的技术，容易构造出适用系统。
2、充分应用了各层次的信息资源。
3、基于规则的表达方式，运用户易于掌握运用。
4、具有很强的模块化特性，并且模块重用性好，系统的开发成本低。
5、系统的各部分组合灵敏，可完成弱小功能，并且易于维护。
6、系统可迅速采用先进的支撑技术，如AI技术等。
运转效率：由于在IDSS的运转过程中，各模块要反复调用下层的桥梁，比起直接采用低层调用的方式，运转效率要低。但是思索到IDSS只是在高层管理者作严重决策时才运转，其运转频率与其他信息系统相比要低得多，况且每次运转的环境条件差异很大，所以牺牲部分的运传效率以换取系统维护的效率是完全值得的。