决策支持系统研究现状分析

决策支持系统虽然从概念提出发展到现在只有不到40年的时间,但却在不同领域里,通过与不同学科的融合取得了飞速的发展。首先介绍了决策支持系统的发展过程,接着分别根据数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、仿真技术、网络环境等方面与决策支持系统的结合情况,介绍了相关情况。文章还对已得到广泛应用的智能决策支持系统中的几个比较成熟研究方面:基于专家系统的IDSS,基于Agent的IDSS,基于神经网络的IDSS做出了介绍。文章的最后对于今后决策支持系统的发展重点做了展望。     

南阳地区智能化经济决策支持系统NY-IEDSS

本文提出将基于人工智能技术,运用知识和推理的专家系统与基于数字仿真技术,运用数据和模型的仿真模型体系相集成的智能化经济决策支持系统NY-IEDSS。系统支持决策过程的信息、设计和选择各阶段,并通过人-机界面实现定性与定量向结合的交互式决策。运行经验表明系统在提供日常事务决策和发展战略决策服务中有很高的实用价值。     

多机空战战术机动专家系统与决策支持系统研究

应用专家系统基本理论和方法,系统论述建立多机空战战术机动专家系统和决策支持系统的具体步骤和方法,突出知识库创建、知识表示方法和决策支持系统建立,形成具有专家水准的多机空战战术机动自动决策仿真机制,成为研究多机空战战术和进行空战武器效能论证的良好平台     

智能决策支持系统:研究现状与挑战

综述智能决策支持系统的研究内容和现状，从基于知识的系统及其与决策过程的关系出发，讨论了IDSS中的知识和知识处理系统，以知识和学习能力为线索，分析几种智能决策支持系统的不同类型，并进行比较分析，介绍了智能决策支持系统的体系结构，智能决策支持方法和决策支持系统中的认知问题等的研究成果，最后，分析了智能决策支持系统面临的挑战，提出了进一步的研究方向。     

决策支持系统同专家系统的集成研究

决策支持系统（ＤＳＳ）和专家系统（ＥＳ）是计算机应用领域里以支持决策问题求解为目标、以改善决策过程为目的的两个迅速发展的重要分支。如何将ＤＳＳ同ＥＳ集成以为决策者提供一个更易于接受的，更有效的，领域独立的信息、计算和决策环境，便成为一项开拓性的工作。本文讨论了ＤＳＳ和ＥＳ的异同之处，阐述了ＤＳＳ同ＥＳ集成的优点，并给出了ＤＳＳ同ＥＳ集成的三种结构形式。本文最后指出了ＤＳＳ同ＥＳ集成研究今后应注意的几个问题。     

自学习智能决策支持系统

提出了一种基于神经网络与专家系统的自学习智能决策支持系统,使得智能决策支持系统能够对过去的经验进行学习。在无人作战飞机系统的应用表明,智能决策支持系统不仅能够对过去的经验进行学习,并且成功地解决了在规则不完善、战场信息不完全的情况下决策支持系统的推理问题。仿真结果表明,提出的方法显著地提高了智能决策支持系统的性能。     

宏观经济智能决策支持系统MEIDSS

ＭＥＩＤＳＳ是一个大型的智能软件系统，本文介绍ＭＥＩＤＳＳ的总体结构和功能特征，主要集中于面向对象（ＯＯＭ）和ＡＩ相结合的系统开发方法，以及ＭＥＩＤＳＳ实现仿真决策问题自动求解的技术。     

决策支持系统的探讨

决策支持系统(DSS)是一种计算机辅助决策的工具,它是管理信息系统发展的高级阶段。本文介绍了决策支持系统的演变过程,并讨论了决策支持系统中模型管理的设计策略和决策支持系统结构框架的现状和未来。     

设计智能决策支持系统的认知工程方法

基于作者近年研制我国宏观经济智能决策支持系统的经验,本文提出一种设计智能决策支持系统(IDSS)的认知工程方法。并强调智能决策支持系统这一辅助决策工具的使用旨在提高最终用户(决策者)的认知决策能力。为此,对系统功能设计和适用技术实现作了相应的探讨。     

Study on the System Design of Multiple Expert Systems Integrated Decision Support System

There has been an increasing interest in integrating decision support systems (DSS) and expert systems (ES) to provide decision makers a more accessible, productive and domain-independent information and computing environment. This paper is aimed at designing a multiple expert systems integrated decision support system (MESIDSS) to enhance decision makers' ability in more complex cases. The basic framework, management system of multiple ESs, and functions of MESIDSS are presented. The applications of MESIDSS in large-scale decision making processes are discussed from the following aspects of problem decomposing, dynamic combination of multiple ESs, link of multiple bases and decision coordinating. Finally, a summary and some ideas for the future are presented.     

An Integrated Decision Support System for Macroscopic Coordinative Development

This paper describes the required functions and development tactics for the SXSES-DSS,and briefs the general design of the system and a developed prototype based on the design.It ispointed out that the system is an intelligent,distributed,integrated group DSS based on model base,knowledge base,algorithm base,graph base and text base etc.,which has a two-layer coordinationstructure.     

An Intelligent Decision Support System Generator

The focus of this paper is on a new concept framework and an architecture of an intelligent decision support syetem generator (DSSG). The framework results from a synthesis of two existing frameworks: Spragae and Bonczek, while the architecture is a rooted partial order network. From our experience which comes out of the project of DSSG, we consider that they are keys of further research and development of DSS.     

A Model-Based, Aspiration-Led Decision Support System NY-IEDSS

An AI-aided simulation system embedded in a model-based, aspiration-led decision support system NY-IEDSS is reported. The NY-IEDSS is designed for mid-term development strategic study of the Nanyang Region in Henan, China, and is getting beyond its prototype stage under the decision maker's (the end user) orientation. The integration of simulation model system, decision analysis and expert system for decision support in the system implementation was reviewed. The intent of the paper is to provide insight as to how system capability and acceptability can be enhanced by this integration. Moreover, emphasis is placed on problem orientation in applying the method.     

决策支持系统中决策问题的识别方法

本文概要地介绍了按决策思维方式进行DSS集成化设计的决策支持过程,并在此基础上,探讨了一类支持制定决策方案(规划与计划)的决策支持系统中,决策问题的发现与构成方法。     

嵌入神经网络专家系统的智能化城市评价DSS

本文以决策支持系统(DSS)的理论方法为基础,综合运用人工智能、模糊集、神经网络理论。提出了嵌入神经网络专家系统的智能化城市评价决策支持系统(ICEDSS)的基本结构模式,介绍了ICEDSS各组成部分的功能,讨论了具有神经网络专家系统的综合评价子系统的工作原理,描述了多层次多目标模糊综合评价模型和基于神经网络的系统自学习原理。整个ICEDSS的原型系统已在IBM微型机上用TurboC,FORTRAN77和Foxbase⁺语言实现。     

基于分布式交互作战仿真的智能决策支持系统分析

在分布式交互作战仿真的环境，论述了智能决策支持系统的需求，功能，体系结构及关键技术，并对国内外现状进行了阐述，智能决策系统是决策支持系统的发展方向。