一种基于自学习的智能决策支持系统

关于机器自学习是近年来计算机领域研究的热点问题,本文提出了一种基于机器学习的智能决策支持系统(IDSS),使决策支持系统能够具有一定的适应性和演进能力。最后给出了一个具有自学习能力的智能决策支持系统的实例。     

从智能决策支持系统论Agent技术的应用

智能Agent技术研究是目前AI领域研究的热点,本文在Agent技术和MAS的基础上,对智能决策支持系统进行研究分析,从实用性的角度讨论Agent的应用及其发展,并尝试构建Agent的应用系统框架结构。通过对Agent技术应用于智能决策支持系统(IDSS)优势的分析,提出一种在网络环境下,基于Agent的智能决策支持系统模型,并给出了其决策支持过程描述和形式化定义。     

一种新型的集成式智能决策支持系统的研究

该文从传统的决策支持系统（DSS）出发，论述了智能决策支持系统（IDSS）的研究构架和内容，以及其开发环境和工具，并且提出了IFPS、GIRU、WINDOWS和DBASE等经逻辑集成和强化，可形成一个有效的实用IDSS开发工具箱的思想。     

油田开发动态指标预测子系统的研究与设计

本文依据智能决策支持系统(IDSS)的基本理论及设计方法,设计和实现了一个智能决策支持系统模型库子系统——油田开发动态指标预测子系统。该子系统的设计采用了“系统生成”的设计思想,为各类用户提供了一个通用的“框架”,用户只要按系统提示定义好自己的问题,即可生成自己的具体系统。因而,系统具有较强的通用性、可扩充性。     

作为人-机联合认知系统的智能决策支持系统

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,用户(决策者)应能将IDSS提供的“支持”通过人-机交互嵌入其决策过程,这种人-机协作方式旨在实现决策过程的优化.文中首先对决策者的自然决策过程进行分解,识别智能支持需求的性质和使用处所,其次确认相应需求的计算机技术,最后对系统功能设计和适用技术实现作了相应的探讨.     

基于CBR和MAS的交通事故处理智能决策支持系统

根据交通事故处理的特点,设计了基于MAS和CBR的交通事故处理智能决策系统(IDSS)的体系结构,并对系统中的关键技术问题,知识的表示、基于CBR的集成推理机制、广义模型等分别进行了讨论.该系统为分布武、复杂的智能决策支持系统提供了新的方法和思路.     

决策支持系统中智能模型的研究与设计

在本文研究的实用性智能决策支持系统中,设计了以DSS为主体的IDSS结构,确立了知识产生式规则表示形式及相应的推理机制,建造了基于规则的ES工具,并把它作为一类智能模型集成于DSS开发工具之中;同时进行了人工神经网络模型的研究,设计了以卫勤保障为学习样板的BP模型,给出了基于规则智能模型和基于神经网络智能模型的运行实例。     

面向智能决策支持系统的ERP模型流程与算法

鉴于企业对ERP中数据资源利用的重要性和迫切性,引入数据仓库、联机分析处理和数据挖掘技术,构建了比传统模型结构更清晰的面向智能决策支持系统的ERP模型,以加强ERP在数据分析方面的能力。在模型的智能决策支持系统(IDSS)的流程设计中引入范例库和模型库双轨机制,并通过具体算法实现。与范例库的匹配是该算法的关键步骤,建议先通过主观和客观相结合的方法确定权重向量,完成特征提取,然后使用数据挖掘中的基于相似度计算的分类方法完成与范例库的匹配与建模参考,最后确定阈值并通过评价指标检验效果。     

本体在智能决策支持系统中的应用探讨

探讨了一种智能决策支持系统的构建方法,引入本体技术实现系境内部信息和知识等资源的共事.提出在IDSS的知识表示、知识管理过程中应用多本体技术、达到形式化表示和高度共享系统知识及信息的目的.     

一智能决策支持系统（IDSS）的设计与实现

传统的智能决策支持系统主要处理的是半结构化和非结构化问题，其系统模型库中的一些模型难以适应问题环境的新变化，从而导致模型库中模型冗余度大，系统性能降低。本文采用面向对象的技术对该系统（IDSS）进行重新设计，可提高系统的开放性、灵活性及性能。     

基于Web services的Agent防汛决策支持系统研究

利用分布式技术Web services和人工智能技术Agent,建立了具有新型体系结构的防汛决策支持系统.在新系统中,各个独立的决策资源被看作是一种分布在Internet上的Web服务,利用Web services技术和Agent技术,将这些服务抽象构成系统客户端和服务器的界面Agent、信息Agent、协作Agent和业务Agent等.新系统摒弃了传统决策支持系统以库为中心的结构模式,优化了系统的决策支持性能,体现了防洪决策的智能性、分布性和群决策的特点.利用新结构建立的桑园防汛决策支持系统的应用表明,新结构的防汛决策支持系统更具有智能性,更易于使用、管理和维护.     

电力智能服务系统的设计与实现

电力智能服务系统(PISS)是一个集成了管理信息系统(MIS)技术、地理信息系统(GIS)技术以及人工智能技术的电力综合业务处理与智能决策系统.借助嵌入式GIS组件,实现了基于配电网拓扑结构的业务管理.通过对空间数据和业务数据的智能分析,借助知识库和模型库,应用启发式搜索等智能算法实现了业扩报装工程中布线设计方案的决策支持.采用决策树技术实现了业务领域知识的自主学习.实际应用表明,系统能够为供电企业提供较为完整的综合业务解决方案,决策处理过程和结果是合理有效的.     

高校公共突发事件智能预警系统的设计

深入研究了智能决策支持系统在高校公共突发事件预警中的应用,利用高校公共突发事件已有数据建立决策支持知识库,建立并完善了高校公共突发事件智能决策支持系统功能模型,给出了高校公共突发事件智能决策支持算法,设计了基于决策支持的高校公共突发事件智能预警系统,可对高校公共突发事件进行预警,以避免或减轻次生、衍生危害的发生。     

集成式智能化通用模糊评价支持系统研究

分析了当前绝大多数基于模糊模型的评价系统的设计局限性，提出了集成式智能化通用模糊评价支持系统的结构设计及其实现方法。该系统以决策支持系统的理论方法为基础，综合运用系统工程、人工智能、专家系统、模糊集理论等技术，实现了系统的集成化和智能化，具有实用性、灵活性和通用性。     

机器学习与知识发现在高校公共突发事件智能预警系统中的应用

机器学习与知识发现能够帮助人工智能系统对现象或信息之间的因果关系产生更深入的认识,有利于提高智能决策支持系统的工作效率,有利于提高使用者和机器之间的默契程度。就机器学习与知识发现技术应用于高校公共突发事件智能预警系统进行了探讨。     

市场导向下多品种生产企业生产决策支持系统

市场竞争要求企业有一个反应灵敏的决策机制。作者以造纸行业大型的多品种生产企业为背景,以计算机为工具,充分利用现有的系统科学、决策科学和人工智能的理论和方法,分析了生产决策的基本过程,探讨了生产决策支持系统的目标、功能及软件结构的设计等,对提高企业生产决策水平、市场竞争能力和经济效益有一定的帮助,同时对开发企业管理专项决策支持系统有参考价值。     

智能决策支持系统知识库体系结构的研究

决策支持系统是管理信息系统的深入发展。将人工智能理论引入决策支持系统 ,构成智能决策支持系统。该系统能提供专家级的决策支持方法。深度知识库存放的是元知识或宏知识。如果与推理机共同完成智能决策 ,要将元知识和宏知识共享地组织 ,成为浅度知识才能使用。浅度知识库分为动态和静态两部分 ,以实现稳定的浅度知识支持和更新的浅度知识支持。深度知识库的数据结构体系构成超文本形式 ,以便使元知识或宏知识在组合时充分知识共享。同时 ,可进行深度知识挖掘     

基于案例的CDMA网络故障管理决策支持系统

为了加快CDMA网络维护优化的故障处理效率,持续提升网络质量和改善用户感知,采用案例推理的人工智能方法,建立一种基于案例推理的CDMA网络故障管理决策支持系统,给出了系统总体框架和工作流程,以及各种关键技术的实现方法.以某公司CDMA网络日常管理的部分故障处理记录建立初始案例库,将未存入案例库的多个案例故障记录作为新案例,利用上述设计的CBR系统进行求解.示例运行结果检验了该系统运行的可行性和有效性,能够有效地提升CDMA网络维护优化的故障处理效率.     

数据仓库技术在金融系统中的应用

数据仓库技术是计算机数据库系统发展的新方向 ,近几年来许多专家为此付出很大的精力 .信息大量存在于计算机处理的系统中 ,这些信息被并没有得到充分的利用 ,通过人工智能技术 (包括数据挖掘、基于知识与规则的专家系统、神经网络等 ) ,信息才能被加工、分析、产生决策支持效果 .本文根据金融界对数据仓库的需求 ,重点介绍数据仓库的数据采集、数据加载、具体应用的过程 .使数据仓库作为未来金融市场的预测、决策分析有着重大影响的关键技术 .     

Study on Decision Support System of Agricultural Sustainable Development of Jianli County in Jianghan Plain

With the agricultural development and the modernization of decision-making, it is necessary to establish the agricultural sustainable development decision support system supported by GIS. We set Jianli county as an example; our aim is to realize decision spatialiazation with the support of information system, remote sensing and artificial intelligence. The system components are described in the aspects of database, knowledge base, model-base and method-base. This system will provide a workable system for local decision-makers and agricultural management sections. Foundation item: Supported by the National Natural Science Foundation of China (49871071) Biography: Wang Xue-lei (1965-), male, Associate professor, research direction: wetland ecology and GIS.