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。     

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     

群决策支持系统的理论与应用评述

本文首先探讨了群决策支持系统的一般概念、组成结构及其支持模式，然后从决策群体、技术支持、任务特征和对决策的影响四个方面综合评述了群决策支持系统的有关研究成果，最后指出了这一领域有待进一步研究解决的问题。     

医疗诊断专家系统开发的新思想与新方法

从７０年代开始,国内外投入巨大的力量对医疗专家系统进行与开发,但实际能投入临床使用的为数极少。本文分析了过去医疗专家系统开发失败的原因,并提出新的思想和方法－诊烛治疗支持系统。     

多专家集成式决策支持系统探讨

本文在文献[1]给出集成式决策支持系统(I—DSS)的基本概念及提出I—DSS的两种主要形式的基础上,对I—DSS的形式之一——多专家集成式决策支持系统(MEI—DSSS)作了较深入的探讨。本文阐述了MEI—DSS提出的原因,给出了MEI—DSS的基本概念,概述了MEI—DSS同相关学科和技术的关系,提出了MEI—DSS的基本结构框架,并从知识表示、推理机制以及多专家系统动态组合进行问题求解的算法实现等方面探讨了该系统在大型决策中的应用。本文最后提出了MEI—DSS今后有待深入研究的课题。     

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。     

空间决策支持系统数据集成的实现方法研究

在研究地理信息系统(GIS)空间数据和属性数据集成方法的基础上,研究了空间决策支持系统(SDSS)中空间数据和属性数据的集成方法.结合笔者实践用VisualBasic代码阐述了其实现过程.结果表明,该方法可以成功的将空间数据与背景数据动态集成起来,实现实时的空间分析和显示.     

用专家系统方法建立线性规划模型

线性规划是管理决策领域中常用的基本工具之一,我们开发了一个建立线性规划模型的专家系统原型LPES。该系统用户界面友好,面向实际生产和商业规划领域,采用规则-框架相结合的复合知识表示形式,实现了数值计算与符号处理的有机结合。本文着重介绍了其知识库系统并通过一个例子简要说明了模型综合的思想。     

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.     

关于决策支持系统的再认识

本文回顾了决策支持系统(DSS)的发展,指出了所面临的挑战,分析了决策问题的结构,探讨了DSS的定义,着重研究了DSS的进化与进化的DSS,提出了若干新的见解,有助于对DSS的再认识。     

Study on the Integration of Decision Support System with Multiple Expert Systems

ＳｔｕｄｙｏｎｔｈｅＩｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｏｆＤｅｃｉｓｉｏｎＳｕｐｐｏｒｔＳｙｓｔｅｍｗｉｔｈＭｕｌｔｉｐｌｅＥｘｐｅｒｔＳｙｓｔｅｍｓＷＡＮＧＺｏｎａｉｕｎ；ＦＥＮＧＳｈａｎ（ＩｎｓｉｔｕｔｅｏｆＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｈｕａｚｈｏ...     

多目标评价的决策支持：理论、方法与实现

本文从决策支持的观点出发讨论了多目标评价问题的基本理论、方法和多目标决策支持系统的实现，指出决策者的偏好结构是解决多目标评价问题的关键因素，而多目标评价决策支持系统作为支持多目标评价问题的形成、分析和求解的软件工具，决策者的行为因素和系统的鲁棒性是其实现过程中需要重点考虑的方面。     

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。     

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.     

Design of the Feedback in Decision Support Systems

1IntroductionTheconceptoffeedback,whichisolleofthemostfundamentalmethodologies,isextensivelyappliedtofieldsofsociology,economics,engineering,andsooil.Ofcourse.feedbackplaysanimportantroleinhumandecisions.Decisiollmakingcallb('regardedastheprocessofplannillg,selecting,andcontrollillg,wheredecisionlakersevaluatetilealternativesaccordingtosomecriteria.deterlllilletilemostPI'el)rr(3(lstrateg}'alld('Olltrolitsilllplenlelltatiolltoreaclltheexpectedgoal.Itishotullusualthatthel'earedollly(Ti'01'si…     

基于案例的决策支持及其实现

本文在讨论基于案例推理的基础之上，提出了基于案例决策支持系统（ＣＢ－ＤＳＳ）的体系结构，并介绍了在ＳＸＳＥＳ－ＤＳＳ（陕西省科技经济社会协调发展宏观决策支持系统）的原模型上开发的ＣＢ－ＤＳＳ及其应用实例．ＣＢ－ＤＳＳ具有自学习的功能和完成自适应决策支持的特点，提高了决策支持的有效性．     

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。