智能决策支持系统

1、智能决策支持系统主讲：张明清单位：贵州工业大学资源环境学院Email:电话：130378109171 概述n决策支持系统n智能决策支持系统2 决策支持系统的基本体系 2.1 DSS的两类基本结构 n基于X库的体系结构n基于知识的DSS体系结构 2.1.1 基于X库的体系结构 由R.H.Sprague于1980年提出。2.1.2 基于知识的DSS体系结构 Bonczek 于1981年提出 2.2 DSS中的模型库系统结构 2.2 DSS中的模型库系统结构1、模型库：n什么是模型库n模型库的存贮方式n模型之间的通信n模型的分类2、模型字典3、内部数据库4、模型库管理系统2.2 DSS中的模型库系统

2、结构 2.2 DSS中的模型库系统结构 2.3 模型库的内容及分类 模型分类：n功能分：预测、优化等n结构分：n单元模型：专用模型、通用模型n决策支持模型（由单元模型组成）模型库分类：n通用模型库n专用模型库n智能模型库2.3 模型库的内容及分类 2.4 传统DSS中模型的存贮方式n模型作为子程序存贮n模型作为数据存贮，即仅存贮模型的数据n模型作为语句存贮，即模型定义语言 2.5 模型库管理系统n构模管理模型生成、连接、重构n模型存取管理n模型运行管理准备条件、与数据连接、模型组合及控制等 2.6 DSS中的数据库系统组成n数据析取模块nDSS数据库n数据库管理系统n数据字典n数据查询模块（中

3、间数据库）2.6 DSS中的数据库系统组成 2.7 DSS中的人机对话系统要求：用户友好和易于使用发展：结构化人机对话系统2.8 DSS实例大庆测井公司经营决策支持系统n预测子系统n模型子系统n分析子系统n查询子系统n维护子系统 2.8.1关键技术分析1、基础数据管理，由专用系统实现2、模型运行数据（模型运行数据库）：n运行时自动提取n适时更新n专用程序生成3、模型数据库的信息生成设计n分离方式n析取方式 2.8.1关键技术分析4、交互式语句存贮模型 2.8.1关键技术分析4、交互式语句存贮模型 2.8.1关键技术分析4、交互式语句存贮模型：模型的解释与执行n表达式：+,-,*,/,(),PR

4、En自定义函数n非过程化的实现（计算表达式之前表达式中还有未知数据）3 IDSS的模型系统 3.1 IDSS中模型系统的功能n模型系统功能n基本功能：模型的存贮、运行与维护nIDSS模型功能：n知识表示与处理能力n提供模型操纵方法n具有学习能力n提供模型抽象与实例相分离的机制n提供模型运行结果的解释机制n模型管理系统功能n模型的开发、存贮、操纵、控制及有效利用n模型管理的关键在于模型的表示方法 3.2 IDSS中模型的表示方法n模型概念n计算过程或可执行程序n数据（对应于某类问题）n构模语言组成的语句序列n模型的表示n实体关系表示n结构化构模语言（SML）表示n面向对象的模型表示n模型的数据表

5、示n模型的框架表示n模型抽象n构模语言表示 3.3 IDSS中模型管理系统n传统模型管理系统的三个缺陷n模型的结合缺乏灵活性n缺乏有效的数据库支持n缺乏更新和修正模型的能力nIDSS模型管理系统要解决的两个问题n什么是合适的模型？如何选择？n模型库中不存在上述模型时如何由已有模型生成？n模型管理内容n模型的生成、重构、集成、更新及运行 3.3 IDSS中模型管理系统n模型的生成n基于类比推理的模型自动生成n基于谓词演算（演译推理）的模型自动生成n模型的语义网络生成（搜索算法）n机器学习：n模型操纵知识的获取；n模型操纵知识的求精；n模型表示的求精；n模型选择启发函数的生成。 3.3 IDSS中

6、模型管理系统n模型的合成n概念n两个以上模型的互连，成为复合模型n方法n模型间的相互连接n多个模型的连接与定序n模型的选择n人工选择n自动选择n模型的运行：实现模型与数据的连接n利用知识库中的知识实现模型与数据连接n利用SML语句指明模型与数据的关系n发展方向：模型与数据独立 3.4 IDSS中模型表示与操纵的关系n用关系表示的模型操纵n用逻辑表示法的模型操纵n结构化模型表示法的模型操纵n框架或抽象表示法的模型操作 3.5 IDSS例子 附：参考资料中科院智能科学网：http:/ 4 基于面向对象方法的模型管理 4.1 面向对象方法的发展n面向对象的方法n对象是数据和操作的封装，由名称、数据、

7、操作、接口定义。n对象的类(Class)及继承(inheritance)。n对象间通过消息传递动态地链接。n对象的信息隐藏性n面向对象方法的优点n模块化结构n信息封装n代码共享n程序设计灵活n易于维护n可通过继承机制不断扩充系统，而不影响原功能4.2 面向对象方法对模型管理的支持n将模型的数据及方法封装起来，以类的形式提供给用户。n通过创建模型类的实例来实现模型的重用n通过继承机制来实现代码的共享：如整数规划模型可从线性规划模型继承其数据定义n通过消息实现模型之间的连接4.3 模型类的定义及例化n基本数据类型扩充n简单类n矩阵类n向量类n模型类的定义及复合n模型例化（实例）5 神经网络ANN

8、5.1 概念n基本概念n四种常见模型n反馈网络：Hopfield、双向联想记忆网络n前馈网络：单层感知器、多层感知器n随机网络：Boltzmann机n自组织网络：ART(自适应共振理论)n三种成熟算法：n模拟退火算法：随机搜索算法nBP算法：反向传播算法n竞争学习与互相激励学习算法n三个研究方向n神经网络模型软件模拟n神经器件n神经计算机5.2 BP网络 5.2 BP网络 5.2 BP网络 5.2 BP网络 5.2 BP网络 5.3 内容参考n基本知识：n人工神经网络电子讲稿n数字神经网络系统n模糊技术与神经网络技术选编n应用：n参考提供的资料n支撑软件nMATLAB软件5.4 其它资源n中国人工智能网：http:/w