决策支持与商务智能ppt课件

1、第八章决策支持与商务智能.本章内容8.1 决策支持系统8.2 人工智能与专家系统8.3 联机分析处置8.4 商务智能方法与运用 .决策过程和决策问题决策过程：人们为实现一定目的而制定行动方案，并预备实施的活动过程，是一个提出问题、分析问题和处理问题的过程。决策问题普通用“构造这个概念来描画 问题构造化程度的三种描画：构造化 半构造化 非构造化 .根据构造化程度和层次划分决策问题 构造化程度是指对某一个过程的环境和规律，能否用明确的言语数学的或逻辑学的，方式的或非方式的，定量的或推理的给予明晰的阐明或描画。.决策支持系统的定义 DSS是以管文科学、运筹学、控制论和行为科学为根底，以计算机技术、模

2、拟技术和信息技术为手段，面对半构造化的决策问题，支持决策活动的具有智能作用的人机计算机系统 。.决策支持系统的特征面向决策者：决策支持系统的输入和输出、来源和归宿都是决策者。主要协助管理人员完成半构造化的决策问题 强调支持的概念 ：辅助和支持管理人员，而非取而代之 。强调交互式的处置方式 .决策支持系统的功能 管理并随时提供与决策问题有关的组织内部信息搜集、管理并提供与决策问题相关的组织外部信息 及时搜集提供有关各项活动的反响信息能以一定的方式存储和管理与决策问题相关的各种数学模型 可以存储并提供常用的数学方法及算法.决策支持系统的功能上述数据、模型和算法可以容易的添加和修正可以灵敏的运用模型

3、与方法对数据进展加工、汇总、分析、预测，得出所需的综合信息与预测信息。 具有方便的人机对话和图像输出功能，可以满足随机的数据查询要求，回答“假设那么之类的问题。提供良好的数据通讯功能具有运用者可以忍受的加工速度与呼应时间，不影响运用者的心情。.决策支持系统的根本方式 .决策支持系统的方式 一个完好的决策支持系统的方式被表示为DSS本身以及它与真实系统、管理者和外部环境的关系 。管理者处于中心位置 .决策支持系统的根本构件人机对话系统：DSS中用户与计算机的接口，其中心是人机界面。数据库系统：存储、管理、提供与维护用于决策支持的数据的根本构件，是支撑模型库系统及方法库系统的根底。模型库系统：传统

4、的DSS的重要支柱，是DSS最有特征的构件之一。方法库系统：存储、管理、调用和维护DSS各构件要用到的通用算法、规范函数等方法的构件。知识库系统 .DSS的系统构造 上述构件之间的关系组成了DSS的系统构造。 不同功能特征的DSS，其系统构造也不同。当前存在的构造包括三角式构造，串连构造，熔合式构造以及以数据库为中心的构造等。三角式构造串连式构造用户 对话管理 .DSS的系统分析方法 ROMC 表述Representation采用表格、图表、数据、文本或模型等概念化的方式来描画各个活动的规范和内容，而不用描画决策过程整体； 操作Operation将概念化的描画转换为相应决策活动中的详细操作，这

5、些操作无须确定先后顺序； 记忆辅助Memory Aids对决策者采用的决策方法与决策数据的记忆手段加以辨识可确定DSS应该具有的各种记忆辅助功能； 控制机制Control Mechanisms 关于如何引导决策者运用表述、操作、记忆辅助，以便根据他们个人的风格、技艺和知识综合进展决策的机制。 .决策支持系统的开展趋势 智能决策支持系统IDSS：充分利用专家系统定性分析与DSS定量分析的才干； 群体决策支持系统GDSS： DSS与计算机网络技术的结合，可以供一定决策者共同参与进展决策的；分布式决策支持系统DDSS：在GDSS的根底上，将分布式的数据库、模型库与知识库等决策资源有机集成。.智能决策

6、支持系统 IDSS IDSS在DSS根底上增设了知识库、推理机与问题处置系统，人机对话部分参与了自然言语处置系统 。IDSS以知识库为中心，引入了启发式等人工智能求解方法，使传统DSS原来由人承当的定性分析任务部分或者大部分转由机器完成。 四库IDSS的根本构造 .群体决策支持系统GDSS 群体决策支持系统GDSS是一种在DSS根底上利用计算机网络与通讯技术，供多个决策者为了一个共同的目的，经过某种规程相互协作地探询半构造化或非构造化决策问题的信息系统。 群体决策支持模型 .本章内容8.1 决策支持系统8.2 人工智能与专家系统8.3 联机分析处置8.4 商务智能方法与运用 .人工智能(AI)

7、人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心思学、哲学、言语学等多种学科相互浸透的根底上开展起来的一门新兴边缘学科。 研讨怎样让计算机或智能机器包括硬件和软件模拟、延伸和扩展人脑从事推理、规划、计算、思索、学习等思想活动，处理迄今为止需求人类专家才干处置好的复杂问题。 .人工智能学科体系的三个层次 人工智能实际根底：与人工智能有关的数学实际、思想科学实际和计算机工程技术，都是人工智能的实际根底。人工智能原理：人工智能的作用原理是以知识的表达、知识的处置、知识的获取与学习为根底的，利用知识求解问题的根本技术为主要研讨内容。人工智能工程系统：根据人工智能原理而建立的工程系统，如专家系统、

8、图像识别系统、智能机器人系统等都属于人工智能工程技术的范围。本质是人工智能的运用。.人工智能的研讨内容和目的 机器思想与思想机器。机器思想：启发式程序、专家系统、知识工程、机器学习、机器证明、机器博弈等。思想机器：智能计算机、学习机、推理机、博弈机、逻辑机、自动机、神经细胞模型、人工神经网络、脑模型等。机器感知与感知机器。机器感知：文字、图像、物体、声音等方式识别与自然言语了解；计算机视觉、听觉、触觉等。感知机器：文字、图像、声音、言语的识别机、感知机等；触觉感知器，平衡感知器，各种智能传感器等。机器行为与行为机器。机器行为：自顺应、自镇定、自寻优等智能控制、管理和决策行为，机器人在不确定的、

9、动态的环境中的“遨游行为。行为机器：智能控制器、智能效应器、智能机械手、智能机器人等。.专家系统的概念 研讨出发点不同，对待问题的观念不同，追求的目的不同，导致对专家系统的定义存在不一致的看法。 通用定义：专家系统是利用计算机技术、人工智能及其它实际，将某个特定领域内专家的知识或者推理过程在计算机上实现，并且用来处理过去需求专家才干处理的现实问题的计算机系统 。.专家系统的七个特征 具有专家程度的专门知识符号处置普通问题的求解才干 复杂度和难度 具有解释功能 具有获取知识的才干 知识和推理机构相互独立 .按不同分类规范划分专家系统运用领域：医疗专家系统、勘探专家系统、石油专家系统、气候专家系统

10、、生物专家系统、法律专家系统等。知识表示技术：基于逻辑的专家系统、基于规那么的专家系统、基于语义网络的专家系统、基于框架的专家系统等。推理控制战略：正向推理专家系统、反向推理专家系统、元控制专家系统等。采用的不准确推理技术：确定实际推理技术专家系统、客观Bayes推理专家系统、能够性实际推理技术专家系统、D/S证据实际推理技术专家系统等。构造：单专家系统和群专家系统亦称协同式多专家系统。处置的问题类型：十大类型。.按处置问题的类型划分专家系统专家系统按所处置的问题类型分类 专家系统义务类型的层次构造.专家系统的构造 知识库中包含信息和阅历法那么，专家系统的中心就是知识库中存储的知识； 推理机是

11、专家系统的中央处置单元； 知识获取子系统可以在知识库中参与新的规那么；解释子系统用来解释求得结果的过程 。专家系统的根本构造 .常用的知识表示方法 产生式规那么普通方式为 P QP代表一组前提条件或者形状，Q表示假设干结论或者动作一系列这样的规那么就组成了一个知识库推理程序从前往后顺序的进展匹配推理机的任务以“匹配冲突消解操作的方式循环运转直到处理问题。 .常用的知识表示方法 框架 框架是一种知识构造化表示方法，也是一种定型形状的数据构造；顶层是固定的，表示某个固定的概念、对象或者事件；下层是由槽组成，每一个槽可以有恣意有限数目的侧面；每个侧面又可以有恣意数目的值，且侧面还可以是其它框架称为子

12、框架；相互关联的框架衔接起来组成框架系统，或者框架网络；不同的框架网络又可经过信息检索组成更大的系统，代表一块完好的系统。 用框架描画“椅子的概念 .框架网络的活动和推理两种活动承继推理 填槽：即框架未知内容的槽的填写匹配：即根据知事件寻觅适宜的框架，用于描画当前事件，并对未知事件进展预测 推理承继推理：各框架之间可以构成承继关系。 匹配预测，联想和直觉.常用的知识表示方法 语义网络语义网络是一个带标识的有向图，有向图的结点表示各种事务、概念、属性等，有向图的弧表示各种语义联络，指明所衔接结点之间的某种联络。 一个简单的语义网络 .语义网络系统的三种活动 承继推理：经过is-a弧，一个概念结点

13、的一切属性和信息可以承继到实例结点。匹配推理：语义网络推理的根底根据提问内容构造一个语义网络碎片，在系统的语义网络中寻觅匹配，使变量结点在匹配过程中得到赋值。散射激活推理在一对概念间进展推理时，寻觅代表这两个概念的结点之间的联络，即从这两个结点开场，然后激活与之衔接的全体结点，依次地激活与这些结点衔接的全体结点，如此往外分散。当某概念同时从两个方向上激活，就算找到了一种联络。.专家系统的开展趋势第一代专家系统 化学专家系统DENDRAL、数学专家系统MACSYMA特点高度专业化，但构造、功能不完好，移植性差；专门问题求解才干强，但缺乏推了解释功能。.专家系统的开展趋势第二代专家系统 医疗诊断专

14、家系统MYCIN、地质探矿专家系统PROSPECTOR特点 学科公用型系统；系统构造较完好，功能较全面，移植性好；具有推了解释功能，运用户比较清楚地了解系统地解题过程；采用启发式推理、似然推理、非准确推理，加强了系统的表达才干；把具有一定普遍意义的推理方法与大量同领域相关的专门知识结合起来，从而使这些系统具有广泛的通用性；用产生式规那么、框架、语义网络表达知识.专家系统的开展趋势第三代专家系统多学科综合型专家系统HPP-80、骨架型专家系统EMYCIN和EXPERT。特点向用户实践的复杂问题求解；具有综合性、多方面的集胜利能；运用多学科、多专业、多专家的知识和阅历，进展并行协同解题；依托诸如模

15、型、方法、软件和接口等多种技术集成进展设计和建造；基于分布式、开放性软硬件及网络环境；实现知识共享和知识重用 .本章内容8.1 决策支持系统8.2 人工智能与专家系统8.3 联机分析处置8.4 商务智能方法与运用 .从OLTP到OLAP .OLAP和数据仓库 OLAP运用构建于数据仓库而非数据库之上，主要是由于以下三个技术方面的缘由 ：计算机处置速度阶跃式增长，单位字节的存储和处置本钱大幅度降低，是保证数据仓库有效运转的物理根底； 决策分析实际的完善和运用使得数据仓库中的分析技术可以有效实现，使得决策人员可以直接从系统中获得需求的决策支持信息； 数据仓库系统中，数据用于支持各种分析义务，并生成

16、多角度，多层次和不同粒度上的分析结果. .OLAP中的根本概念 变量:从现实系统中笼统出来，用于描画数据的实践含义。维:人们察看数据的特定角度 维的层次 类别:构成一个维的独立的数据元素，是存在于层里每一个数据。 维、层和类别的关系表示图 .OLAP中的根本概念 维的取值：也称为维的成员度量：企业搜集和存储的用于评价业务情况的数值性数据，以监测和评价企业效果。多维数组数据单元单元格多维数组的取值称为数据单元 多维数据立方体 .OLAP的根本操作 切片Slice 在多维数组的某一维上选定其维成员的动作称为切片在多维数组维1，维2，维n，度量中选中某一维，如维i，并取其某一维成员设为维成员Vi，所得的多维数组的子集维1，维2，维