DSS复习总结

“三部件”结构形式:对话部件，数据部件，模型部件。优点（1）明确了三部件的结构及它们之间的关系，便于设计DSS和关键技术的解决。（2）便于和其他系统（MIS,ES）的区别。缺点（1）没有突出DSS的问题处理特性。（2）没有强调语言系统，DSS语言是数据库语言和数值计算语言的组合语言。“三系统”结构：语言系统，问题处理系统，知识系统语言系统：定义：提供给决策者的所有语言能力的总和称为语言系统(LS)。特点：由于DSS涉及模型计算、数据库操作，因此LS为数值计算语言和数据库语言的结合。问题处理系统：对描述的决策问题进行识别、分析和求解。知识系统：知识系统包含决策问题领域的大量事实和相关知识。优点：1.突出了问题处理系统的重要性。2.明确了语言系统在人机交互中的作用。3.统一了知识的看法，强调了知识的作用。缺点：1.将模型和数据都统一放入知识系统中，忽略了数据库系统、模型库系统之间的区别，增了对知识系统的理解和开发难度。2.用知识系统概括各种知识，过于粗糙。3.易和ES、MIS混淆三库结构：具有数据库、模型库和方法库的三个库及相应的管理系统。三库结构和三部件结构的联系：如果省略方法库，统一模型和方法，三库结构就变成三部件结构为提高DSS功能，以三库结构为基础，增加知识库提高智能效果，构成四库三功能的结构形式。四库：数据，模型，知识，方法三功能：信息服务，科学计算，决策咨询三部件结构的最大弱点：“人机交互”部件太简单；改进：把“人机交互部件”改为“人机交互与问题综合系统”，即“综合部件”较合适。数据库系统的组成：1、数据库（DB）2、数据库管理系统（DBMS）3、数据库管理员4、用户和应用程序智能数据库：在数据库系统中加入归纳推理、类比推理、或然性推理，或加入自然语言理解、语音识别等人工智能中更多的技术。知识库：对知识的存储和管理，不同于数据库。演绎数据库：将人工智能中的知识演绎推理与关系数据库相结合的一种新的数据库叫演绎数据库。⒈传统数据库系统⒉具有演绎推理的机构⒊数据库和演绎推理之间的接口人机交互的三个层次：1.从数据库中检索出多媒体材料——初级交互2.用户介入到信息的提取和使用过程——中级交互3.虚拟现实——高级交互模型库：由模型字典库和模型文件库组成。1个模型至少对应2～4个文件：模型源程序文件、可运行的文件、模型功能说明文件、模型所需数据说明文件。模型字典库作用：模型文件的索引便于模型的分类便于对模型的查询和修改模型组合的三种程序方式：顺序，循环，选择物资分配调拨的决策问题：步奏：（1）各分厂申请各种物资，需汇总出各分厂申请的各种物资；（2）各仓库对各物资的可供应情况分析；（3）制定物资分配方案；（4）物资调拨预处理；（5）物资运输方案的制定；（6）物资调拨方案的制定；IDSS：是DSS（Decisionsupportsystem）与AI（Artificialintelligence）技术相结合的系统。AI主要利用知识推理，完成定性分析;DSS利用模型计算与数据处理，实现定量分析;IDSS是在模型计算（定量分析）基础上，增加知识推理技术（定性分析），提高辅助决策能力。正向推理：逐条搜索规则库，对每一条规则的前提条件，检查事实库中是否存在。专家系统原理(1)概念：利用大量的专家知识，并运用知识推理的方法,解决特定领域中实际问题的计算机程序系统。专家系统的特点：专家系统的知识，是属于规律性知识,可用来解决千变万化的实际问题。专家系统的核心是知识库和推理机。IFAandBandC….andFThenHCF(R)结论H的可信度：CF(H)＝CF(R)×min{CF(A),CF(B)….CF(H)}IFAORBThenHCF(R)IFAThenHCF(R)------R1CF1(H)=CF(R1)*CF(A)IFBThenHCF(R)------R2CF2(H)=CF(R2)*CF(B)CF(H)=CF1(H)+CF2(H)-CF1(H)*CF2(H)CF12(H)=CF1(H)+CF2(H)-CF1(H)*CF2(H)CF(H)=CF12(H)+CF3(H)-CF12(H)*CF3(H)两规则的可信度相等已知规则集和可信度：R1：A∧B∧C→GCF(0.8)R2：D∨E→ACF(0.7)R3：J∧K→BCF(0.8)R4：P∨Q→CCF(0.9)R5：F∨(R∧S)→DCF(0.6)已知事实可信度为F(0.4)、R(0.5)、S(0.6)、E(n)、J(0.4)、K(0.6)、P(n)、Q(0.4)。问题：1.画出“与或”推理树；2.把规则分解为只含AND（∧）连接的规则，消去OR（∨）；R2：D∨E→ACF(0.7)R21：D→ACF(0.7)R22：E→ACF(0.7)R4：P∨Q→CCF(0.9)R41：P→CCF(0.9)R42：Q→CCF(0.9)R5：F∨(R∧S)→DCF(0.6)R51：F→DCF(0.6)R52：R∧S→DCF(0.6)3.F(0.4)、R(0.5)、S(0.6)、E(n)、J(0.4)、K(0.6)、P(n)、Q(0.4)。由于R51：F→DCF(0.6)则D可信度为：CF1（D）=0.6*0.4=0.24由于R52：R∧S→DCF(0.6)则D可信度CF2（D）=0.6*min{0.5,0.6}=0.3合并D的可信度为：CF（D）=0.24+0.3-0.24*0.3=0.47依次类推得到：CF(A)=0.33CF(B)=0.32CF(C)=0.36则CF（G）=0.8*{0.33，0.32,0.36}=0.256则目标G成立的可信度为0.256遗传算法：是一种群体型操作，该操作以群体中的所有个体为对象。选择（selection）、交叉（crossover）和变异（mutation）是遗传算法的三个主要操作算子数据仓库的特点：（1）数据仓库是面向主题的；（2）数据仓库是集成的；（3）数据仓库是稳定的（4）数据仓库是随时间变化的