第四章人工智能的决策支持和课件.ppt

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1、(2)部分内容,4.6 智能决策支持系统,4.6智能决策支持系统,4.6.1 智能决策支持系统概念 4.6.2 智能决策支持系统结构4.6.3专家系统与决策支持系统的集成4.6.4 智能决策支持系统实例,4.6.1 智能决策支持系统概念,智能决策支持系统（Intelligent Decision Support Systems,IDSS）是：决策支持系统（DSS）与人工智能（Artificial Intelligent,AI）技术相结合的系统。,人工智能技术主要利用知识推理，完成定性分析。人工智能技术融入决策支持系统后，使DSS在模型技术与数据处理技术的基础上，增加知识推理技术，提高辅助决策能

2、力。,4.6.2 智能决策支持系统结构,1、人工智能的决策支持技术 从智能决策支持系统的概念可知智能决策支持系统中包含了人工智能技术，与决策支持有关的人工智能技术主要有：专家系统、神经网络、遗传算法、机器学习、自然语言理解等。,1）专家系统是利用大量的专门知识解决特定领域中的实际问题的计算机程序系统；2）神经网络是利用神经元的信息传播模型（MP模型）进行学习和应用；3）遗传算法是模拟生物遗传过程的群体优化搜索方法；,4）机器学习是让计算机模拟和实现人类的学习，获取解决问题的知识；5）自然语言理解是让计算机理解和处理人类进行交流的自然语言。,2智能决策支持系统结构形式 1）基本结构 智能决策支持

3、系统（IDSS）决策支持系统（DSS）人工智能（AI）技术 IDSS基本结构如图4.1所示。人工智能技术可以概括为：推理机知识库 智能决策支持系统的结构可以简化为图4.2所示。,4.6.3 专家系统与决策支持系统集成,智能决策支持系统IDSS充分发挥了专家系统以知识推理形式解决定性分析问题的特点，又发挥了决策支持系统以模型计算为核心的解决定量分析问题的特点，充分做到定性分析和定量分析的有机结合。智能决策支持系统的具体集成结构形式如下图所示。,图4.30智能决策支持系统集成结构图,综合系统,IDSS中DSS和ES的结合主要体现在三个方面:1.DSS和ES的总体结合。由集成系统把DSS和ES有机结

4、合起来(即将两者一体化)。2.KB和MB的结合。模型库中的数学模型和数据处理模型作为知识的一种形式，即过程性知识，加入到知识推理过程中去。3.DB和动态DB的结合。DSS中的DB可以看成是相对静态的数据库，它为ES中的动态数据库提供初始数据，ES推理结束后，动态DB中的结果再送回到DSS中的DB中去。,DSS和ES并重的IDSS结构,DSS为主体的IDSS结构,图4.31 DSS作为推理形式的IDSS,图432模型作为知识的IDSS,ES为主体的IDSS结构,4.6.4智能决策支持系统实例,松毛虫智能预测系统(PCFES)是一个智能决策支持系统。该系统把模型库、数据库、知识推理、人机交互四者有

5、机地结合起来了。达到了定性的知识推理、定量的模型数值计算、数据库处理的高度集成。该系统是我们和南京林业大学合作完成的。系统结构见下图。,松毛虫智能预测系统结构图,PCFES具有预测和管理功能。如下图所示。PCFES系统功能图,预测系统由三大部分组成:预测咨询系统、模型预测系统和虫情报表系统。1.预测咨询系统 由国防科技大学自行研制的PROLOG产生器P3生成PROLOG程序，形成了松毛虫智能预测系统中的预测咨询系统。该专家系统能进行各种以定性为主的松毛虫预测，用于完成松毛虫发生期、发生量、发生范围和危害程度的定性预测和一些简单的定量预测咨询。它基本上包括了目前国内常用的各种预测方法，对于短期的

6、发生期预测，它将直接给出日期，而不必由用户计算。预测咨询系统结构见下图所示。,预测咨询系统结构图,2.虫情报表系统（管理信息系统）将积累的全国十一个省区的四十多份测报资料都存储到数据库中。实现了对全国十一省(区)四十多个测报资料数据库中数据的直接调用、查询、修改、增删。能打印几十种气象因子的历年数据以及松毛虫发生面积、虫情级数、虫口密度和各种防治方法、防治面积的历年数据的120多种报表。,3.模型预测系统 由判定主要因子、预测模型、用主要因子进行预测和预测择优决策等四个模块就组成了模型预测系统。它完成需要进行大量计算的模型预测，用于进行各种松毛虫发生量(期)的定量预测。,该系统比前的预报方法有以下优点：（1）把多个不同的模型有机结合起来，形成一个完整的预测 决策支持系统。（2）实现了相似模型的预测择优决策。（3）模型直接调用数据库中的数据。（4）形成了松毛虫测报的大型管理信息系统。（5）包含了预测松毛虫的专家系统。（6）建立一个多功能的综合系统。该系统把预测咨询专家系统、模型预测决策支持系统和测报管理信息系统汇集于一体。是一个大型智能决策支持系统。,习题,34、35、36,