决策支持系统-复习总结ecust09(7)

31 《决策支持系统》期末整理 2012.06.04 By Sinky

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反向推理：从目标状态出发，利用已有知识，逐步推到初始状态，若推出的初始状态和已知的初始状态吻合，或已知的初始状态包含在推出的初始状态中，则推理成功。 优点 － 目标明确，不会产生多余动作，推理效率较高 缺点 － 要先明确目标状态 适合于－目标少的情况

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正反向混合推理：前两种推理方法的组合，先通过正向推理达到某种中间状态，然后通过反向推理达到一些中间状态，如此反复，直到这些中间状态有交集，则推理成功。 优点 － 效率最高 缺点 － 最复杂

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推理机（inference engine）是基于知识推理的计算机实现，是规则解释程序 推理机的主要任务是选择知识和应用知识，反复执行“认识-行动”过程的循环 ? ? ?

认识，推理机对给定的规则进行模式匹配 行动，当一条规则满足时推理机执行的一系列动作 三步骤的算法 ? ? ?

模式匹配 竞选归结

更新数据库：行动/结论

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1． 工作存储器

工作存储器存放当前已知的数据，包括推理过程中形成的中间结论。这些数据由规则解释程序用来激活相应的规则。 2． 规则库

产生式规则的一般形式：P1, P2,…,Pm?C1,…, Cn 上述规则的基本含义为：

若条件P1, P2,…,Pm得到满足，则执行动作或动作序列C1,…, Cn

规则的条件是否满足以当前工作存储器中事实为依据，如果存在事实满足该条件，则相应规则被激活。 3． 规则解释程序（控制器、推理机） 1） 匹配器：判断规则条件 2） 冲突消解器：选择可调用的规则 3） 解释器：执行规则的动作，或终止运行

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推理机能否准确迅速地找到与解答有关的知识，直接影响推理机的性能； 推理机的性能指标是指推理效果和推理效率； 推理效果是衡量推理结论正确性的一个指标； 推理效率可用推理所花费的时间来说明。

47. 人工神经网络（基本结构、开发过程、与ES差别、适用领域） ?

基本结构

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ANN主要用途： ? ? ?

模式识别：字符、声音、图象的识别 数据解释：如大量股市数据，发现模式和趋势

ANN在企业中的应用领域及典型应用 ?

财务金融

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股票绩效/选择预测，债券评估系统，货币交易系统，信贷分析，信誉评级

市场营销 （市场划分） ?

客户特性分析，销售预测，航班乘客的管理，直销优化

? 生产作业 ?

过程控制，作业调度，设备故障诊断与探测

? 有人统计，ANN在作业控制层的应用占46.95%，管理控制层的应用占46.95%，在战略计划层的应用占6.1%

48. 智能决策支持系统（结构变化、问题处理子系统） ?

结构变化

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问题处理系统

任务是识别、分析与求解问题，根据决策问题的结构化程度采用相应的求解方法，选择或构造模型或利用推理机制进行求解

主要有问题分析器和问题求解器组成

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