决策支持系统的定义和结构是什么?

1. 决策支持系统的定义和结构是什么?

2. 决策支持系统的统一结构形式应该是什么，为什么

决策支持系统(decision support system ,简称dss)是辅助决策者通过数据、模型和知识,以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统.它是管理信息系统(mis)向更高一级发展而产生的先进信息管理系统.它为决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程和方案的环境,调用各种信息资源和分析工具,帮助决策者提高决策水平和质量.
决策支持系统基本结构主要由四个部分组成,即数据部分、模型部分、推理部分 决策支持系统
和人机交互部分：数据部分是一个数据库系统; 模型部分包括模型库(mb)及其管理系统(mbms); 推理部分由知识库(kb)、知识库管理系统(kbms)和推理机组成； 人机交互部分是决策支持系统的人机交互界面,用以接收和检验用户请求,调用系统内部功能软件为决策服务,使模型运行、数据调用和知识推理达到有机地统一,有效地解决决策问题.

3. 决策支持系统的定义和结构是什么?

决策支持系统(decisionsupportsystem，简称dss)是辅助决策者通过数据、模型和知识，以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统。它是管理信息系统(mis)向更高一级发展而产生的先进信息管理系统。它为决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程和方案的环境，调用各种信息资源和分析工具，帮助决策者提高决策水平和质量。
决策支持系统基本结构主要由四个部分组成，即数据部分、模型部分、推理部分决策支持系统
和人机交互部分：数据部分是一个数据库系统;模型部分包括模型库(mb)及其管理系统(mbms);推理部分由知识库(kb)、知识库管理系统(kbms)和推理机组成；人机交互部分是决策支持系统的人机交互界面，用以接收和检验用户请求，调用系统内部功能软件为决策服务，使模型运行、数据调用和知识推理达到有机地统一，有效地解决决策问题。

4. 决策支持系统的基本结构及各组成部分的功能是什么

   
  　　 决策支持系统的基本结构及各组成部分的功能 
  　　1）数据库子系统：对数据的存储、检索、处理和维护，并能从来自多种渠道的各类信息资源中析取数据。
  　　2）模型库子系统：通过人机交互语言使决策者能方便的利用模型库中各种模型支持决策，引导决策者建立、修改和运行模型。
  　　3）对话子系统：负责接收和检验用户的请求，协调数据库系统和模型库系统之间的通信，为决策者提供信息收集、问题识别以及模型构造、使用改进、分心和计算等功能。
   
  　　
  　　
  　　　
  

5. 简述决策支持系统的特点

决策支持系统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。
决策支持系统（Decision-making Support System, DSS）是管理信息系统应用概念深化，在管理信息系统基础上发展起来的系统。DSS是解决非结构化问题，服务于高层决策的管理信息系统，按功能可分为专用DSS、DSS工具和DSS生成器。


特征及组成
决策支持系统的组成有模型库及其管理系统，交互式计算机硬件及软件，数据库及其管理系统，图形及其高级显示装置，对用户友好的建模语言。
用户通过交互语言系统把问题的描述和要求输入决策支持系统。交互语言系统对此进行识别和解释。问题处理系统通过知识库系统和数据库系统收集与该问题的有关的各种数据、信息和知识，据此对该问题进行识别、判定问题的性质和求解过程。
参考资料来源：百度百科-决策支持系统 （人机智能系统）

6. 简述决策支持系统的概念

决策支持系统(Decision-making Support System,DSS)是管理信息系统应用概念深化，在管理信息系统基础上发展起来的系统。DSS是解决非结构化问题，服务于高层决策的管理信息系统,按功能可分为专用DSS,DSS工具和DSS生成器。专用DSS 是为解决某一领域问题的DSS。DSS工具是指某种语言、某种操作系统、某种数据库系统。DSS 生成器是通用决策支持系统，一般DSS包括数据库(DB)、模型库(MBMS)、方法库、知识库和会话部件。DSS数据库不同于一般DB,是有很高性能要求，在原基层数据库的基础上建立起来的专用数据库。现在，一般由数据仓库(Data Warehouse)来充当DSS 数据库。数据库为决策提供数据能力或资料能力。模型库为决策提供分析能力的部件,模型能力的定义是转化非结构化问题的程度。

会话部件，又称接口部件，它是人和决策支持系统联系的接口。智能决策支持系统(IDSS)在一般DSS基础上增加了OR/MS深度知识库。所以IDSS=DSS+AI(人工智能)。

7. 决策支持系统的决策分类

群决策支持系统（GDSS）群决策支持系统可提供三个级别的决策支持：第一层次是GDSS旨在减少群体决策中决策者之间的通信，沟通信息，消除交流的障碍，如及时显示各种意见的大屏幕，投票表决和汇总设备，无记名的意见和偏爱的输入，成员间的电子信息交流等。其目的是通过改进成员间的信息交流来改进决策过程，通常所说的“电子会议系统”就属于这一类。第二层次的GDSS提供善于认识过程和系统动态的结构技术，决策分析建模和分析判断方法的选择技术。这类系统中的决策者往往面对面地工作，共享信息资源，共同制定行动计划。第三层次的GDSS其主要特征是将上述两个层次的技术结合起来，用计算机来启发、指导群体的通信方式，包括专家咨询和会议中规则的智能安排。分布式决策支持系统（DDSS）DDSS是由多个物理分离的信息处理特点构成的计算机网络，网络的每个结点至少含有一个决策支持系统或具有若干辅助决策的功能。与一般的决策支持系统相比，DDSS有以下一些特征：DDSS是一类专门设计的系统，能支持处于不同结点的多层次的决策，提供个人支持、群体支持和组织支持。不仅能从一个结点向其它结点提供决策，还能提供对结果的说明和解释，有良好的资源共享。能为结点间提供交流机制和手段，支持人机交互，机机交互和人与人交互。具有处理结点间可能发生的冲突的能力，能协调各结点的操作，既有严格的内部协议，又是开放性的，允许系统或结点方便地扩展，同时系统内的结点作为平等成员而不形成递阶结构，每个结点享有自治权。智能决策支持系统（IDSS）智能决策支持系统是决策支持系统（DSS）与人工智能（AI）相结合的产物，其设计思想着重研究把AI的知识推理技术和DSS的基本功能模块有机地结合起来。有的DSS已融进了启发式搜索技术，这就是人工智能方法在DSS中的初步实现。将人工智能技术引入决策支持系统主要有两方面原因：第一是人工智能因可以处理定性的、近似的或不精确的知识而引入DSS中；第二DSS的一个共同特征是交互性强，这就要求使用更方便，并在接口水平和在进行的推理上更为“透明”。人工智能在接口水平，尤其是对话功能上对此可以作出有益的贡献，如自然语言的研究使用使DSS能用更接近于用户的语言来实现接口功能。智能-交互-集成化决策支持系统（3IDSS）随着DSS应用范围的不断扩大，应用层次的逐渐提高，DSS已进入到区域性经济社会发展战略研究、大型企业生产经营决策等领域的决策活动中来，这些决策活动不仅涉及到经济活动各个方面、经营管理的各个层次，而且各种因素互相关联，决策环境更加错综复杂。对于省、市、县等发展战略规划方面的应用领域，决策活动还受政治、社会、文化、心理等因素不同程度的影响，而且可供使用的信息又不够完善、精确，这些都给DSS系统的建设造成了很大的困难。在这种情况下，一种新型的、面向决策者、面向决策过程的综合性决策支持系统产生了，即智能-交互-集成化决策支持系统（Intelligent，Interactive and Integrated DSS，简称3IDSS）。集成化：在这种情况下，采用单一的以信息为基础的系统，或以数学模型为基础的系统，或以知识、规则为基础的系统，都难以满足上述这些领域的决策活动的要求。这就需要在面向问题的前提下，将系统分析、运筹学方法、计算机技术、知识工程、人工智能等有机地结合起来，发挥各自的优势，实现决策支持过程的集成化。交互性：决策支持系统的核心内容是人机交互。为了帮助决策者处理半结构化和非结构化的问题，认定目标和环境约束，进一步明确问题，产生决策方案和对决策方案进行综合评价，系统应具备更强的人机交互能力，成为交互式系统（Interactive systems）。智能化：决策支持系统在处理难以定量分析的问题时，需要使用知识工程、人工智能方法和工具，这就是决策支持系统的智能化（Intelligent）。

8. 决策支持系统的特征及组成

①主要针对管理人员经常面临的结构化程度不高、说明不够充分的问题；②把模型或分析技术与传统的数据存取及检索技术结合起来；③易于为非计算机专业人员以交互会话的方式使用；④强调对环境及用户决策方法改变的灵活性和适应性；⑤支持但不是代替高层管理者制定决策。 系统只是支持用户而不是代替他判断。因此，系统并不提供所谓“最优”的解，而是给出一类满意解，让用户自行决断。同时，系统并不要求用户给出一个预先定义好的决策过程。系统所支持的主要对象是半结构化和非结构化的决策（即不能完全用数学模型、数学公式来求解）。它的一部分分析可由计算机自动进行，但需要用户的监视和及时参与。采用人机对话的有效形式解决问题，充分利用人的丰富经验，计算机的高速处理及存贮量大的特点，各取所长，有利于问题的解决。 决策支持系统的组成有模型库及其管理系统；交互式计算机硬件及软件；数据库及其管理系统；图形及其高级显示装置；对用户友好的建模语言。用户通过交互语言系统把问题的描述和要求输入决策支持系统。交互语言系统对此进行识别和解释。问题处理系统通过知识库系统和数据库系统收集与该问题的有关的各种数据、信息和知识，据此对该问题进行识别、判定问题的性质和求解过程；通过模型库系统集成构造解题所需的规则模型或数学模型，对该模型进行分析鉴定；在方法库中识别进行模型求解所需算法并进行模型求解，对所得结果进行分析评价。最后通过语言系统对结果进行解释，输出具有实际含义、用户可以理解的形式。 ① 网络/系统基础架构由基本软、硬件系统构成，如交换机、路由器、主机设备、操作系统、数据管理系统等，该基础架构为所有的高级管理系统提供服务的同时，还实现基本的信息服务功能。② 业务管理系统正在运行的应用，如各种基于关系数据库的事务性应用、办公自动化管理应用等，实现政府日常的业务处理，这些系统所处理的数据是数据仓库的数据源。数据源的类型包括关系数据库、办公数据、平面文件等。③ 数据仓库管理系统实现数据分析、统计、查询、信息挖掘、辅助决策支持等功能。数据仓库管理系统由关系数据库管理系统做为支撑系统，其管理的数据源自对业务数据的抽取，数据抽取的方法包括数据复制、数据抽取网关等。数据交换模式：1、数据仓库管理系统与数据网关程序之间交换；2、数据仓库管理系统与业务数据库管理系统之间交换；3、数据仓库管理系统直接提取数据（如平面文件数据、办公数据）。数据仓库由面向不同主题的数据集市构成。④ 联机分析系统实现分析、统计、查询、信息挖掘、趋势分析、辅助决策支持等功能。⑤ 中间件、Web及应用服务系统实现三层结构的应用逻辑部分。⑥ 数据仓库客户端应用实现三层结构的应用表示逻辑，提供数据仓库系统的用户接口服务。客户端应用可以通过中间件、应用服务器及Web访问数据仓库应用，也可以直接通过OLAP服务实现。⑦ 网络/系统管理实现完整的网络及系统管理，管理的范围涉及系统的各个层次。如安全管理；备份、存储、恢复管理；开发管理；数据管理；监控管理等。