论基于大数据的智能决策支持系统

智能化决策人工智能辅助决策的新模式

智能化决策：人工智能辅助决策的新模式

在当前信息爆炸的时代，企业面临着海量的数据和复杂的决策问题。如何在这个竞争激烈的市场中快速、准确地做出决策，成为企业迫切需要解决的难题。而智能化决策作为一种新兴的决策模式，通过人工智能的辅助，有望为企业带来新的突破和优势。

一、智能化决策的背景与概念

随着互联网和大数据技术的迅速发展，企业积累的数据不断增加，从中发现关键信息和重要规律变得异常困难。同时，决策问题的复杂性也日益提高，需要综合考虑多种因素。这些问题促使人们开始关注智能化决策的理论与技术，希望通过人工智能技术帮助企业解决决策问题。

智能化决策是指运用人工智能技术，通过分析海量的数据和复杂的业务环境，辅助决策者进行决策的过程。智能化决策系统可以通过学习和推理，提供决策依据和决策方案，并支持对不同决策方案的评估和比较。

二、智能化决策的特点和价值

1. 自动化：智能化决策系统能自动地从数据中提取关键信息，并通过算法进行建模和分析，生成可供决策者参考的结论。 2. 高效性：智能化决策系统能够快速处理大数据，并给出精确的预测和建议，大大缩短了决策的时间成本。

3. 多样性：智能化决策系统可以通过学习和模拟多种情境，生成不同的决策方案，并提供给决策者进行选择。

4. 风险识别：智能化决策系统能够通过对数据和模型的分析，识别出潜在的风险和不确定性，帮助决策者优化决策方案。

智能化决策的应用价值不可小觑。它能够帮助企业预测市场需求，优化供应链，降低成本并提高效率，提升产品质量和服务品质，增强决策者的决策信心和决策成功率。

三、智能化决策的关键技术

1. 数据分析技术：智能化决策离不开数据的支持，数据分析技术包括数据挖掘、机器学习、模式识别等方法，可以从大数据中抽取有用的信息。

2. 知识表示与推理技术：智能化决策系统需要将领域知识形式化，在此基础上进行推理和决策生成。

3. 系统建模与仿真技术：通过建立模型和仿真，为决策者提供多种决策方案供选择，并对其效果进行评估。

第１９卷第３期　２０１６年３月　软件工程　ＳＯＦＴＷＡＲＥ　ＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧ　、，０１．１９　Ｎｏ．３　Ｍａｒ．２０１６　

文章编号：２０９６－１４７２（２０１６）．０３－２１．０３　基于大数据支持的军事决策系统构建研究　

李崇东　（武警警官学院管理科学与工程系，四川成都６１０２１３）　

摘要：本文首先系统回顾了大数据决策由来及发展现状；接着论述了大数据决策分析在军事决策领域的需求，并　根据需求构建了由数据获取层、数据处理层及数据应用层三个层面组成的大数据军事决策系统；最后探讨了构建基于大　数据支持的军事决策系统所需使用的关键技术，主要有数据提取与存储技术、大数据查询和分析技术、数据表示与数据　整合技术。　关键词：大数据；军事决策系统；构建　中图分类号：ＴＰ３１３．１３　文献标识码：Ａ　

Ｓｔｕｄｙ　ｏｎ　ｔｈｅ　Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｍｉｌｉｔａｒｙ　Ｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｌａｒｇｅ　Ｄａｔａ　Ｓｕｐｐｏｒｔ　

ＬＩ　Ｃｈｏｎｇｄｏｎｇ　（ＤｅｐａｒｕｎｅｎｔｏｆＭａｎａｇｅｍｅｎｔＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ｔｈｅＯｆｆｉｃｅｒｓＣｏｌｌｅｇｅｏｆＰＡＰＦ，Ｃｈｅｎｇｄｕ　６１０２１３，Ｃｈｉｎａ）　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ　ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ，ｆｉｒｓｔ　ｏｆａｌｌ，ｔｈｅ　ｏｒｉｇｉｎ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｏｆｔｈｅ　ｂｉｇ　ｄａｔａ　ｄｅｃｉｓｉｏｎｓ　ｓｙｓｔｅｍ　ａｃｔｕａｌｌｙ　ｒｅｖｉｅｗｅｄ，ｔｈｅｎ　ｔｈｅ　ｄｅｍａｎｄ　ｏｆ　ｂｉｇ　ｄａｔａ　ｄｅｃｉｓｉｏｎ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｆｉｅｌｄ　ｏｆ　ｍｉｌｉｔａｒｙ　ｉｓ　ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ，ｔｈｅ　ｂｉｇ　ｄａｔａ　ｍｉｌｉｔａｒｙ　ｄｅｃｉｓｉｏｎ　ｓｙｓｔｅｍ　ｃｏｎｓｉｓｔ　ｏｆ　ｄａｔａ　ａｃｃｅｓｓ　ｌａｙｅｒ　ａｎｄ　ｄａｔａ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ｌａｙｅｒ　ａｎｄ　ｄａｔａ　ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｌａｙｅｒ　ｉｓ　ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ　ａｃｃｏｒｄｉｎｇ　ｔｏ　ｔｈｅ　ｎｅｅｄｓ，ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅ　ｋｅｙ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｆｏｒ　ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ　ｏｆ　ｍｉｌｉｔａｒｙ　ｄｅｃｉｓｉｏｎ　ｓｕｐｐｏｒｔ　ｓｙｓｔｅｍ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｄａｔａ　ａｒｅ　ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ，ｍａｉｎｌｙ　ｉｎ　ｄａｔａ　ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｓｔｏｒａｇｅ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｄａｔａ　ｑｕｅｒｙ　ａｎｄ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｄａｔａ　ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｄａｔａ　ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．　Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｂｉｇｄａｔａ；ｍｉｌｉｔａｒｙ　ｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｉｎｇ　ｓｙｓｔｅｍ；ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ　

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基于大数据的装备保障决策辅助支持系统研究

作者：王泽杰 樊纪伟 李杨

来源：《环球市场信息导报》2018年第05期

随着大数据技术在决策领域的不断应用，必将给装备保障决策方式带来重大的变革。文章分析了大数据为装备保障决策带来新的机遇，阐述了装备保障决策思路方法，并构建了基于大数据的装备保障辅助决策系统。

随着信息化时代的到来，数据量的产生和交流急剧增加。 “大数据”这个词频繁的出现在我们的视野中，正所谓得“大数据”者得先机。许多国家和地区把大数据提升到战略层面进行研究，基于大数据的装备保障决策问题研究，既是为部队装备保障决策提供一种新的思路，也是新形式下提升军队战斗力的必然选择。

大数据基本内涵

目前学术界对于“大数据”一词没有明确的定义，大家众说纷纭，麦肯锡咨询公（McKinsey&Company）作为研究大数据的先驱，在其报告《大数据：竞争、创新和生产力的前沿领域》中给出的大数据定义为大小超出常规数据库软件工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。大数据研究专家维克托·麦尔·舍恩伯格对于大数据的定义：即无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。由此可知大数据是不同类型的海量数据在极速增长下的数据集合。从理论层次而言大数据不仅仅指以GB、TB为单位的储存形式，更多时候是以PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB等形式存在。在维克托·迈尔一舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。体现出大数据的4V特点即：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样性）、Value（价值密度低）。

我们可以从三个方面去理解大数据的鲜明特征。第一、让样本数据成为总体数据。大数据的产生就如同机械化存储方式变成更加智能化存储。“小样本”并不单单指抽象的数据代表，而是一个“大数据”量的代表性的融合。第二、让数据发出声音。从最不可能提取数据的地方提取数据，数据的表面看似毫无关联，但却可以扩展为有价值的动态组合，还原事物的内在本质，实现对于相关性的需求。第三、实现可控性，大数据的特点是数据量巨大，其最直接的核心就是预测，大数据的技术的成熟应用可以让单一的、对于冰冷数字阅读变成有多维的动态感知，从而可以实现对各种常规及意外情况的有效预测。 龙源期刊网

智慧交通之智慧客运篇

引言概述：

智慧交通是指通过信息技术和智能化手段，对交通系统进行全面优化和智能化管理，以提高交通效率、减少能源消耗和改善出行体验。在智慧交通领域中，智慧客运是一个重要的方面。本文将从五个大点来阐述智慧客运的内容。

正文内容：

1. 车辆调度与管理

1.1 智能调度系统：采用人工智能和大数据分析技术，对车辆进行调度和管理，提高运输效率和减少拥堵。

1.2 实时监控系统：通过安装传感器和监控设备，对车辆的位置、状态和行驶情况进行实时监控，提高运输安全性和管理效率。

1.3 车辆定位系统：利用全球定位系统（GPS）和无线通信技术，实时获取车辆的位置信息，方便调度和管理。

2. 乘客出行体验

2.1 电子支付系统：通过智能手机等挪移设备，实现乘客的电子支付，提高支付便利性和安全性。

2.2 信息查询与预订系统：为乘客提供实时的车辆信息、票价查询和在线预订服务，方便乘客出行安排。

2.3 乘客服务系统：提供舒适的车箱环境、无线网络和多媒体娱乐设施，提升乘客的出行体验。

3. 安全与保障措施 3.1 视频监控系统：安装摄像头和监控设备，对车辆内外进行监控，提高安全性和应急处理能力。

3.2 安全警报系统：通过智能传感器和报警装置，及时发现和报警车辆异常情况，保障乘客和车辆的安全。

3.3 紧急救援系统：配备紧急按钮和呼叫设备，乘客在紧急情况下可及时求助，提高应急救援效率。

4. 节能与环保

4.1 车辆动力管理系统：通过优化车辆动力系统和驾驶行为，降低能源消耗和减少尾气排放。

4.2 车辆共享系统：通过智能车辆共享平台，实现车辆资源的共享和优化利用，减少车辆数量和道路拥堵。

4.3 节能驾驶辅助系统：提供驾驶辅助功能，如智能巡航控制和能量回收系统，提高车辆的能源利用效率。

5. 数据分析与决策支持

5.1 大数据分析系统：通过采集和分析乘客出行数据、车辆运行数据等，提供数据支持和决策参考，优化客运管理。