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人工智能技术实现智能决策的关键算法人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术的快速发展为企业决策提供了全新的机会和挑战。
随着大数据和计算能力的不断提升，人工智能技术在决策辅助领域展现出强大的潜力。
本文将重点介绍实现智能决策的人工智能技术中的关键算法。
一、机器学习算法机器学习是人工智能领域的核心技术之一，它通过从数据中学习模式和规律，以改进自身性能。
在决策领域，机器学习算法可应用于数据分析、预测模型和优化方案等方面。
以下是几种常见的机器学习算法：1.1 监督学习算法监督学习通过已知的输入和输出数据，训练模型来预测新数据的输出。
其中，决策树和逻辑回归是常见的分类算法，能够将数据分为不同的类别；支持向量机和神经网络则在回归问题中表现出色。
1.2 无监督学习算法无监督学习算法主要用于聚类和关联规则挖掘等任务。
聚类算法通过发现数据内部的相似性，将数据分为不同的类别。
关联规则挖掘则寻找数据中的频繁模式，揭示出数据之间的关联关系。
1.3 强化学习算法强化学习是一种通过试错探索环境来学习最优策略的算法。
在决策过程中，强化学习算法通过与环境的交互来优化策略，并根据行动的反馈来调整决策。
这种算法常应用于游戏、自动驾驶和智能机器人等领域。
二、深度学习算法深度学习是机器学习的一种方法，模仿人脑神经网络的结构和工作原理。
它通过多层次的神经网络结构进行训练和学习，以实现对复杂模式的建模和识别。
以下是几种常见的深度学习算法：2.1 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）卷积神经网络是一种常用于图像识别和处理的深度学习算法。
它通过卷积和池化等操作来提取图像的特征，并将其输入到全连接层进行分类或回归。
2.2 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）循环神经网络主要用于序列数据的建模和处理，如自然语言处理和时间序列预测。
它通过循环连接的神经元记忆之前的状态，从而捕捉到数据的时序性。
信息科学中的智能决策支持系统简介：信息科学的快速发展为人们的决策提供了更多的数据和信息，但是如何从这些海量的信息中提取有效的决策支持仍然是一个挑战。
智能决策支持系统在这个背景下应运而生。
本文将探讨信息科学中智能决策支持系统的原理、应用和未来发展。
一、智能决策支持系统的原理智能决策支持系统是基于计算机技术和数据分析方法的一种决策辅助工具。
它通过收集、处理和分析大量的数据和信息来帮助决策者做出准确、迅速的决策。
智能决策支持系统的原理主要包括以下几个方面：1. 数据收集和采集：智能决策支持系统首先需要获取相关的数据和信息。
例如，通过网络爬虫自动收集互联网上的数据，或者通过传感器实时采集环境中的数据。
这些数据可以是结构化的数据（如数据库中的表格数据），也可以是非结构化的数据（如文本、图像、音频等）。
2. 数据预处理和清洗：由于数据来源的多样性和数据质量不一致性，智能决策支持系统需要对数据进行预处理和清洗。
例如，去除重复数据、处理缺失值、标准化数据格式等。
预处理和清洗后的数据更适合进行后续的分析和建模。
3. 数据分析和建模：在数据预处理完成后，智能决策支持系统使用各种数据分析和建模方法来提取有用的信息。
例如，统计分析、机器学习、数据挖掘等。
这些方法可以帮助识别数据之间的关系、发现隐藏的规律，并为决策提供有针对性的建议。
4. 决策评估和优化：最后，在经过数据分析和建模后，智能决策支持系统将提供一系列备选方案。
通过决策评估和优化，系统可以根据决策者的目标和约束条件，帮助选择最优的决策方案，并提供决策的风险评估。
二、智能决策支持系统的应用范围智能决策支持系统在各个领域都有广泛的应用，以下是几个典型的应用案例：1. 金融投资决策：智能决策支持系统可以通过分析金融市场的历史数据和实时信息，为投资者提供投资策略和风险评估，帮助投资者做出明智的决策。
2. 物流优化决策：物流领域涉及复杂的运输网络、仓储管理和订单处理等问题。
智能控制与智能决策技术一、智能控制技术智能控制技术是指利用先进的计算机科学和人工智能技术来设计和实现智能控制系统，实现对传感器信号的处理、判断和决策，进而对控制对象进行高效、自动化的控制。
智能控制技术广泛应用于工业、交通、医疗等领域，极大地提高了生产效率和系统的自动化程度。
1. 智能控制系统的构成智能控制系统由以下几个主要部分组成：传感器、数据处理单元、决策单元和执行机构。
传感器负责采集环境或控制对象的相关信息，将其转化为电信号并传输给数据处理单元。
数据处理单元通过对传感器信号的处理和分析，得出控制对象的状态，并通过决策单元做出相应的控制策略。
最后，执行机构根据控制策略执行相应的动作，实现对控制对象的控制。
2. 智能控制技术的应用领域智能控制技术在各个领域中有着广泛的应用。
在工业领域，智能控制技术能够实现对生产线的智能化管理，提高生产效率和质量；在交通领域，智能控制技术可以优化交通信号灯的控制，减少拥堵和交通事故的发生；在医疗领域，智能控制技术可以实现对医疗设备和仪器的智能化控制，提高医疗效率和准确度。
二、智能决策技术智能决策技术是指利用人工智能技术来进行决策的技术方法。
智能决策技术能够通过对大量数据的分析和处理，模拟人类的决策过程，帮助人们做出更加准确、高效的决策。
智能决策技术广泛应用于金融、医疗、管理等领域，为决策者提供了有力的辅助工具。
1. 智能决策系统的原理智能决策系统主要包括以下几个环节：数据采集、数据处理、模型构建和决策分析。
首先，智能决策系统需要采集和整理相关的数据，包括历史数据和实时数据。
然后，通过数据处理技术对数据进行清洗、筛选和加工，得到高质量的数据集。
接下来，基于这些数据构建合适的数学模型或机器学习模型，并进行模型训练和测试。
最后，通过对模型的输出结果进行分析和评估，辅助决策者做出最终的决策。
2. 智能决策技术的应用案例智能决策技术在各个领域都有着广泛的应用。
在金融领域，智能决策技术可以帮助分析师进行股票市场预测和投资决策；在医疗领域，智能决策技术可以帮助医生根据患者的病历和实验室检查结果，做出诊断和治疗方案；在管理领域，智能决策技术可以帮助企业决策者进行业务规划和风险评估，提供决策建议。
AI智能决策随着科技的飞速发展和人工智能技术的突破进展，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）正逐渐应用于各个领域，并深刻影响着人们的生活和工作方式。
其中，AI智能决策作为人工智能技术的重要应用之一，正逐渐展示出其巨大的潜力和价值。
1. AI智能决策的基本概念AI智能决策是指通过计算机系统和算法模型对大数据进行分析和处理，以辅助人们做出合理决策的过程。
其基本原理是通过学习和识别数据中的模式和规律，为决策者提供有效的建议和决策方案。
2. AI智能决策的应用场景（1）金融领域：AI智能决策可应用于股票交易、风险评估、财务分析等方面，帮助投资者和金融从业者更准确地进行投资决策。
（2）医疗领域：AI智能决策可辅助医生进行疾病诊断、治疗方案选择等，提高医疗服务的质量和效率。
（3）供应链管理：AI智能决策可优化物流和库存管理，提高供应链的运营效率和成本控制能力。
（4）交通运输：AI智能决策可实现交通规划、路线优化和交通拥堵预测，改善城市出行体验。
3. AI智能决策的优势与挑战（1）优势：a. 大数据分析能力：AI智能决策可以处理和分析大规模的数据，挖掘其中的价值和潜力。
b. 高速运算能力：AI智能决策可以快速计算和处理大量数据，为决策者提供实时的决策建议。
c. 预测能力：AI智能决策能够通过对历史数据和趋势的分析，进行未来的预测和趋势预测。
（2）挑战：a. 数据隐私和安全：AI智能决策需要处理大量的个人和商业数据，对数据的隐私和安全提出了更高的要求。
b. 人机关系：AI智能决策与人们的决策和判断之间需要建立良好的协作关系，避免出现对人类决策的完全替代。
c. 伦理和法律问题：AI智能决策在应用过程中需要考虑伦理和法律的问题，避免出现不当的决策和潜在的风险。
4. AI智能决策的未来发展方向（1）深度学习与人工神经网络：AI智能决策将会更加注重深度学习和人工神经网络的技术应用，实现更准确、高效的决策分析。
了解智能系统的工作原理与应用智能系统是一种利用人工智能技术和物联网技术实现自动化决策和智能化操作的系统。
它能够感知、理解、学习和适应环境，以及与人类进行交互，为人类提供智能化的服务和支持。
了解智能系统的工作原理和应用，对于我们更好地理解和应用智能系统具有重要意义。
一、智能系统的工作原理智能系统的工作原理主要包括感知、理解、学习和决策四个步骤。
1.感知：智能系统通过传感器和感知设备获取环境中的信息。
传感器可以是摄像头、温度传感器、声音传感器等，它们能够感知环境中的各种数据，例如图像、声音、温度等。
感知的目的是将现实世界中的信息转化为计算机可以理解和处理的数据。
2.理解：智能系统对获取到的信息进行理解和分析。
通过使用机器学习和数据挖掘等技术，智能系统能够识别、分类和分析感知到的数据。
例如，图像识别技术可以识别照片中的物体和人脸，语音识别技术可以将语音转化为文本。
3.学习：智能系统能够通过学习和训练不断提升自己的能力。
机器学习是智能系统的关键技术之一，它通过对大量数据的学习和分析，使得系统能够从中获取知识和经验，并根据学习到的知识做出更准确的决策。
例如，智能推荐系统可以通过分析用户的行为和兴趣，为用户提供个性化的推荐服务。
4.决策：智能系统基于感知、理解和学习的结果，做出相应的决策和行动。
决策可以是自动执行的，也可以是为人类决策提供辅助和建议的。
例如，智能家居系统可以根据环境温度和用户的习惯，自动调节室内温度，智能助手可以根据用户的提问，给出相应的回答和建议。
二、智能系统的应用智能系统已经在各个领域得到广泛应用，为人们的生活和工作带来了许多便利和改变。
1.智能交通系统：智能交通系统利用智能感知和决策技术，优化交通流量，提高道路安全性。
例如，智能交通信号灯可以根据实时交通情况做出合理的信号控制，减少交通拥堵和事故的发生。
2.智能医疗系统：智能医疗系统利用智能感知和学习技术，为医生和患者提供精准的医疗服务。
智能化决策支持系统人工智能技术为管理者提供智能化决策建议随着科技的发展，人工智能技术在各个领域得到了广泛的应用。
其中，智能化决策支持系统作为一项重要的应用领域，为管理者提供了智能化的决策建议。
本文将介绍智能化决策支持系统的基本概念和原理，并探讨其在管理决策过程中的应用。
一、智能化决策支持系统的概念与原理智能化决策支持系统是利用人工智能技术，结合决策分析理论与方法，辅助管理者进行决策过程的一种系统。
其基本原理是通过收集和分析大量的数据、信息和知识，建立决策模型，运用人工智能技术进行数据挖掘和知识发现，从而提供决策建议和策略辅助。
二、智能化决策支持系统在管理决策中的应用1. 数据分析与挖掘智能化决策支持系统通过收集和分析庞大的数据，进行数据挖掘和分析，从中发现隐藏在数据中的有价值的信息和知识。
这些信息和知识可以帮助管理者更好地了解市场、客户需求、竞争对手等因素，为决策提供更加准确的基础。
2. 决策模型构建智能化决策支持系统通过建立决策模型，模拟和分析不同的决策策略和场景，以求得最优的决策结果。
管理者在制定决策时，可以通过系统提供的多种模型选择最适合自己的决策方案，减少决策风险和成本。
3. 决策建议与评估智能化决策支持系统能够根据已有的数据和知识，结合管理者的实际需求，提供个性化的决策建议。
系统根据预设的目标和限制条件，综合考虑各种因素，为管理者提供全面的决策信息和评估结果，帮助其做出明智的决策。
4. 决策过程优化智能化决策支持系统可以对决策过程进行优化和改进。
通过自动化和智能化的技术手段，系统能够提高决策的效率和精度，降低决策的风险和成本。
管理者可以借助系统提供的功能，提升自己在决策过程中的效率和水平。
三、智能化决策支持系统所面临的挑战尽管智能化决策支持系统在提高决策效率和质量方面具有显著的优势，但其仍然面临一些挑战。
首先，数据的质量和完整性对系统的决策结果有着重要影响。
其次，决策模型的建立需要动态更新和调整，以适应不断变化的环境和需求。
基于AI的智能决策辅助系统智能决策辅助系统，是一种利用人工智能技术来辅助人们进行决策的系统。
通过对大量数据的分析、处理和预测，该系统能够为人们提供决策过程中所需的信息和建议，帮助决策者做出更加合理、准确的决策。
本文将探讨基于人工智能的智能决策辅助系统的原理、应用和发展前景。
一、智能决策辅助系统的原理1. 数据收集与处理智能决策辅助系统通过收集各种各样的数据，包括结构化数据和非结构化数据。
然后，通过数据处理和清洗技术，对这些数据进行加工和整理，使其变得有价值可用。
2. 机器学习与预测算法基于收集到的数据，智能决策辅助系统利用机器学习和预测算法进行数据分析和模式识别。
这些算法能够从历史数据中学习和总结规律，为未来的决策提供参考依据。
3. 决策模型建立在机器学习的基础上，智能决策辅助系统建立决策模型。
这个模型可以是基于统计学的模型，也可以是基于专家知识和经验的模型。
通过建立决策模型，系统能够从大量的数据中提取并识别出对决策具有决定性作用的因素。
4. 决策辅助和建议根据决策模型的结果，智能决策辅助系统可以向决策者提供决策辅助和建议。
这些建议可能涵盖了决策的各个方面，包括风险评估、潜在结果的预测、优化方案的推荐等。
二、智能决策辅助系统的应用1. 金融领域在金融领域，智能决策辅助系统可以用于股票投资、基金管理、风险评估等方面。
通过对市场数据和公司财务数据的分析，系统可以给出股票投资的建议，帮助投资者做出明智的决策。
2. 健康医疗领域智能决策辅助系统在健康医疗领域的应用也非常广泛。
例如，系统可以根据病人的病情和病史，辅助医生做出诊断和治疗方案的决策。
系统还可以利用大量的医学数据，辅助医生进行临床试验的设计和结果分析。
3. 生产制造领域在生产制造领域，智能决策辅助系统可以用于生产计划和物料采购的决策。
通过对历史生产数据和市场需求的分析，系统可以给出合理的生产计划，最大程度地提高生产效率和资源利用效率。
三、智能决策辅助系统的发展前景随着人工智能技术的不断发展和成熟，智能决策辅助系统的应用前景十分广阔。
智能决策技术原理及应用
智能决策技术指的是一类技术，它能够帮助人们做出高效、准确的决策。
这类技术的应用领域涵盖从管理决策、经济决策到科学决策等方面。
它通过对问题进行分析，发现最优解，从而帮助决策者更好地拟定和维持决策，提高政策可行性，并做出更明智的决策。
智能决策技术在核心原理上采用计算机科学、计算机技术和系统工程学等学科融合，把复杂的决策任务变成可计算的模型，然后使用计算机技术进行运算和处理，解决实际决策问题。
具体来讲，智能决策技术包括以下几个部分：
1.概念表示：为表达决策问题建立一套本体、概念和术语；
2.模型建立：建立决策问题的模型，以明确目标函数和决策变量；
3.技术：使用方法，决策空间中的可行解；
4.决策分析：对到的最优解进行分析，使决策更加明智、安全。
人工智能(AI)原理及其应用PPT文档共页人工智能（AI）原理及其应用人工智能（AI）是一门研究如何使计算机能够智能地执行任务的学科。
它涉及到模拟人类智能的各种方面，如学习、推理、问题解决、识别、感知、语言理解和决策制定等。
近年来，人工智能的发展迅猛，各个领域纷纷将其应用于实践中，带来了巨大的变革和突破。
一、人工智能的原理人工智能的核心原理包括机器学习、神经网络和深度学习等。
机器学习是AI中的重要分支，其基本思想是让计算机通过分析和理解数据来学习，并根据学习结果做出相应的决策。
神经网络是一种模拟人脑结构和功能的数学模型，它通过多个节点（也称为神经元）之间的连接和信息传递来实现模式识别和决策制定。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它通过构建多个层次的神经网络，进行更加复杂和深入的学习和推理。
二、人工智能的应用领域1. 自然语言处理自然语言处理是人工智能的重要应用领域之一，主要研究计算机如何理解和处理自然语言的能力。
它包括语音识别、语音合成、机器翻译、自动问答和文本分类等内容。
例如，语音识别技术可以实现语音助手和智能家居等智能设备的控制，机器翻译技术可以实现不同语言之间的实时翻译。
2. 机器视觉机器视觉是指让计算机能够模拟人类视觉系统进行图像和视频的分析和理解。
它涉及到图像识别、目标检测、图像生成和图像处理等方面。
例如，人脸识别技术可以应用于身份验证和安全监控，无人驾驶技术可以实现智能汽车的自主导航和避障。
3. 智能机器人智能机器人是将人工智能技术应用于机器人领域，使机器人能够感知环境、学习和决策，并执行相应的任务。
智能机器人广泛应用于工业生产、医疗护理、军事作业和家庭服务等领域。
例如，工业机器人可以实现自动化生产线的操作和控制，医疗机器人可以在手术中辅助医生进行精确操作。
4. 增强现实和虚拟现实增强现实（AR）和虚拟现实（VR）是人工智能的前沿领域，它们通过模拟和扩展人类的感知能力，实现与虚拟世界的交互。
工业工程智能决策方案一、引言随着科技的不断进步和人工智能技术的迅猛发展，智能决策系统在工业工程中的应用日益普及。
智能决策系统通过模拟人类大脑的决策过程，利用大数据和算法分析实时监测信息，对工业生产过程中的诸多问题进行智能化处理。
本文旨在探讨工业工程中智能决策的原理、应用和发展趋势，为工程师和决策者提供决策方案。
二、智能决策的原理1. 大数据分析大数据是智能决策的重要基础。
工业生产过程中产生的数据量庞大，包括了设备运行数据、生产过程数据、质量数据等。
利用大数据分析技术，可以将这些数据进行汇总、分析和挖掘，从中提炼出有用的信息和规律，为决策提供依据。
2. 机器学习算法机器学习算法是智能决策的核心。
其通过对大量历史数据进行学习和分析，从中发现数据的关联规律和模式，进而预测未来的发展趋势和风险。
在工业生产中，机器学习算法可以用于设备故障预警、产品质量预测、供应链优化等方面。
3. 人工智能技术人工智能技术的发展为智能决策提供了更多的可能性。
包括机器视觉、语音识别、自然语言处理等技术，可以帮助决策系统更好地感知和理解生产环境中的信息，提高智能决策的准确性和效率。
三、智能决策的应用1. 生产调度优化在工业生产中，生产调度是一个复杂的问题。
传统的调度方法往往基于经验和规则，容易受到变动因素的干扰。
而通过智能决策系统，可以实现生产调度的自动化和优化。
系统可以根据生产需求、设备状态和原材料库存等信息，制定最优的生产计划，从而提高生产效率和降低成本。
2. 质量控制改进产品质量是工业生产的关键指标之一。
传统的质量控制方法通常是通过人工抽检和控制图分析，存在着一定的不足和局限。
而智能决策系统可以根据生产过程中的实时数据，进行质量预测和故障预警，及时发现问题并采取措施，从而保证产品质量的稳定和提升。
3. 设备故障预测设备故障是工业生产过程中常见的问题。
通过智能决策系统，可以基于设备运行数据和模型算法，实现故障的预测和分析。
智能决策技术原理及应用(一)
摘要]随着经济的快速发展，能正确、快速地做出决策无疑是赢得市场获取最大经济效益的保证。
决策支持系统可以看成是管理信息系统和运筹学相结合而发展起来的，它要求有很强的数值计算能力，又要有很强的数据处理能力，而目前的计算机语言的支持能力不足，使得决策支持系统的发展非常缓慢。
关键词]决策支持系统人工智能专家系统
一、智能决策技术概述
1.决策支持系统的形成
随着计算机技术和应用的发展，如科学计算、数据处理、管理信息系统的发展以及运筹学和管理科学的应用，为决策支持系统的形成打下了基础。
决策支持系统(DecisionSupportSystem—DDS)是80年代迅速发展起的新型计算机学科。
70年代初由美国M.S.ScottMorton在《管理决策系统》一文中首先提出决策支持系统的概念。
DSS实质上是在管理信息系统和运筹学的基础上发展起来的。
管理信息系统重点在对大量数据的处理。
运筹学在运用模型辅助决策体现在单模型辅助决策上。
随着新技术的发展，所需要不得不解决的问题会愈来愈复杂，所涉及的模型会愈来愈多，模型类型也由数学模型扩充数据处理模型。
模型数量也愈来愈多。
这样，对多模型辅助决策问题，在决策支持系统出现之前是靠人来实现模型间的联合和协调。
决策支持系统的出现就是要解决由计算机自动组织和协调多模型运行，对大量数据库中数据的存取和处理，达到更高层次的辅助决策能力。
决策支持系统的新特点就是增加了模型库和模型库管理系统，它把众多的模型(数学模型和数据处理模型以及更广泛的模型)有效地组织和存储起来，并且建立了模型库和数据库的有机结合。
这种有机结合适应人机交互功能，自然促使新型系统的出现，即DDS的出现。
它不同于MIS数据处理，也不同于模型的数值计算，而是它们的有机集成。
它既有数据处理功能又具有数值计算功能。
决策支持系统概念及结构。
决策支持系统是综合利用大量数据，有机组合众多模型(数学模型与数据处理模型等)，通过人机交互，辅助各级决策者实现科学决策的系统。
DSS使人机交互系统、模型库系统、数据库系统三者有机结合起来。
它大大扩充了数据库功能和模型库功能，即DSS的发展使管理信息系统上升到决策支持系统的新台阶上。
DSS使那些原来不能用计算机解决的问题逐步变成能用计算机解决。
2.人工智能概念和研究范围
(1)人工智能定义。
由计算机来表示和执行人类的智能活动(如判断、识别、理解、学习、规划和问题求解等)就是人工智能。
人工智能的研究在逐步扩大机器智能，使计算机逐步向人的智能靠近。
(2)人工智能的研究范围。
人工智能研究的基本范围有：问题求解、逻辑推理和定理证明、自然语言处理、自动程序设计、学习、专家系统、机器人学、机器视觉、智能检索系统、组合高度问题、系统与表达语言等；其主要研究领域有：自然语言处理、机器人学、知识工程。
自然语言处理：语音的识别与合成，自然语言的理解和生成，机器翻译等。
机器人学：从操纵型、自动型转向智能型。
在重、难、险、害等工作领域中推广使用机器人。
知识工程：研究和开发专家系统。
目前人工智能的研究中，最接近实用的成果是专家系统。
专家系统在符号推理、医疗诊断、矿床勘探、化学分析、工程设计、军事决策、案情分析等方面都取得明显的效果。
3.决策支持新技术
(1)数据仓库的兴起和概念。
数据仓库(DataWarehouse—DW)的概念是PrismSolutions公司副总裁W.H.Inmon在1992年出版的书《建立数据仓库》(BuildingtheDataWarehouse)中提出的。
数据仓库的提出是以关系数据库，并行处理和分布式技术的飞速发展为基础，它是解决信息
技术在发展中一方面拥有大量数据，另一方面有用信息却很贫乏(Datarich—Informationpoor)这种不正常现象的综合解决方案。
W.H.Inmon在《建立数据仓库》一书中，对数据仓库定义为：数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用于支持经营管理中决策制定过程。
传统数据库用于事务处理，也叫操作型处理，是指对数据库联机进行日常操作，即对一或一组记录的查询和修改，主要为企业特定的应用服务的。
用户关心的是响应时间，数据的安全性和完整性。
数据仓库用于决策支持，也称分析型处理，用于决策分析，它是建成立决策支持系统的基础。
(2)数据仓库的特点。
数据仓库是面向主题的：主题是数据归类的标准，每一个主题基本对应一个宏观的分析领域。
数据仓库是集成的：数据进入数据仓库之前，必须经过加工与集成。
对不同的数据来源进行统一数据结构和编码。
统一原始数据中的所有矛盾之处，如字段的同名异义，异名同义，单位不统一，字长不一致等。
总之将原始数据结构作一个从面向应用到面向主题的大转变。
数据仓库是稳定的：数据仓库中包括了大量的历史数据。
数据经集成进入数据仓库后是极少或根本不更新的。
数据仓库是随时间变化的：数据仓库内的数据时限在5-10年，故数据的键码包含时间项，标明数据的历史时期，这适合DSS进行时间趋势分析。
数据仓库中数据很大：通常的数据仓库的数据量为10GB级，大型的是一个TB级数据量。
数据中索引和综合数据占2/3，原始数据占1/3。
数据仓库软、硬件要求：需要一个巨大的硬件平台和一个并行的数据库系统。
(3)数据开采的概念及方法。
1995年在加拿大召开了第一届知识发现(KnowledgeDiscoveryinDatabase—KDD)和数据开采(DataMining—DM)国际学术会议以后，“数据开采”开始流行，它是“知识发现”概念的深化，知识发现与数据开采是人工智能、机器学习与数据库技术相结合的产物。
KDD一词是在1989年8月于美国底特律市召开的第一届KDD 国际学术会议上正式形成的。
知识发现被认为是从数据中发现有用知识的整个过程。
数据开采被认为是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式。
数据开采的主要方法和技术有：信息论方法、集合论方法、仿生物技术、公式发现、统计分析方法及其它方法。
二、智能决策技术原理
要能做出智能决策需要在智能决策支持系统的辅助下才能实现。
因而要知道智能决策技术的原理就须要知道智能决策支持系统的原理及构造。
智能决策支持系统(IDSS)是在决策支持系统(DSS)的基础上集成人工智能专家系统(ES)而形成的。
决策支持系统主要是由问题处理与人机交互系统(由语言系统和问题处理系统组成)、模型库系统(由模型库管理系统和模型库组成)、数据库系统(由数据库管理系统和数据库组成)等组成。
专家系统主要由知识库、推理机和知识库管理系统三者组成。
决策支持系统和专家系统集成为智能决策支持系统。
IDSS中DSS和ES的结合主要体现在两个方面：
(1)DSS和ES的总体结合。
由集成系统把DSS和ES有机结合起来(将两者一体化)。
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，或者将知识库和推理机结合起来，形成知识推理模型加入到模型库中去。
(2)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去。
由DSS和
ES这三种结合形式，也说形成了三种IDSS集成形式。
