基于神经网络的高管层决策支持系统

决策支持系统范文
什么是决策支持系统？
决策支持系统(Decision Support System，简称DSS)是一种由用户自定义的基于数据和模型的调用的系统，用于支持决策者的决策过程。

它们可以用于审查、分析和模拟商业数据，并以一种易于访问的形式将推理和建议显示给决策者。

DSS的主要特点是提供即时计算和分析，以支持管理者的探索性分析和结构性决策过程。

2、算法：决策支持系统可以携带算法，以便用户可以对数据进行多种操作，如聚集、分组、分类、聚类等。

3、可视化技术：可视化技术可以帮助用户更好地理解数据，以便更好地作出决策。

它可以将数据转换为易于识别和理解的图像以进行更全面的分析。

4、提示工具：决策支持系统可以包括提示工具，以帮助用户制定适当的措施，识别潜在的陷阱。

基于神经网络与专家系统的智能决策支持系统
祝世虎;董朝阳;张金鹏;陈宗基
【期刊名称】《电光与控制》
【年(卷),期】2006(013)001
【摘要】提出了一种基于神经网络与专家系统的无人作战飞机智能决策支持系统,成功地解决了在规则不完善、战场信息不完全的情况下决策支持系统的推理问题.所设计的神经网络推理机不仅可以在专家系统由于规则不完善和信息不完全无法推理的情况下引导专家系统,而且可以对专家系统的经验进行学习.仿真结果表明所提出的方法有效.
【总页数】4页(P8-11)
【作者】祝世虎;董朝阳;张金鹏;陈宗基
【作者单位】北京航空航天大学自动化学院,北京,100083;北京航空航天大学自动化学院,北京,100083;北京航空航天大学自动化学院,北京,100083;中国一航○一四中心,河南,洛阳,471009;北京航空航天大学自动化学院,北京,100083
【正文语种】中文
【中图分类】V271.4;TP182
【相关文献】
1.有限元法在焊接工艺专家系统中的技术实现Ⅰ.基于人工神经网络的焊接工艺专家系统 [J], 李玉斌;谢志强;莫春立
2.基于人工神经网络和专家系统Shell的城市发展水平综合评价专家系统的研究
[J], 王宗军
3.基于神经网络的智能决策支持系统研究 [J], 曾明;魏衍
4.基于人工神经网络和专家系统Shell的城市发展水平综合评价专家系统的研究[J], 王宗军
5.基于人工神经网络和专家系统Shel的城市发展水平综合评价专家系统的研究[J], 王宗军
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于人工智能的决策支持系统设计与优化人工智能是一项在科技革命中越来越受到关注的领域。

在人工智能的发展过程中，决策支持系统成为了其中重要的一部分。

决策支持系统是一种应用于管理领域的计算机程序，它可以帮助决策者在复杂的环境中做出更好的决策。

本文将会从设计和优化两个方面来探讨基于人工智能的决策支持系统。

一、设计基于人工智能的决策支持系统基于人工智能的决策支持系统是一种结合了人工智能技术的传统决策支持系统。

它主要解决复杂问题和制定未来策略的决策问题。

在设计基于人工智能的决策支持系统时，首先要将人工智能技术应用到决策支持系统中。

1. 数据预处理数据预处理是决策支持系统中非常重要的一步，因为它能够保证数据真实可靠，为后续的分析提供基础。

在设计基于人工智能的决策支持系统时，需要对数据进行清洗和归一化等处理，以便更好地进行后续分析和处理。

2. 数据分析在数据预处理后，需要对数据进行分析。

目前主要分析方法有聚类分析、分类分析、多元分析等。

在数据分析中，可以借助人工智能技术，使用神经网络、遗传算法、决策树等方法进行分析。

3. 决策建模在数据分析之后，可以进行决策建模。

决策建模是指建立一个数学模型，依据模型以及得到的数据和信息，将问题转化为搜索最优解。

在决策建模中，可以使用线性规划、非线性规划、动态规划、蒙特卡罗等方法。

二、优化基于人工智能的决策支持系统优化基于人工智能的决策支持系统可以提高系统的精度和效率，以提升系统的综合性能。

优化包括了多方面因素，如模型优化、算法优化和计算优化等。

1. 模型优化在模型设计中，需要选择适当的数学模型和算法。

优化模型可以调整模型参数以提高预测精度。

比如，可以采用贝叶斯网络和支持向量机等算法，提高模型准确度。

2. 算法优化算法优化是指对系统内部运算过程的优化。

如对计算预处理、复杂度分析、核心模块的设计等进行优化。

优化算法可以大大提高系统处理速度和准确性。

3. 计算优化计算优化可以提高系统的运行效率，如分布式系统、集群系统、GPU加速优化等。

价值工程2.4筹划风险大在国际国内税收法律法规的不断完善，反避税措施不断增强，市场经济环境的变幻莫测，以及其他人为因素存在的背景下，商业银行因其收入来源复杂、纳税筹划难度大、经营结构不单一等客观因素的存在，导致商业银行的纳税筹划要比一般行业的纳税筹划具备更大的风险性，最终的纳税筹划收益可能会高于或低于先前的预期结果，企业在运用各种政策开展纳税筹划时的不确定性因素也导致风险明显增加。

因此，纳税人必须要树立纳税筹划风险意识，立足于事先防范，在进行纳税筹划方案制定之前，应对影响筹划结果的所有潜在风险因素进行确认并评估，在考虑风险是否可以化解或转嫁等因素的基础上确定是否开展筹划，同时还必须考虑因纳税筹划引致的各种涉税成本，包括显性和隐性成本，只有综合筹划成本在可接受范围内时开展税务筹划才有效率。

3结论熟知商业银行纳税筹划的特性对我国银行业顺利开展纳税筹划及实施风险管理有着极其重要的作用。

论文通过简述纳税筹划的含义及工作步骤，结合实际，分析了我国商业银行纳税筹划的特性，为银行业的纳税筹划实践提供了理论参考。

参考文献：[1]谭成.我国商业银行全面风险评估研究[D].湖南师范大学，2009.[2]李瑞波.商业银行抵债资产税收处理及纳税筹划[J].经营管理，2009，（1）.[3]刘兵.我国商业银行信用风险度量与管理研究[D].吉林大学，2008.[4]王睿，高军，吕南.中小企业所得税纳税筹划风险管理探讨[J].中国经贸导刊，2010，（7）.0引言DSS 是80年代迅速发展起来的新型计算机科学。

它是一个有着广泛应用背景的十分热门的交叉科学。

神经网络是一个具有高度非线性的超大规模连续时间的动力系统。

结合神经网络的智能决策支持系统是目前研究的前沿之一，它极具理论和使用价值。

财务管理的信息化、数字化是财务规范和科学管理的趋势。

与DSS 的结合将更加有利于数据标准的统一，有利于数据采集的模块化，有利于决策支持的科学化，有利于财务公开的透明化。

管理信息系统：决策支持系统在当今竞争激烈的商业环境中，决策的准确性和及时性对于企业的成功至关重要。

管理信息系统中的决策支持系统（Decision Support System，简称 DSS）应运而生，成为企业管理者在复杂环境中做出明智决策的有力工具。

决策支持系统是一种基于计算机技术的信息系统，旨在帮助决策者通过对数据的分析和处理，获取有价值的信息，从而支持他们在不确定的情况下做出更好的决策。

它并不是简单地提供数据，而是将数据转化为有用的知识和见解，为决策过程提供支持。

DSS 的核心功能包括数据收集与管理、模型构建与分析以及结果展示与交互。

首先，数据收集与管理是决策支持系统的基础。

它需要从各种来源收集大量的数据，包括内部业务系统、外部市场数据等，并对这些数据进行清洗、整合和存储，以确保数据的准确性和一致性。

只有高质量的数据才能为后续的分析提供可靠的基础。

在模型构建与分析方面，DSS 运用了各种数学和统计模型，如预测模型、优化模型、决策树等。

这些模型可以帮助决策者对不同的方案进行模拟和评估，预测可能的结果，并找出最优的决策方案。

例如，企业在考虑扩大生产规模时，可以使用预测模型来预测市场需求的变化，使用成本优化模型来计算不同生产规模下的成本和收益，从而做出合理的决策。

结果展示与交互是 DSS 的重要环节。

它需要以直观、易懂的方式将分析结果展示给决策者，让他们能够快速理解和掌握关键信息。

同时，系统还应提供交互功能，允许决策者根据自己的经验和判断对分析结果进行调整和进一步的探索。

例如，通过可视化图表展示数据趋势，或者通过下拉菜单选择不同的参数进行分析。

决策支持系统在企业中的应用非常广泛。

在市场营销领域，它可以帮助企业分析客户的购买行为和市场趋势，制定精准的营销策略；在财务管理方面，它可以协助企业进行成本核算、预算编制和投资决策；在生产运营中，它能够优化生产流程、调度资源，提高生产效率。

以一家制造企业为例，当面临新产品研发决策时，决策支持系统可以收集市场上同类产品的销售数据、客户反馈、技术发展趋势等信息。

决策支持系统决策支持系统（Decision Support System，DSS）是一种基于计算机技术和信息处理的系统，旨在为决策者在复杂的情境下提供决策支持和决策分析。

随着信息技术的不断发展和应用，决策支持系统在商业、管理、政府、医疗、科学等领域中得到了广泛的应用和推广。

本文将介绍决策支持系统的定义、组成、特点以及其在实际应用中的意义和价值。

一、定义决策支持系统是一种利用计算机技术和信息处理技术来帮助决策者进行决策的系统。

它通过收集、整理、分析和展示大量的数据和信息，以辅助决策者做出准确、明智的决策。

决策支持系统旨在提供决策过程中所需的各种类型的数据、分析工具和模型，以便决策者能够更好地理解问题、评估选择和预测结果。

二、组成决策支持系统主要由以下三个组成部分构成：1. 数据管理子系统：用于收集、存储和管理各种类型的数据和信息，包括内部数据和外部数据。

数据管理子系统通过数据库管理系统（DBMS）来管理和组织数据，以确保数据的完整性、可靠性和安全性。

2. 模型管理子系统：用于建立和管理各种决策模型和分析工具。

决策模型可以是数学模型、统计模型、优化模型等，用于对决策问题进行建模和分析。

模型管理子系统可以通过算法和模型库来提供各种分析工具和模型，以供决策者使用。

3. 用户界面子系统：用于与决策者进行交互，提供友好的用户界面和操作环境。

用户界面子系统通常采用图形化界面（GUI），以便决策者可以通过各种方式（如菜单、按钮、表格等）与系统进行交互，查询数据、运行模型和生成报表。

三、特点决策支持系统具有以下几个特点：1. 面向管理决策：决策支持系统主要用于管理决策，能够帮助管理者更好地理解和分析问题，从而做出有效的决策。

它可以提供各种分析工具和模型，以支持管理者对问题进行定量分析和预测。

2. 多功能性：决策支持系统具有多功能性，可以灵活应用于各种不同类型的决策问题。

它可以适应不同的决策场景和需求，提供多种方法和工具来支持决策者的决策过程。

企业管理中决策支持系统的使用方法详解决策支持系统（Decision Support System，缩写DSS）在企业管理中起着重要的作用，它能够为管理者提供数据和信息，帮助他们做出更准确的决策。

本文将详细介绍决策支持系统的使用方法，包括其定义、组成、功能和优势。

一、决策支持系统的定义决策支持系统是一种基于计算机的信息系统，旨在帮助管理者在面对复杂、不确定和多变的决策问题时做出优化的决策。

它结合了数据管理、模型分析和决策辅助等多种技术，通过提供信息和分析工具来支持管理决策。

二、决策支持系统的组成决策支持系统主要由以下几个组成部分构成：1. 数据仓库：决策支持系统通过收集和存储各类数据，构建了一个庞大的数据仓库。

这些数据包括内部数据（如企业的销售数据、财务数据等）和外部数据（如市场调研数据、竞争对手数据等）。

2. 数据分析工具：决策支持系统提供了多种数据分析工具，如数据挖掘、统计分析、预测建模等，可以帮助管理者深入挖掘数据背后的信息，发现隐藏的规律和趋势。

3. 模型构建工具：决策支持系统还提供了模型构建工具，用于构建和验证决策模型。

这些模型可以对问题进行定量化分析，准确评估不同决策方案的优劣和风险。

4. 决策辅助工具：决策支持系统还提供了多种决策辅助工具，如决策树、专家系统等，可以将复杂问题转化为易于理解和操作的形式，帮助管理者做出更加合理和科学的决策。

三、决策支持系统的功能决策支持系统具有以下几个主要功能：1. 数据管理：决策支持系统能够对大量的数据进行收集、整理和存储，保证数据的可靠性和及时性。

同时，它还能够对数据进行分析和查询，帮助管理者从海量数据中获取有价值的信息。

2. 信息展示：决策支持系统可以将数据和信息以图表、报表等形式进行直观的展示，帮助管理者更好地理解和分析数据。

同时，它还可以根据用户的需求，灵活地生成各种分析和报告。

3. 决策分析：决策支持系统提供了多种决策分析工具，可以基于不同的决策模型进行定量分析。

神经网络与自动化决策系统神经网络（neural networks）是一种人工智能技术，它模仿了人脑神经系统的结构和功能。

自动化决策系统（automated decision-making system）则是指通过程序化的方式来进行决策，减少或消除人为干预的过程。

本文将探讨神经网络与自动化决策系统的相关性以及其在各个领域的应用。

一、神经网络概述神经网络模型由多个神经元（neurons）组成，这些神经元之间通过连接强度（connection weights）相互交流信息。

神经网络的学习过程一般分为输入层、隐藏层和输出层。

输入层接收来自外部环境的信息，隐藏层对这些输入信息进行处理，最后输出层给出对应的结果。

神经网络的训练过程通过反向传播算法来优化连接强度，提高模型的准确性和泛化能力。

二、自动化决策系统的应用神经网络可以被应用于自动化决策系统中，以提高决策的准确性和效率。

以下是几个应用领域的例子：1. 金融领域：神经网络可以被用于股票市场的预测和交易决策。

通过对历史数据的学习，神经网络可以辨别出市场趋势和投资机会，帮助投资者做出更明智的决策。

2. 医疗领域：神经网络可以应用于医学诊断和疾病预测。

通过输入患者的临床特征和病历数据，神经网络可以辅助医生制定最佳治疗方案和预测疾病的发展情况。

3. 物流领域：神经网络可以优化供应链管理和货物配送。

通过分析大量的数据，神经网络可以提供最佳运输路径、减少运输成本和提高物流效率。

4. 交通领域：神经网络可以应用于交通流量预测和智能交通管理。

通过对历史交通数据的学习，神经网络可以准确预测交通状况并帮助城市规划者做出合理的交通决策。

三、神经网络与自动化决策系统的挑战和未来发展方向虽然神经网络和自动化决策系统在许多领域发挥了重要作用，但仍然存在一些挑战和问题：1. 数据需求：神经网络需要大量的数据进行训练和学习，但现实中不同领域的数据难以获得或者存在隐私和安全问题。

2. 解释性：神经网络是一种黑盒模型，其内部决策过程难以解释和理解。