D-S证据理论在决策支持系统中的应用

火灾的发生是一个伴有光、烟、温升、辐射和气体浓度变化的综合现象，需要利用各种火灾传感器检测和捕捉这些信息，我们可以根据具体的情况，选择两种或两种以上火灾传感器组来检测火灾状况。

本火灾预警报警系统采用了两级传感器信息融合，一级是局部(即象素级)融合，采用经典的自适应加权融合估计算法，克服了单个传感器的不确定性和局限性，获得被测对象的一致性解释与描述。

二级是在全局(即决策层)进行融合，采用证据理论。

Dempster-shafer(D-S)证据理论是概率论的推广，它允许人们对不确定性问题进行建模，并进行推理，能够更加客观的反映事物的不确定性。

在具体设计时，本文分三个模块进行处理，D-S 合成模块、BPA 模块、局部决策模块。

系统的结构示意图如图2-8所示。

图2-8 系统结构简图1.局部融合算法在局部融算法中采用自适应加权数据融合算法，不但可以优化传感器的数据，还能够有效剔除环境干扰信号，它的中心思想是根据各个传感器数据误差的大小，分配不同的权数，精度高的数据由于误差小，分配的权数较大，反之较小。

设有n 个传感器来检测某一火灾特征，它们的方差分别为n 22221...,σσσ，各传感器的测量值分别为n x x x ...,21，相互独立， 假定各传感器的加权因予别为n w w w ...,21，那么加权因子引入后，系统的传感器数据融合值为： ∑==ni i i x w x1ˆ （2-23） 式中11=∑=ni i w总均方差为：()[]()()()∑∑====--+-=-=ni nji j i jijii x x xx w w E x x w E xx E 1,1,12222ˆˆ2ˆˆσ （2-24）因为n x x x ...,21彼此相互独立，且是x 的无偏估计，所以：()()0ˆˆ=--j i x x xx E ()n j i j i ...2,1,,=≠ （2-25）则有：()∑∑==--=ni ni i i i w xx w 112222ˆσσ （2-26）上式中的σ是各加权因子i w 的多元二次函数，它的最小值的求取就是在加权因子n w w w ...,21满足归一化约束条件下多元函数极值的求取。

建设方案中的决策支持系统应用探索随着科技的不断发展，决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）在各个领域中的应用也越来越广泛。

特别是在建设方案的制定和决策过程中，DSS的应用可以提供决策者所需的信息和分析工具，帮助他们做出更加科学、准确的决策。

本文将探索建设方案中DSS的应用，并分析其优缺点以及未来的发展趋势。

一、DSS在建设方案中的应用1. 数据收集与整理在建设方案的制定过程中，决策者需要大量的数据来支持决策。

DSS可以通过各种方式收集和整理数据，包括调查问卷、实地调研、数据库查询等。

通过DSS，决策者可以快速获取所需的数据，并对其进行整理和分析，为后续的决策提供基础。

2. 模型建立与分析在建设方案的制定过程中，决策者需要对各种因素进行评估和分析。

DSS可以基于已有的数据和信息建立模型，通过模型的分析和模拟，帮助决策者预测不同方案的效果和影响。

这样，决策者可以在制定建设方案时，更加科学地评估各种因素的权重和影响程度。

3. 多目标决策建设方案的制定通常涉及到多个目标和约束条件。

DSS可以通过多目标决策模型，帮助决策者在不同目标之间进行权衡和折中，找到最优的解决方案。

通过DSS，决策者可以更加全面地考虑各种因素，提高决策的效果和可行性。

4. 风险评估与管理建设方案的实施过程中，往往伴随着各种风险和不确定性。

DSS可以通过风险评估模型，帮助决策者对潜在的风险进行分析和管理。

通过DSS，决策者可以更好地了解各种风险的概率和影响程度，从而采取相应的措施来降低风险。

二、DSS应用的优缺点1. 优点（1）提供决策所需的信息和分析工具，帮助决策者做出更加科学、准确的决策。

（2）通过模型的建立和分析，帮助决策者预测不同方案的效果和影响，提高决策的可行性。

（3）通过多目标决策模型，帮助决策者在不同目标之间进行权衡和折中，找到最优的解决方案。

（4）通过风险评估模型，帮助决策者对潜在的风险进行分析和管理，降低风险。

决策支持系统原理与应用决策支持系统原理与应用决策支持系统（DSS）是一种基于计算机技术的信息系统，旨在帮助决策者在复杂的决策环境中做出最佳的决策。

DSS的设计和实现需要考虑多种因素，包括决策者的需求、决策环境的特点、数据的可用性和质量等。

DSS的原理主要包括以下几个方面：1. 数据管理：DSS需要收集、存储和管理各种数据，包括结构化数据（如数据库中的数据）和非结构化数据（如文本、图像等）。

数据管理的目的是为了提供决策所需的信息。

2. 决策模型：DSS需要建立各种决策模型，以帮助决策者分析和评估不同的决策方案。

决策模型可以是定量的（如数学模型）或定性的（如专家系统）。

3. 分析工具：DSS需要提供各种分析工具，以帮助决策者对数据和决策模型进行分析。

这些工具包括数据挖掘、统计分析、模拟和优化等。

4. 用户界面：DSS需要提供易于使用的用户界面，以帮助决策者进行决策分析和评估。

用户界面应该简单、直观、易于理解和操作。

DSS的应用范围非常广泛，包括企业管理、金融、医疗、政府管理等领域。

以下是一些DSS的应用案例：1. 企业管理：DSS可以帮助企业管理者做出各种决策，如市场营销、供应链管理、人力资源管理等。

例如，一个零售企业可以使用DSS来预测销售量、优化库存管理和制定促销策略。

2. 金融：DSS可以帮助金融机构做出各种决策，如风险管理、投资组合管理、信用评估等。

例如，一个银行可以使用DSS来评估客户的信用风险、优化投资组合和制定贷款策略。

3. 医疗：DSS可以帮助医疗机构做出各种决策，如诊断、治疗、药品管理等。

例如，一个医院可以使用DSS来辅助医生进行诊断、优化药品管理和制定治疗方案。

4. 政府管理：DSS可以帮助政府机构做出各种决策，如城市规划、环境保护、公共安全等。

例如，一个城市可以使用DSS来优化交通规划、预测环境污染和制定应急预案。

总之，DSS是一种非常有用的信息系统，可以帮助决策者在复杂的决策环境中做出最佳的决策。

数据分析与决策支持系统数据分析与决策支持系统（Decision Support System, DSS）是一种基于大数据技术的智能系统，通过收集、整理和分析各类数据，为管理者提供决策制定过程中的可靠信息和专业支持。

本文将从DSS的定义、功能、实施步骤及在各个领域中的应用等方面展开讨论。

一、DSS的定义数据分析与决策支持系统是一种集成了人工智能、计算机技术和管理理论等多学科知识的高效工具，旨在辅助管理者进行决策分析和决策制定。

它能够提供关键性的数据、模型和方法，帮助管理者快速、准确地进行决策。

二、DSS的功能数据分析与决策支持系统具有以下功能：1.数据收集与整理：通过各种方式收集和整理相关数据，为后续分析提供支持。

2.数据分析与挖掘：运用统计学、机器学习和数据挖掘等方法，对数据进行深入分析，发现数据背后的规律和趋势。

3.决策模型构建：根据分析结果，建立决策模型，帮助管理者做出更加科学和准确的决策。

4.决策辅助与评估：为管理者提供决策相关的信息和数据，同时通过评估模型对决策结果进行预测和评估。

5.决策结果可视化：将复杂的决策结果通过图表、报表等形式展示出来，直观清晰地呈现给管理者。

三、DSS的实施步骤数据分析与决策支持系统的实施通常包括以下步骤：1.需求分析：明确决策者的需求和目标，确定系统的设计和功能。

2.数据收集与整理：收集与决策相关的数据，并对其进行组织和整理。

3.数据分析与挖掘：利用统计学和数据挖掘等方法对数据进行深入分析，提取有价值的信息。

4.模型建立与评估：根据分析结果建立决策模型，并通过评估模型对决策结果进行评估和优化。

5.系统应用与维护：将系统应用到实际决策中，并进行系统的维护和更新。

四、DSS在各个领域中的应用数据分析与决策支持系统广泛应用于各个领域，如金融、医疗、物流、市场营销等，为决策者提供支持。

以下是几个具体的应用案例：1.金融行业：DSS可用于风险评估、投资决策、信贷管理等，提高金融机构的风险控制和决策效率。

决策支持系统管理的核心是“决策”。

全球经济一体化的进程以及信息技术的发展，消除了许多流通壁垒。

企业比以往任何时候都面临着更为复杂的生存环境，更难以形成并维护其竞争壁垒。

竞争的压力对企业制定决策的质量、速度都有更高要求。

决策支持系统作为一种新兴的信息技术，能够为企业提供各种决策信息以及许多商业问题的解决方案，从而减轻了管理者从事低层次信息处理和分析的负担，使得他们专注于最需要决策智慧和经验的工作，因此提高了决策的质量和效率。

现代企业的管理决策一、管理和决策制定60年代末，明茨伯格(Mintzberg)对5位总经理的工作进行一项仔细的研究。

他发现，管理者扮演着十种不同的但却是高度相关的角色。

这十种角色可以进一步分为三方面：人际关系、信息传递和决策制定，如下表所示：在这三方面中，决策制定是管理最核心、最实质性的角色。

所有的管理活动都围绕着决策。

决策的整体质量对企业的成败有重大影响。

二、现代企业决策的挑战在过去许多年，管理者制定决策是一门纯粹的艺术，是通过很长一段时间的经验所获得的一项天赋。

管理之所以被看成一门艺术，是因为许多个体风格被用于处理并成功地解决了同一类型的管理问题。

这些风格源于创造力、判断力、直觉和经验，而不是建立在科学方法基础上的系统化的定量分析方法。

但是，今天管理所面临的外部环境正在发生迅速变化。

商业及其本身的环境也比以往更加复杂，而且这种复杂性日益增加。

这些都对现代企业的管理决策带来了新的挑战：1. 决策质量的要求更高随着技术的迅速发展，客户获得产品和服务的渠道更为畅通，客户的选择余地更大。

同时大规模生产使得产品出现了供过于求的状态。

客户成为最稀缺的资源。

这迫使企业必须采取“以客户为中心”的经营策略，努力提高产品和服务的质量。

2. 决策时要考虑的因素更复杂随着经济全球化的趋势，尤其是中国加入WTO之后，无论是否愿意，企业都将面对全球的竞争者和全球范围的消费市场；随着环境的恶化、消费者权益意识的增强等，政府颁布了更详尽的法令和制度来约束企业的经营行为。

信息化管理的决策支持系统（DSS）开发与应用实践摘要随着信息化的迅速发展，决策支持系统（DSS）在各个行业中得到了广泛的应用。

本文介绍了决策支持系统在信息化管理中的开发与应用实践。

首先，我们将讨论决策支持系统的定义和特点。

然后，我们将介绍决策支持系统的开发过程及相关技术。

最后，我们将通过一个实际案例来说明决策支持系统在信息化管理中的实际应用。

1. 决策支持系统的定义和特点决策支持系统（Decision Support System，DSS）是一种利用计算机和相关技术来支持决策制定的信息系统。

它能够帮助管理者通过收集、组织、分析和呈现大量的数据和信息，以便更好地理解问题和做出决策。

与传统的管理信息系统（MIS）相比，决策支持系统具有以下几个特点： - 强调对决策过程的支持：决策支持系统不仅提供数据和信息，还提供多种决策模型和分析工具，帮助管理者进行决策分析和模拟。

- 灵活性和易用性：决策支持系统通常具有良好的用户界面和友好的交互方式，使得管理者可以方便地使用系统进行决策支持。

- 支持多种决策层级：决策支持系统可以用于各级管理层的决策，从战略层面到操作层面都可以得到支持。

2. 决策支持系统的开发过程与技术决策支持系统的开发过程通常包括需求分析、系统设计、系统实现和系统测试等阶段。

在需求分析阶段，通过与用户的沟通，确定决策支持系统的功能需求和性能要求。

在系统设计阶段，根据需求分析的结果，设计系统的逻辑结构和数据流程。

在系统实现阶段，根据设计结果，编写程序代码实现系统功能。

在系统测试阶段，对系统进行功能测试、性能测试和用户验收测试，确保系统正常运行。

决策支持系统的开发涉及到多种技术和工具，包括数据库技术、数据挖掘技术、人工智能技术和可视化技术等。

数据库技术用于存储和管理系统的数据，数据挖掘技术用于发现数据中隐藏的模式和规律，人工智能技术用于构建决策模型和分析工具，可视化技术用于将数据和分析结果以图表和图形的形式展示给用户。

d-s证据理论证据理论是由Dempster于1967年首先提出，由他的学生shafer于1976年进一步发展起来的一种不精确推理理论，也称为Dempster/Shafer 证据理论(D-S证据理论)，属于人工智能范畴，最早应用于专家系统中，具有处理不确定信息的能力。

作为一种不确定推理方法，证据理论的主要特点是：满足比贝叶斯概率论更弱的条件；具有直接表达“不确定”和“不知道”的能力.。

在此之后，很多技术将DS 理论进行完善和发展，其中之一就是证据合成(Evidential reasoning, ER) 算法。

ER 算法是在置信评价框架和DS 理论的基础上发展起来的。

ER 算法被成功应用于：机动车评价分析、货船设计、海军系统安全分析与综合、软件系统安全性能分析、改造轮渡设计、行政车辆评估集组织评价。

在医学诊断、目标识别、军事指挥等许多应用领域，需要综合考虑来自多源的不确定信息，如多个传感器的信息、多位专家的意见等等，以完成问题的求解，而证据理论的联合规则在这方面的求解发挥了重要作用。

在DS证据理论中，由互不相容的基本命题（假定）组成的完备集合称为识别框架，表示对某一问题的所有可能答案，但其中只有一个答案是正确的。

该框架的子集称为命题。

分配给各命题的信任程度称为基本概率分配（BPA，也称m函数），m(A)为基本可信数，反映着对A的信度大小。

信任函数Belgium（A）表示对命题A的信任程度，似然函数Pl(A)表示对命题A非假的信任程度，也即对A似乎可能成立的不确定性度量，实际上，[Bel(A),Pl(A)]表示A的不确定区间，[0,Bel(A)]表示命题A支持证据区间，[0,Pl(A)]表示命题A的拟信区间，[Pl(A),1]表示命题A的拒绝证据区间。

设m1和m2是由两个独立的证据源（传感器）导出的基本概率分配函数，则Dempster联合规则可以计算这两个证据共同作用产生的反映融合信息的新的基本概率分配函数。