人工智能辅助决策系统，什么是辅助决策系统在开发中应该注意什么

1，什么是辅助决策系统在开发中应该注意什么

辅助决策系统实际上就是经验数据收集、分析、结论得出、预警提示等一系列功能的集成体开发环境不重要，重要的是数据种类的选取、判别算法的设计

什么是辅助决策系统在开发中应该注意什么

2，辅助决策的概念是什么

辅助决策就是靠一些统计结果或者历史纪录帮你进行决策.

关于智慧决策，根据应用场景的不同，其所需要的模型、算法、系统架构可能是完全不同的，例如在BIM正向设计中对于模型的自动“强条”审查以输出指导意见，和气候灾害中类似保险行业对于目标资产损害程度的预估，其采用方式方法就完全不同。类似在工程规划阶段的三维自动审图系统中，其基本机理是一方面通过平台上的云计算三维数据引擎，从而对全专业的超巨大体量模型进行整体性的加载支持，通过对其中重要方面例如逻辑关系的结构树等支持，从而形成自动检查的基础；另一方面，通过对政府出台的强化自行条款规范自然语言的转换，从而人工智能解析转变为计算机可以识别的语义化语言，特别是对自然语言中不同“政府标准用语”的识别，从而确认相关条款的合规性、强制性水平，更好地对审查结果予以分类指导，如此最终形成对正向设计工序中从团队自检到审图中心终审的辅助功能。而在气候灾害的保险行业中，例如国外比较盛行的“参数化承保”方案，其决策支持的基础则来自于Monto Carlo等统计模型，通过其中的Hazard单元、Vulnerability单元、Exposure单元和Financial单元，从而对相关区域中的特定灾害可能造成的标的物受损情况的评估，以此再作为整体承保方案决策的重要参考依据；而国内更进一步的数字化系统中，可能使用BIM引擎、CIM引擎等对场景中的超大模型予以承载，例如大型桥梁工程或者石油机械设备等，通过对指定位置IOT数据的采集，并通过内嵌数学关系模型的方式予以辨别，从而在数值达到某个阈值的情况下启动某类预警或预案，从而提升决策效率和可参考性。如上，不同场景的智慧决策依托的算法及机理不同，其对应的数字化技术架构也大概率随之而变，因此可能需要先确认“智慧决策”的落地场景，在予以其他算法、机理、技术架构、功能组件模块等方面的确认。

辅助决策的概念是什么

3，智能支持系统名词解释与简述

智能决策支持系统是人工智能（AI，Artificial Intelligence）和DSS相结合，应用专家系统（ES，Expert System）技术。使DSS能够更充分地应用人类的知识，如关于决策问题的描述性知识，决策过程中的过程性知识，求解问题的推理性知识；通过逻辑推理来帮助解决复杂的决策问题的辅助决策系统。由于在IDSS的运行过程中，各模块要反复调用上层的桥梁，比起直接采用低层调用的方式，运行效率要低。但是考虑到IDSS只是在高层管理者作重大决策时才运行，其运行频率与其他信息系统相比要低得多，况且每次运行的环境条件差异很大，所以牺牲部分的运传效率以换取系统维护的效率是完全值得的。扩展资料问题处理系统，问题处理系统处于DSS的中心位置，是联系人与机器及所存储的求解资源的桥梁，主要由问题分析器与问题求解器两部分组成。自然语言处理系统：转换产生的问题描述由问题分析器判断问题的结构化程度，对结构化问题选择或构造模型，采用传统的模型计算求解；对半结构化或非结构化问题则由规则模型与推理机制来求解。问题处理系统：是IDSS中最活跃的部件，它既要识别与分析问题，设计求解方案，还要为问题求解调用四库中的数据、模型、方法及知识等资源，对半结构化或非结构化问题还要触发推理机作推理或新知识的推求。参考资料来源：搜狗百科——智能决策支持系统

加特纳集团将商业智能定义为，将这些数据转化为有用的信息：商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，然后分发到企业各处商业智能的概念于1996年最早由加特纳集团（gartner group）提出

智能决策支持系统，即Intelligent Decision Support System，它是以管理科学、运筹学、控制论和行为科学为基础，以计算机技术、仿真技术和信息技术为手段，针对半结构化的决策问题，支持决策活动的具有智能作用的人机系统。　　该系统能够为决策者提供决策所需的数据、信息和背景材料，帮助明确决策目标和进行问题的识别，建立或修改决策模型，提供各种备选方案，并且对各种方案进行评价和优选，通过人机交互功能进行分析、比较和判断，为正确决策提供必要的支持。

智能支持系统名词解释与简述