机器学习与智能决策支持系统.pdf

"机器学习与智能决策支持系统" 机器学习与智能决策支持系统是结合了机器学习技术和智能决策支持系统的研究领域，旨在解决智能决策支持系统中存在的两个关键问题，即如何获取和精确与决策过程直接相关的知识，以及如何使智能决策支持系统具有一定的适应性和演进能力。 智能决策支持系统是指使用信息技术和决策科学的理论和方法，针对某一类型的决策问题，为管理者提供正确的决策支持。这种系统可以提供背景材料、协助明确问题、修改完善模型、列举可能方案、进行分析比较等方式，帮助管理者做出正确的决策。 传统的决策方法依靠决策者的个人经验和直觉判断，但是这种方法已经不能满足日益复杂的管理决策的需求。因此，人们开始寻求各种决策支持系统来帮助他们进行科学决策。 机器学习可以解决智能决策支持系统中的两个关键问题。机器学习是指使用计算机算法和统计方法，自动地学习和改进其性能的技术。通过机器学习，智能决策支持系统可以获取和精确与决策过程直接相关的知识，从而提高决策的准确性和 hiệu quả。 此外，机器学习还可以使智能决策支持系统具有一定的适应性和演进能力。在不断的使用过程中，智能决策支持系统可以通过机器学习累积经验和改善自己的性能，从而提高决策的准确性和効率。 机器学习与智能决策支持系统的结合可以解决智能决策支持系统中的两个关键问题，提高决策的准确性和効率，并使智能决策支持系统具有一定的适应性和演进能力。 机器学习在智能决策支持系统中的应用可以分为以下几个方面： 首先，机器学习可以用于获取和精确与决策过程直接相关的知识。例如，机器学习可以用于模型的知识、领域的知识和模型操作知识的获取和精确。 其次，机器学习可以用于提高智能决策支持系统的适应性和演进能力。例如，机器学习可以用于智能决策支持系统的参数调整、模型选择和结果评估等方面。 最后，机器学习还可以用于智能决策支持系统中的数据分析和处理。例如，机器学习可以用于数据的预处理、特征提取和模式识别等方面。 机器学习与智能决策支持系统的结合可以提高决策的准确性和効率，并使智能决策支持系统具有一定的适应性和演进能力。 在实际应用中，机器学习与智能决策支持系统的结合可以广泛应用于各个领域，如财务管理、市场营销、人力资源管理等。例如，在财务管理中，机器学习可以用于预测股票价格、分析财务报表等；在市场营销中，机器学习可以用于预测客户购买行为、分析市场趋势等；在人力资源管理中，机器学习可以用于预测员工流失率、分析员工atisfaction等。 机器学习与智能决策支持系统的结合可以提高决策的准确性和効率，并使智能决策支持系统具有一定的适应性和演进能力。