情报研究与预测科学（习题）(1)(5)

（5）偏差检测:数据库中的数据存在很多异常情况，从数据分析中发现这些异常情况也是很重要的，以引起人们更多的注意。偏差检测的基本方法是寻找观察结果与参照之间的差别。观察结果常常是某一个域值或多个域值的汇总。参照是给定模型的预测、外界提供的标准或另一个观察结果。

（6）预测:预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并用此模型来预测未来数据的种类、特征等。

3、利用统计学原理数据库中的数据进行分析，主要分析方法如下： 常用统计：求数据中的最大值、最小值、总和、平均值等。 相关分析：数据相关系数，度量变量问的相关程度。

回归分析：回归方程（线性或非线性），表示变量间的数量关系。

差异分析：从样本统计量的值得出差异，确定总体参数之间是否存在差异（假设检验）。 聚类分析：直接比较样本中各样本之间的距离，将距离较近的归为一类，而将距离较远的分在不同类中。

判别分析：建立一个或多个判别函数，并确定一个判别标准，对未知对象利用判别函数将它划归为某一个类别。

4、典型的数据挖掘系统具有以下主要成分（见图7—2）。

数据库、数据仓库。这是一个或一组数据库、数据仓库、电子表格或其他类型的信息库。可以在数据库上进行数据清理和集成。

数据库或数据仓库服务器。根据用户的数据挖掘请求，数据库或数据仓库服务器负责提取相关数据。

知识库。用于存放领域知识，用来指导搜索，或评估结果模式的兴趣度。

数据挖掘引擎。这是数据挖掘系统的基本部分，由一组功能模块组成，用于进行特征化、关联、分类、聚类分析以及演变和偏差分析等操作。

模式评估。通常，此部分使用兴趣度度量，并与数据挖掘模块交互，以便将搜索聚焦在有趣的模式上。

图形用户界面。本模块在用户和数据挖掘系统之间通信，允许用户与系统交互，指定数据挖掘查询或任务，提供信息、帮助搜索聚焦，根据数据挖掘的中间结果进行探索式数据挖掘。

第八章

1、简述人工智能定义。

2、简述Ⅲ型IDSS系统结构的优点。

3、简述智能决策支持系统柔性的外部表现和柔性特征。

答案

1、人工智能（AI）是一门研究如何利用一种机器（例如计算机）来模拟人的大脑，从事推理、解题、识别、设计和学习等思维活动的学科。

2、 ①便于知识库本身的维护；②便于信息交换；③当把模型看成是一种知识时，可以用统一的知识推理机制进行模型的智能化选择，可在IDSS中真正地实现Al技术与MS／OR模型技术相结合，达到优势互补的主导思想。

3、（1）智能决策支持系统柔性的外部表现

①易修改性。 ②适应性。 ③求解灵活性。 ④可扩充性。 （2）智能决策支持系统的柔性特征

①运行柔性。 ②结构柔性。 ③界面柔性。 ④开放性。

第九章

1、简述群体决策活动的存在的前提条件： 2、简述群体决策的三种类型及特点。 3、简述名义群体法的具体步骤：

答案

1、（1）客观存在的群体。群体决策与一般决策的最大区别就在于存在一个三人以上的决策成员群体，他们由于各种原因被召集到一起，且都与决策问题有一定的关联，每个人都以自身的知识、感觉、态度、动机和个性影响决策行为和决策结果。

（2）需要决策的共同问题。决策问题是决策活动产生的动力和原因，也是每一步决策活动所围绕的轴心。在群体决策中，决策问题可能是由个人或是群体中的某个小集团拟定的，但是必须是所有决策成员所共同关心的。存在需要决策的共同问题是决策成员愿意彼此协同工作的前提。

（3）支持群体决策的机制。群体决策不能是许多人在一起各持己见，争论不休，因此必须存在某种大家都认同的协作机制来限定彼此的行为。例如，可以先由各个决策成员独立工作产生各自的意见，然后再由某些成员汇总，或是由集体讨论，最终形成决策结果。群体决策的支持机制应尽可能地提供一种友好的交流环境，避免直接矛盾和冲突。如果通过计算机人机交互系统来辅助这种支持机制的执行，则这样的人机交互系统就被称为群体决策支持系统（GDSS--Group Decision Support System）。 2、（1）合作型群体决策

合作型群体是社会经济活动中具有重要意义的一类群体组织方式，这一类型的群体通常具有以下三个特点：

①群体有产出。 ②群体成员间有相互交流、支持的要求。 ③群体有持续发展的要求。

（2）非合作型群体决策: 与合作型群体决策不同，非合作型群体决策中的决策成员代表着各自的集团利益，他们是基于某种共同的需要或为了讨论共同涉及的问题而临时结合在一起的群体。决策成员各自具有自己所希望达成的目标，不同成员的目标往往是相互矛盾的，因此决策成员彼此间的关系是对手或争论者，存在冲突和竞争。

（3）影响型群体决策: 在某些特定决策中，可能会有一个最高决策者进行最终的决策并对决策行为负责，但是他的决策并不是孤立的行为，而是处于某种群体决策环境中，因为他的决策受到包围他的其他决策参与者的复杂的影响。这些决策参与者可能并不是真正的决策者，但是可以对决策结果表示赞同和反对，也可以间接地影响决策，是实质上的决策成员。这正是这类决策区别于传统的个人决策的地方，我们称这类决策为影响型群体决策，决策中包括主决策成员和影响决策成员。影响型群体决策有两种存在形式：一种是在群体环境中，对某个问题委托某个主决策成员全权负责，如军事决策；另一种形式是将一个问题委托给多个决策成员并行处理。 3、名义群体法是最早的支持群体工作的管理方法之一，如参加传统会议一样，群体成员必须出席，但他们要进行独立思考，具体步骤如下：

（1）在进行任何讨论之前，每个成员独立地写下他对问题的看法和意见。

（2）经过思考后，每个成员将自己的想法提交给群体，然后逐个地向大家说明自己的意见，直到每个人的想法都表达出来并记录下来为止，成员的意见通常记录在一张活动挂图或公共黑板上，在此之前不进行任何讨论。

（3）群体开始有顺序地发表讨论意见，以便弄清每一个想法，并做出评价。

（4）每一个群体成员独立地把各种想法排出优先次序，将自己认为最优的决策排在最先。排序结果提交给群体。

（5）群体再次进行讨论，决定最后的排序结果，排序最高的想法即为最后的决策。

第十章

1、简述决策问题的共同特点。

2、简述基于网络的决策支持系统较之一般的决策支持系统的优势。 3、简述工作流管理系统的主要功能。 4、简述全局协调控制器的具体功能。

答案

1、（1）决策问题大部分是带有不确定因素的半结构化问题和非结构化问题，涉及到多个领域的专业知识；

（2）决策过程以大量的集成数据作为基础，这些集成数据的来源是组织内部和外部的各种信息数据，而这些数据往往又分布于异构的数据平台中；

（3）决策过程需要多名不同领域的专家和知识工程师的参与，而他们通常位于不同的地点，难以集中在一起；

（4）决策及其相关的一切活动主要是以协作支持的方式进行的，对决策支持系统的主动性和协调性提出了更高的要求；

（5）决策问题的复杂性要求决策支持系统具有更强的知识表达和知识综合能力，能对数据、模型、知识和接口迸行集成；

（6）决策结果的产生要求快速、准确，要求决策支持系统能够具有适应环境的无规则变化和具有解决突发问题的能力。

2、能给决策者提供一种有效的通信协调和信息共享的机制。 ·以成熟的网络技术为平台环境，可以集成各种已有的信息支持工具。

·利用TCP／IP和Web等标准化的网络技术，可以方便、灵活地集成各种信息资源。 ·支持规模庞大的信息库和数据库，能有效适应复杂的决策环境，通过Intranet可以对企业内部分布式的数据库进行快速、简捷的数据操作，通过Internet可以迅速访问企业外部的Web数据库资源。因而，数据管理工作对用户来说是透明的，用户无需了解各种数据库系统的技术背景。

·支持模型的共享。模型可存储在不同地点的服务器上，系统通过服务器来交换企业内部各种模型。另外，系统还可以连接上外部的决策网，决策网是通过分布式全球网络提供模型服务的一个电子环境或市场，它将模型和决策软件作为服务而非产品提供给用户，这样，用户通过决策网可以使用全世界范围内的广泛的模型资源。

·采用分布式设计，将系统划分为若干子系统，每个子系统针对专门的领域，既可以提高系统的整体问题求解能力，又可以方便系统的扩充和维护。

·提供更好的人机交互支持，利用超链接、超媒体、网络导航等网络特有的交互手段可以帮助用户迅速定位所需的资料。另外，Web浏览器具有平台无关性，利用其作为客户端访问窗口，可以使用户拥有统一的界面，不会因界面的差异造成决策的差异。

3、（1）定义工作流，包括具体的活动、规则等，这些定义可以同时被人以及计算机系统“理解”。 （2）遵循定义创建和运行实际的工作流。

（3）监察、控制工作流的运行状态，例如任务、工作量与进度的检查与平衡等。

（4）为终端用户提供跟踪、路径选择、文件影像以及其他改进企业过程的功能。 4、（a）实现各个应用服务问的协调工作，进行消息传递路径的选择，控制响应事件的发生顺序。

（b）对应用服务进行集中管理，用户可以通过全局视图及时了解应用服务的增加和删除。 （c）统一管理所有系统用户，设置访问权限，控制用户的登录和注销。

第十一章

1、简述主管信息系统的具体功能。

2、简述主管信息系统（EIS）与一般的决策支持系统的差别。 3、简述一个完整的智能Agent的基本成分。

答案

1、（1）按照首长的要求，及时和精确地访问和处理信息。 （2）集成和存储广泛的内部和外部信息源的数据。

（3）支持电子通信，提供联机信息服务，包括电子邮件、传真、计算机会议和字符处理。 （4）抽取、过滤、压缩和跟踪关键数据。

（5）提供在线状态存取、趋势预测、例外报告和深入挖掘数据等决策支持手段。 （6）提供数据分析工具，包括多维分析工具、电子报表、查询语言等。 （7）提供各种提高个人工作效率的工具，如电子日历、电子备忘录等。 （8）提供访问历史数据和历史行为记录的功能。

（9）提供友好的用户界面，可以显示表达图形、表格以及文本信息。

（10）利用超媒体工具提供信息导航，使主管人员方便快速地在大量数据中进行检索。 2、主管信息系统（EIS）是决策支持应用领域的一部分，它也为支持高层管理决策过程的某些任务而设计，但是它与一般的决策支持系统又有许多差别，主要表现在以下几个方面：

（1）EIS的主要目的是帮助高层管理者发现问题，而DSS的目的是针对某个问题或机会找到解决途径和行动方案。

（2）EIS的服务对象是高级主管人员，而DSS的用户对象是分析员、专业人员和一般管理

者。

（3）DSS中包含问题求解子系统，而在EIS中则没有。

（4）DSS一般采用自适应的过程进行开发，而EIS则可以不通过自适应的过程开发。 （5）DSS是基于模型的，模型库是其核心，模型类型丰富；而EIS不是基于模型的，它只提供有限的内置模型。

（6）DSS支持决策建模，具有可扩展性，而EIS可能不具有建模功能，且不可扩展。 （7）EIS的主要功能集中于状态获取和数据挖掘，而DSS则集中于分析和决策支持。 （8）EIS注重的是主管使用信息的方便性，而DSS注重的是产生结果的有效性。 （9）EIS主要应用于企业环境扫描、性能评价、问题和机会识别等领域，而DSS则应用于管理决策的多个领域。

（10）EIS的决策支持方式主要是间接支持，支持的对象主要是高层的和非结构化的决策；而DSS支持半结构化的和非结构化的决策和专门的决策。

（11）EIS的运作基本上是结构化的、自动的跟踪系统，它不断地运转以跟踪企业内外部重要领域中发生的管理情况；而DSS 则是非结构化的，对于不同的问题需要采取不同的运作方式。 （12）EIS对用户的个性化支持较好，可以按各个主管的决策方式定制，提供多种输出方式供选择；而DSS则允许个人的判断和某些对话方式的选择。

（13）EIS需要对信息进行过滤和压缩，尤其是对关键数据要进行跟踪和挖掘，及时获取任何信息的支持细节；在DSS中，则较少有或不需要这类信息处理。

（14）EIS应具有强大的数据库管理和访问功能，能够联机访问多个数据库；而DSS则应具有大型的计算能力，支持建模语言和仿真。

另外，主管信息系统在设计原则上也有很多不同于决策支持系统的地方，例如，EIS必须提供快速和非技术的方式，反映企业的动态特性，如帮助主管了解事件在何处发生或为什么发生，以便指导行动的变化；主管信息系统必须能进一步为出现在主管信息系统屏幕上的任何信息提供更为详尽的相关信息或专业人员的解释。

3、一个完整的智能Agent应该由下面这些基本成分组成： ·所有者。指有权使用该智能Agent的用户、程序或其他Agent。

·作者。智能Agent的开发者或产生者。智能Agent可以由人来开发创建，也可以先由程序自动产生模板，再由具体用户将它个性化。

·目标。关于智能Agent成功运行后所得结果的描述。

·主题。主题描述了任务目标各项属性的细节。这些属性包括智能Agent的范围，任务以及可能被调用的资源等。 ·创建时间和持续时间。

·环境支持信息。

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