• 第一节 决策和决策科学 • 第二节 决策支持系统的定义、分类与系统结构 • 第三节 智能决策支持系统 • 第四节 Agent和Multi-Agent系统

提出了一种基于对偶优化的核最小二乘(KPLS)方法,把KPLS用最小二乘支持向量机的形式表示.推导了KPLS对偶优化形式的公式,且使其具有最小二乘支持向量机的风格.在初始空间中构造优化问题,应用核技术在特征空间中解对偶问题,这种解与非线性的KPLS具有相似性.实验验证了这种方法的效果,表明了该方法的有效性和优越性

1.电场 (1)相互作用的传递 对物体间的作用,自古以来存在着两种作用的争论: 超距作用:不需要任何媒介,也不需要时间的传递。 1686年,牛顿发表了万有引力定律,似乎支持超距作用的观点,但牛顿本人并不支持超距作用。在力学发展初期,由于 并没有找到近距作用的媒介,同时万有引力在解释太阳系获得巨大的成功,使得超距作用大行其道, Lagrange, Laplace, Poisson 发展起来的简洁优美的势论,更为有利地支持了超距作用

采用VP-EXPERT和LOTUS 1-2-3分别构建了专家系统(ES)和决策支持系统(DSS),并用VP BCALL和DOS BAT将ES与DSS连接,构成配矿专家决策支持系统(EDSS),对大型露天铁矿成品矿仓放矿质量施以控制

针对高炉关键异常炉况悬料难以预测的问题，基于D-S证据理论，提出一种综合模糊专家推理和后验概率最小二乘支持向量机的悬料预测方法.首先，结合高炉生产过程和悬料现象，分析悬料形成的内在机理；其次，通过模糊专家推理提取基于专家规则的主观证据，再通过建立后验概率最小二乘支持向量机模型提取基于数据内在客观规律的客观证据；最后，基于D-S证据理论完成主客观证据融合，实现悬料预测.该方法充分利用专家经验和最小二乘支持向量机的自学习能力，能够提高预测精度.仿真结果表明本文提出的方法有效、准确

一、掌握空间决策支持系统与专家系统的基本概念 二、掌握决策支持系统的特点和构成 三、了解专家系统的基本组成 四、大致了解专家系统的知识表示和推理

为解决进行PM2.5质量浓度预测中多因素回归模型的不稳定、神经网络模型的过拟合及局部最小等问题，提出应用支持向量机和模糊粒化时间序列相结合的方法，对PM2.5质量浓度未来变化趋势和范围进行预测.根据PM2.5不同季节的日变化周期模式，确定以24 h为周期的粒化窗宽，利用三角型隶属函数对数据样本进行特征提取作为支持向量机的输入，并在k重交叉验证法下采用网格划分寻找出模型的最佳参数.以2013年3月—2014年2月北京市海淀区万柳监测点四个季节PM2.5的1 h质量浓度监测值为样本数据，应用该方法建立PM2.5质量浓度的时间序列预测模型，并在MATLAB平台下应用LIBSVM工具实现计算过程.结果表明，基于模糊粒化时间序列的预测模型，能较好解决PM2.5机理性建模方式下由于影响因素考虑不全而造成的预测结果不稳定，对模糊粒子拟合效果较好

本章介绍了“更高层次”的GIS分析功能,第一节讲述了如何利用基本的 分析,如缓冲区、叠加分析,进行组合,以完成特定的功能。 后面几节分别介绍了空间决策支持系统、专家系统、数据仓库、元胞自动机和空间 定位和配置方面的知识,这些内容,或者在其它的领域已经成熟,或者属于新兴的 领域。在GIS的支持下,实现相关功能,并将其应用于空间分析,可以解决更为 复杂的空间问题

针对滚动轴承的内圈、外圈和滚动体故障提出了一种新的诊断方法,该方法融合了集总经验模态分解(EEMD)、形态谱和支持向量机(SVM)三种方法的优势.首先,利用经验模态分解对滚动轴承故障振动信号进行分解,得到若干个具有物理意义的内禀模态分量(IMF);其次,基于最大能量法筛选出含有故障特征信息最丰富的一个内禀模态分量为故障诊断数据源;再次,对数据源在选定尺度范围内进行形态谱的提取,从而构造故障特征向量;最后,利用支持向量机对滚动轴承的三种故障进行诊断.研究结果表明,该方法能够有效地诊断出滚动轴承的三种故障,且具有很高的故障诊断正确率

通过本节内容的学习，让学生了解决策支持系统的产生于发展；了解决策支持系统的基本情况