一、智能决策支持系统是由哪些系统集成的
智能决策支持系统是人工智能（AI，ArtificialIntelligence）和DSS相结合，应用专家系统（ES，ExpertSystem）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。
二、决策支持系统属于
决策支持系统(Decision-makingSupportSystem,DSS)是管理信息系统应用概念深化，在管理信息系统基础上发展起来的系统。DSS是解决非结构化问题，服务于高层决策的管理信息系统,按功能可分为专用DSS,DSS工具和DSS生成器。专用DSS是为解决某一领域问题的DSS。DSS工具是指某种语言、某种操作系统、某种数据库系统。DSS生成器是通用决策支持系统，一般DSS包括数据库(DB)、模型库(MBMS)、方法库、知识库和会话部件。DSS数据库不同于一般DB,是有很高性能要求，在原基层数据库的基础上建立起来的专用数据库。现在，一般由数据仓库(DataWarehouse)来充当DSS数据库。数据库为决策提供数据能力或资料能力。模型库为决策提供分析能力的部件,模型能力的定义是转化非结构化问题的程度。会话部件，又称接口部件，它是人和决策支持系统联系的接口。智能决策支持系统(IDSS)在一般DSS基础上增加了OR/MS深度知识库。所以IDSS=DSS+AI(人工智能)。
三、决策层次系统名词解释
1、决策支持系统(Decision-makingSupportSystem,DSS)是管理信息系统应用概念深化，在管理信息系统基础上发展起来的系统。
2、DSS是解决非结构化问题，服务于高层决策的管理信息系统,按功能可分为专用DSS,DSS工具和DSS生成器。专用DSS是为解决某一领域问题的DSS。DSS工具是指某种语言、某种操作系统、某种数据库系统。
3、DSS生成器是通用决策支持系统，一般DSS包括数据库(DB)、模型库(MBMS)、方法库、知识库和会话部件。
4、DSS数据库不同于一般DB,是有很高性能要求，在原基层数据库的基础上建立起来的专用数据库。现在，一般由数据仓库(DataWarehouse)来充当DSS数据库。
5、数据库为决策提供数据能力或资料能力。模型库为决策提供分析能力的部件,模型能力的定义是转化非结构化问题的程度。会话部件，又称接口部件，它是人和决策支持系统联系的接口。智能决策支持系统(IDSS)在一般DSS基础上增加了OR/MS深度知识库。所以IDSS=DSS+AI(人工智能)。
四、人工智能和数据决策的区别
1、大数据和人工智能虽然关注点并不相同，但是却有密切的联系，一方面人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。
2、在大数据价值的两个主要体现当中，数据应用的主要渠道之一就是智能体（人工智能产品），为智能体提供的数据量越大，智能体运行的效果就会越好，因为智能体通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”，从而保障运行的可靠性和稳定性。
五、怎么通俗的理解智能决策
智能决策是指利用人工智能和数据分析等技术，通过对数据、信息和知识的处理和分析，帮助人们做出更加准确、高效和科学的决策。通俗地说，智能决策就像是一位智慧的助手，能够对数据进行分析、挖掘和预测，为人们提供决策支持和建议。
智能决策的过程一般包括以下几个步骤：
1.数据收集和整合：将各种数据源的数据整合到一起，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、音频等）。
2.数据清洗和处理：对数据进行清洗和处理，去除重复、错误或不完整的数据，使数据更加准确和可靠。
3.数据分析和建模：利用数据分析和建模技术，对数据进行挖掘和分析，提取有用的信息和知识。
4.决策支持和建议：根据数据分析和建模的结果，为人们提供决策支持和建议，帮助人们做出更加准确、高效和科学的决策。
智能决策可以应用于各个领域，如金融、医疗、物流、企业管理等。它可以帮助人们更好地理解数据和信息，从而做出更加明智的决策。
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