技术在企业智能决策支持系统应用

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技术在企业智能决策支持系统应用
第 1 章 企业智能决策支持系统概述........................................................................................... 3
1 智能决策支持系统的定义与发展................................................................................. 3
1.1 定义............................................................................................................................ 3
1.2 发展............................................................................................................................ 3
2 企业决策过程中的技术应用......................................................................................... 4
2.1 数据采集与分析......................................................................................................... 4
2.2 决策模型构建............................................................................................................. 4
2.3 决策方案与评估......................................................................................................... 4
2.4 决策执行与监控......................................................................................................... 4
2.5 决策优化与调整......................................................................................................... 4
第 2 章 数据准备与处理............................................................................................................... 4
1 数据采集与预处理......................................................................................................... 4
1.1 数据源选择................................................................................................................ 5
1.2 数据采集方法............................................................................................................. 5
1.3 数据预处理................................................................................................................ 5
2 数据存储与管理............................................................................................................. 5
2.1 数据存储方案............................................................................................................. 5
2.2 数据管理策略............................................................................................................. 5
2.3 数据索引与查询优化................................................................................................. 5
3 数据清洗与融合............................................................................................................. 5
3.1 数据清洗.................................................................................................................... 5
3.2 数据融合.................................................................................................................... 6
3.3 数据标准化与归一化................................................................................................. 6
第 3 章 数据挖掘与分析............................................................................................................... 6
1 基本数据挖掘算法......................................................................................................... 6
1.1 决策树........................................................................................................................ 6
1.2 支持向量机................................................................................................................ 6
1.3 朴素贝叶斯................................................................................................................ 6
1.4 K 最近邻...................................................................................................................... 6
2 关联规则挖掘................................................................................................................ 6
2.1 基本概念.................................................................................................................... 7
2.2 Apriori 算法.............................................................................................................. 7
2.3 FPgrowth 算法............................................................................................................ 7
3 聚类分析与分类............................................................................................................. 7
3.1 聚类分析.................................................................................................................... 7
3.2 分类............................................................................................................................ 7
第 4 章 机器学习算法在企业决策中的应用................................................................................ 8
1 监督学习算法................................................................................................................ 8
1.1 回归分析.................................................................................................................... 8
1.2 分类算法.................................................................................................................... 8

2 无监督学习算法............................................................................................................. 8
2.1 聚类分析.................................................................................................................... 8
2.2 关联规则挖掘............................................................................................................. 8
3 强化学习算法................................................................................................................ 8
3.1 Q 学习......................................................................................................................... 8
3.2 策略梯度方法............................................................................................................. 8
3.3 深度强化学习............................................................................................................. 9
第 5 章 深度学习技术及其在企业决策中的应用........................................................................ 9
1 深度学习基本原理......................................................................................................... 9
2 卷积神经网络................................................................................................................ 9
2.1 卷积神经网络基本结构............................................................................................. 9
2.2 卷积操作与池化操作................................................................................................. 9
2.3 卷积神经网络在企业决策中的应用案例.................................................................. 9
3 循环神经网络................................................................................................................ 9
3.1 循环神经网络基本原理........................................................................................... 10
3.2 长短时记忆网络（LSTM）....................................................................................... 10
3.3 循环神经网络在企业决策中的应用案例................................................................ 10
4 对抗网络...................................................................................................................... 10
4.1 对抗网络基本原理................................................................................................... 10
4.2 对抗网络的网络结构............................................................................................... 10
4.3 对抗网络在企业决策中的应用案例........................................................................ 10
第 6 章 智能优化算法及其在决策支持中的应用...................................................................... 10
1 遗传算法...................................................................................................................... 10
1.1 遗传算法原理........................................................................................................... 10
1.2 遗传算法在决策支持中的应用............................................................................... 10
2 粒子群优化算法........................................................................................................... 10
2.1 粒子群优化算法原理............................................................................................... 10
2.2 粒子群优化算法在决策支持中的应用.................................................................... 11
3 神经网络优化算法....................................................................................................... 11
3.1 神经网络优化算法原理........................................................................................... 11
3.2 神经网络优化算法在决策支持中的应用................................................................ 11
第 7 章 决策树与随机森林......................................................................................................... 11
1 决策树基本原理........................................................................................................... 11
1.1 决策树的基本构成................................................................................................... 11
1.2 决策树的构建........................................................................................................... 11
1.3 特征选择.................................................................................................................. 12
2 随机森林算法.............................................................................................................. 12
2.1 随机森林的基本原理............................................................................................... 12
2.2 随机森林的优势....................................................................................................... 12
3 梯度提升决策树........................................................................................................... 12
3.1 GBDT 的基本原理...................................................................................................... 12
3.2 GBDT 的优势.............................................................................................................. 12
第 8 章 自然语言处理技术在企业决策中的应用...................................................................... 13
1 文本预处理技术........................................................................................................... 13

1.1 去除噪声信息........................................................................................................... 13
1.2 规范文本格式........................................................................................................... 13
1.3 词语切分.................................................................................................................. 13
1.4 词性标注.................................................................................................................. 13
2 词向量与词嵌入........................................................................................................... 13
2.1 词向量表示.............................................................................................................. 13
2.2 词嵌入方法.............................................................................................................. 13
3 文本分类与情感分析................................................................................................... 13
3.1 文本分类.................................................................................................................. 14
3.2 情感分析.................................................................................................................. 14
第 9 章 企业智能决策支持系统应用案例分析.......................................................................... 14
1 金融行业应用案例....................................................................................................... 14
1.1 风险控制与管理....................................................................................................... 14
1.2 量化投资.................................................................................................................. 14
2 电子商务行业应用案例............................................................................................... 14
2.1 用户画像与精准营销............................................................................................... 14
2.2 库存管理与优化....................................................................................................... 14
3 制造业应用案例........................................................................................................... 15
3.1 智能制造.................................................................................................................. 15
3.2 质量检测.................................................................................................................. 15
3.3 设备维护与故障预测............................................................................................... 15
第 10 章 企业智能决策支持系统的发展趋势与挑战................................................................15
1 大数据环境下决策支持系统的机遇与挑战..............................................................15
1.1 机遇........................................................................................................................ 15
1.2 挑战........................................................................................................................ 15
2 云计算与边缘计算在决策支持系统中的应用..........................................................16
2.1 云计算在决策支持系统中的应用.......................................................................... 16
2.2 边缘计算在决策支持系统中的应用...................................................................... 16
3 未来发展趋势与展望................................................................................................. 16
第 1 章 企业智能决策支持系统概述
1 智能决策支持系统的定义与发展
1.1 定义
智能决策支持系统（Intelligent Decision Support System，IDSS）是一
种基于人工智能技术、数据挖掘技术、专家系统等先进信息技术构建的辅助决策
系统。它旨在为企业或组织提供全面、高效、准确的决策支持，以提高决策质量
和效率。
1.2 发展

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