基于专家管理系统的决策支持系统开发与应用研究

随着信息技术的迅猛发展，决策支持系统（DSS）在各个行业中得到了广泛的应用。而基于专家管理系统的决策支持系统则是在传统决策支持系统的基础上，引入了专家系统的概念和方法，提供更加智能化、个性化的决策支持服务。

专家管理系统是一种利用专家经验和知识进行管理和决策的系统，其核心是专家系统。专家系统是一种模拟人类专家决策过程的计算机系统，它通过模拟专家的知识和经验，为决策者提供问题解决方案。专家系统具有知识蕴含能力、推理能力和解释能力等特点，可以对复杂的问题进行分析和处理。

基于专家管理系统的决策支持系统的开发过程包括知识获取、知识表示与存储、知识推理和知识应用等几个环节。知识获取是指从领域专家中获取知识和经验，包括面向专家的访谈、文档分析和数据挖掘等方法。知识表示与存储是将获取到的知识和经验以一种适合计算机处理的形式进行表示和存储，常用的表示方法包括产生式规则、语义网络和框架等。知识推理是基于获取到的知识和经验进行逻辑推理和问题求解的过程，它是决策支持系统的核心功能。最后，知识应用将推理出的结果与实际问题进行结合，为决策者提供决策支持服务。

基于专家管理系统的决策支持系统在实际应用中具有重要的意义。首先，它可以通过模拟专家的决策过程，提供个性化、针对性的决策支持服务，帮助决策者更加科学地进行决策。其次，它可以利用专家经验和知识，对决策过程进行自动化和智能化的处理，提高决策的效率和准确度。此外，基于专家管理系统的决策支持系统还可以对经验进行总结和提炼，建立知识库，为组织的决策提供长期稳定的支持。

然而，基于专家管理系统的决策支持系统在开发和应用过程中还存在一些挑战和问题。首先，知识获取是一个困难而耗时的过程，获取到的知识往往不够全面和准确，会影响系统的效果和可靠性。其次，知识的表示和存储方式也影响着系统的性能和扩展性，需要选取合适的表示方法并进行有效的管理。另外，知识的推理和应用需要注重系统的灵活性和交互性，使系统能够适应不同的决策场景和需求。

综上所述，基于专家管理系统的决策支持系统是一种集专家系统和决策支持系统于一体的智能化系统，它能够为决策者提供个性化、智能化的决策支持服务。然而，在开发和应用过程中仍然面临一些挑战和问题，需要进一步深入研究和探索。相信随着技术的不断进步和发展，基于专家管理系统的决策支持系统将会在各个行业中得到更加广泛的应用和推广。