基于BN-CBR的决策支持系统

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随着科学技术的发展,研究人员尝试着通过使用计算机技术来提高决策质量。决策支持系统能帮助决策者对某些特有问题进行决策的分析和制定,而人工智能在某种程度上也能模拟人类的决策过程,特别是在实时和复杂的环境中。因此将人工智能集成到决策支持系统的智能决策支持系统,越来越多地被用于金融、医疗、营销、商业、指挥控制和网络安全等领域的辅助决策。随着经济全球化的发展,供应链也趋于全球化,这使得现在的供应链比过去更加复杂、脆弱。对于企业来说,如何对供应链进行有效地管理至关重要。供应链风险管理有助于企业降低供应链风险发生的可能性或减少供应链危机造成的损失。迄今为止,大多数企业的供应链风险管理主要依靠风险管理者的经验来进行判断,有时管理者的经验或判断不足导致无法完全处理风险。决策支持系统能储存供应链风险管理所需要的数据、知识和背景材料,这些信息能帮助决策者对供应链风险进行分析和决策,从而提供各种风险管理备选方案。本文以供应链风险管理为背景,构建了基于贝叶斯网络-案例推理的决策支持系统。从而让企业在预测或面临风险时,可以更有效地利用过去的经验应对风险。首先,在对供应链风险管理、决策支持系统、贝叶斯网络(Bayesian Network,BN)和案例推理技术(Case-based Reasoning,CBR)的相关理论基础进行梳理后,根据供应链风险因素和风险管理流程,使用贝叶斯网络-案例推理(BN-CBR)的混合模型结构,提出了基于贝叶斯网络-案例推理技术的供应链风险管理决策支持系统。其次,通过对决策流程的分析,设计了具体决策过程和系统框架,再结合供应链风险管理案例的实际情况和贝叶斯网络-案例推理技术的混合推理机制的推理流程,选择框架法作为案例的表示方法。以案例推理技术为推理主框架,贝叶斯网络作为案例推理技术的过滤环节,经过贝叶斯网络过滤处理得到的案例与问题案例进行相似度度量,得到最终问题的解。最后将供应链财务风险数据作为源数据,对供应链风险管理决策支持系统中的推理模块进行实现和验证。通过对精确率、召回率、准确率和F1-Score四个性能指标和统计系统对三组容量不同的数据检索时间的对比,表明本文基于BN-CBR的推理模型在系统准确性和稳定性上优于传统CBR模型,案例检索的误诊率和漏诊率更低,对于规模较大的案例库的检索所耗费的时间更少,从而验证了系统的有效性与优越性。
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