《管理与决策支持系统》课程复习提纲
2011.6 一、 概念题（约20%）
1、 概念解释 2、 是非题
概念题复习要点：
1、 管理信息系统的定义？
2、 管理信息系统金字塔结构的四个层次以及计划、控制、信息特点？ 3、 决策支持系统的定义？
4、 结构化、半结构化、非结构化决策的含义？
5、 DPS、MIS、DSS、IDSS、ES、SDSS系统的特点区别？结构区别？ 6、 数据挖掘定义？
7、 BP特点？聚类特点？遗传算法特点？决策树特点？关联分析特点？ 8、 主成分分析与因子分析方法的特点？变量与主成分的关系？变量与公共因子的关系？ 载荷因子与有关变量的相关系数关系？
9、 最大频繁（项目）集、最大序列的定义？频繁集（大项目集）支持度、大序列支持度定义？
10、 决策树评价标准？决策树评价标准？ 11、 模型库与模型库管理系统的含义？
12、 模型字典的表示？模型的三种组合形式？ 13、 确定性推理，不确定性推理的含义？
14、 正向推理、逆向推理，混合推理的含义与特点？ 15、 可信度与隶属度的定义？结论可信度的计算定义？
16、 确定性规则、不确定性规则的表示区别？推理特点区别？
设计与计算题（约80%）：
二、 聚类分析：给出样品属性取值或变量试验值，要求计算距离矩阵，并
按系统聚类法，以最大或最小距离进行聚类，表出聚类过程及谱系图。
三、 关联分析：给出N个事务对应的物品项、最少支持度和最少可信度，
要求用AP方法求最大频繁集和指定项目条件的关联规则。
四、 决策树分析：给出某实例集，要求利用ID3算法或C4.5算法或二叉树
算法，判别节点与分枝，建立决策树。
五、 遗传运算：
1、 给出N个个体组成的种群，在指定或设计适值函数下，进行选择、交
叉与变异运算；
2、给出某一问题，要求设计基因、个体和种群，并针对问题设计合理的适值函数。（要求掌握课本例、课件例、课堂例）
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七、模型库设计：给出需求辅助某一类决策的描述，要求建立神经网络模型（BP、感知机等），并进行分类或预测，用规范化的关系模型存储建立的神经网络模型。（要求掌握课本例、课件例）
八、知识库设计：给定某些知识规则，在已知某些事实下，选择合适的推理方法（确定性、不确定性（CF与模糊隶属度表示规则）、正向、逆向、混合）进行推理，表示推理结果与可信度。（要求掌握课本例、课件例、课堂例）
参考试题形式：
一. 概念描述
1．决策支持系统是指
2．面向对象分析和设计方法是指 3.非结构化决策是指
4. BP神经网络是指 5 数据挖掘是指
二. 是非题
1. DSS既具有数据驱动功能，又有模型驱动功能。（ ） 2. 组装结构体现了类的公共与特殊的关系。（ ）
3. 在OOA中，类是数据及处理的抽象，也是对象的抽象。（ ） 4. 面向对象分析技术（OMT）使用的分析模型是层次型的。（ ） 5. 模型库系统就是模型库。（ ）
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6. 如果两产生式规则的证据相同，则两规则的结论也相同。（ ） 7. 推理机在第一匹配原则下，执行第一条满足条件规则的结论.。（ ） 8. 规则的不确定性是由证据的不确定性和结论的不确定性计算得到。（ ） 9 启动混合推理一定要有事实支持。（ ）
10. 在基于模糊产生式规则的不确定性推理中，推理结论的可信度仅与规则和条件的可信度有关。（ ）
三、设有五个样本，每样本有n个指标，第i样本用类i表示，i两两之间的欧氏距离阵如下所示，试1）按最小距离聚类，表出聚类过程及聚类谱系图，2）从聚类谱系图中，通过类间距离求最合适的聚类类数。
1 2 3 4 5
1 0 2 1 0
3 3 5 0
4 4 7 2.5 0 5 6 2 5 8 0
四．1、设f(x)=x2, x[5,30], 设想通过遗传算法求f(x)最小值。若个体为二进制表示，初始个体如下，请设计适值函数，并按要求填写下表
个体号 初始个体 初始个体的编码表示 适应度 复制数 随机交(整数) 叉个体号 随机交叉点为3时的交叉结果 顺序抽取染色体，按变异概率10%、随机变异点为2实施变异的结果 1 2 3 4
27 13 19 8 11011 01101 10011 01000 2 1 4 3 2、设产品质量有质量指标为Y1，Y2…YM ，影响质量的因素变量为X1,X2,…XN，标准质量指标为Z1，Z2…ZM，设想通过遗传算法求一组最优组合x1,x2,…xN，如果采用实数编码，要求为这样的遗传算法设计1）基因与个体表示；2）种群表示；3）适值函数表示。
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五、设A，B，C，D，E分别表示五种物品，要求通过以下五项业务应用apriori算法分析五种物品的关联程度，求：1）若最少支持度为0.3，求最大频繁集；2）若最少支持度为0.4，求任两项集出现而导致另一项集出现的关联规则。
业务标识 物品 1 ACDE 2 BCD 3 A 4 CDE 5 ABCD
六、设每个肺病例有五种症状：发烧（无、低、中度、高），咳嗽（轻微、中度、剧烈），X光所见阴影（点状、索条状、片状、空洞），血沉（正常、快），听诊（正常、干鸣音、水泡音），肺炎和肺结核部分病例集见下表，试用决策树的ID3算法识别根节点对应的症状及分支样本（分支样本用样本号表示）。 肺 炎 肺 结 核 样本号 病1 2 3 4 5 6 7 8 9 `10 发烧 高 中度 低 高 中度 无 高 低 无 低 咳嗽 剧烈 剧烈 轻微 中度 轻微 轻微 剧烈 轻微 轻微 中度 X光所片状 片状 点状 片状 片状 索条状 空洞 索条状 点状 片状 血沉 正常 正常 正常 正常 正常 正常 快 正常 快 快 听诊 水泡音 水泡音 干鸣音 水泡音 水泡音 正常 干鸣音 正常 干鸣音 正常
七、设在开发某企业的DSS中,利用神经网络模型辅助投资方案选择。以X1、X2、X3分别表示三个评价投资方案指标的定义值，Y表示选择结果。已知两个样本的取值如下：
X1 X2 X3 Y
1 0 1 1 1 1 1 1
假设阈值为0，且连接权初始值为0，调整因子=1。要求：
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① 建立辅助投资方案决策的感知机模型；
② 当投资方案指标为（X1，X2，X3 ）=（1，0，0）时，求出相应的选择结果Y；
为了存储所建的模型，试用规范化的关系模型表示学习样本、权值及有关参数。
八.设想用知识库系统辅助某企业制定价格方案，判别如下图所示，要求：
①按节点关系设计必要的产生式规则；
②设所有从用户获取的事实可信度为1，所有规则可信度为0.7，
若用户输入事实为“订购量>500,且有合作前景”， 请选用合适的推理方法，在已设计规则下，用文字描述推理过程，并显示推理结论及其可信度。
1%折扣 旧客户 价格 判别 新客户 无折扣 订购量>500或信誉好 2%折扣 有合作前景 3%折扣
注意：考试时间：2011年7月1日（星期五）下午，3：00——5：00 地点：信管330304，信计330302
答疑时间：2011年6月29日（星期三）下午，3：00——5：30 地点：4212办公室 考试允许带计算器
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