基于神经网络和定性推理的集成化智能决策支持系统研究

对于复杂决策问题传统决策分析技术已难满足决策者的需求目前国内外都在试图建立基于定性与定量相结合的解决方案。本研究从这一前沿出发，建立了定性与定量结合的智能决策技术体系。该体系首先建立了一个面向复杂决策问题的决策支持系统框架DSS-CP。在该框架下，我们就决策问题的界定和表述、决策者偏好获取、优化效率以及ANN在DSS中的应用等难题，对一系列关键技术进行了深入研究。包括定性推理方法、基于旋转正交和数论网络的优化技术、基于质量功能配置的决策分析方法、不确定性的表示方法、基于不完全知识的多目标决策技术、决策神经网络方法以及ANN结构优化等。部分研究成果已应用于具体问题。如供应链研究等。特邀在41届ISSS年会作报告，并应邀到美国宾州大学（1997）和日本科技大学（1999）作报告。