决策和规则的关系？

一、决策和规则的关系？

规则挖掘是数据挖掘的一项重要内容, 传统的基于粗糙集理论的规则挖掘方法是先求决策信息系粒计算的核心思想是对待求解的问题进行粒化, 在多个粒度空间对问题进行分析和求解, 进而合成原始问题的解, 符合人类从多角度分析问题、求解问题的认知规律, 并受到了研究者的关注.

对决策信息系统挖掘规则的传统方法是先求属性约简, 再逐行提取规则, 中间包含了很多冗余计算,最后的结果也取决于属性约简结果的好坏, 并且随着样本集的增大, 算法复杂性将大大增加. 对属性约简进行了粒度原理分析并指出, 对决策信息系统进行属性约简得到的知识划分空间是极大近似划分空间, 但该知识空间的知识粒并不一定是整个知识空间中最 “粗” 的粒. 本文考虑在不同粒度层次的知识空间中挖掘规则. 为便于算法说明, 先给出符号定义.

二、如何理解计划和决策的关系？

计划和决策的关系：计划是为决策服务，计划是决策的基础，决策是计划的目的，一个良好的决策往往是需要从两个以上的备选计划方案中选择的。

所谓决策关系：计划是为决策服务，计划是决策的基础，决策是计划的目的，一个良好的决策往往是需要从两个以上的备选计划方案中选择的。指人们为了达到一定的目标，在掌握充分的信息和对在有关情况进行深刻分析的基础上，用科学的方法拟定并评估各种方案，从中选出合理方案的过程。

所谓计划是指：为了实现决策所确定的目标预先进行的行动安排的过程。

三、个人决策与群体决策的关系？

决策是指组织或者个人为了实现某种目的而对未来一定时期内有关活动的方向、内容、方式进行选择和调整的过程。

个体决策适用于决定方向与目标，属于战略决策，此类问题个体决策更有优势，可以发挥其决策快、效率高、方向准的优点。

猴群还是狼群都是有首领的，猴王和狼王都是群体里的精英个体，能够在众多的竞争者中从种群中胜出，需要具备优良的生理基础和生存的智慧。猴王或狼王往往可以更敏锐地感受到生存的危机，及时做出决策，避免整个族群的灭亡。

群体决策适用于怎么实现目标，属于战术执行，此类问题群体决策更有优势，可以发挥其低风险、广覆盖、深参与的优点。群体在很多时候是看不清楚方向的，而且对于方向也不容易达成一致意见，因此，期望通过群体决策的方式决定方向和目标，其难度很高，时效性很差。但一旦群体针对方向和目标达成共识，将会发挥出群体的智慧和力量，团结协作达成目标。

雁群通过轮流变换领队头雁以降低整个雁群的体力消耗。过冬的企鹅通过紧紧地贴合在一起，不断变换队形，保证整个群体都能够得以生存。

1.个人决策因个人知识面和思考问题的局限性，决策的大多是个人的一些目标或小目标不宜作大目标决策；

2.群体决策可召集各方面的专家参与，可采纳的意见很广泛，可作一些重大目标的决策；

3.另外群体决策比个人失误率底，但没有个人决策速度快，时间短。因此在某种情况下，管理者必须有丰富的经验和个人决策能力，比如在战场上的指挥员。

不论个体决策还是群体决策，都有其优劣势，也就有其适用场景，只有了解差异、合理作用，才能发挥其最大作用。

四、人工智能和指挥决策领域研究目的？

人工智能的研究目的： 1、人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。 2、人工智能的一个很重要的方向是数据挖掘技术，这种技术的原理是用计算机进行数据分析，然后进行人性化的推荐和预测。比如，我们电脑上的广告是根据我们日常浏览网页的兴趣进行推荐的，微博上、网站上最显眼的也是我们最感兴趣的内容，这些都是计算机分析而得出的。 3、人工智能的另外一大重要方向是自然语言处理技术，包括机器翻译、语音识别等等。其中语音识别是最核心、普及程度最高的一种自然语言处理技术。 语音识别技术是将人语音当中的词汇内容识别出来，通过技术手段，转换为计算机可读取的内容。通俗点来说，就是要让机器学会“听人话”，让计算机作我们的“耳朵”。

五、消费者决策类型和消费者决策过程的关系？

相互关糸，决策类型确定了决策过程

六、什么是人工智能决策支持系统？

智能决策支持系统是人工智能（AI，ArtificialIntelligence）和DSS相结合，应用专家系统（ES，ExpertSystem）技术，使DSS能够更充分地应用人类的知识，如关于决策问题的描述性知识，决策过程中的过程性知识，求解问题的推理性知识，通过逻辑推理来帮助解决复杂的决策问题的辅助决策系统。

七、决策树和决策法是？

决策树分析法是一种运用概率与图论中的树对决策中的不同方案进行比较，从而获得最优方案的风险型决策方法。图论中的树是连通且无回路的有向图，入度为0的点称为树根，出度为0的点称为树叶，树叶以外的点称为内点。决策树由树根（决策节点）、其他内点（方案节点、状态节点）、树叶（终点）、树枝（方案枝、概率枝）、概率值、损益值组成。

八、什么是高层决策和基层决策的桥梁？

战术决策是高层决策和基层决策的桥梁。

决策可分为战略决策、战术决策、业务决策和短期决策，高层决定战略决策，中层决定战术决策、基层决定业务决策和短期决策。

中层要根据高层制定的战略来制定相应的战术，并将之落实到基层执行，同时，要适时考察决策在执行中的成功的经验和存在的问题，将其汇总后汇报给高层，供高层对战略决策进行调整或制定新的战略，中层根据调整后的新决策，也要相应的进行战术调整，然后再次交基层执行并继续考察执行情况，形成新的反馈，如此循环往复，以达成最终目标。

可见，中层的战术决策起到了一个承上启下的桥梁作用。

九、人工智能和语言的关系？

目前大量的和AI相关的开源库是用C++，Java写的，编程语言和AI似乎没有太大关系。

在AI的理论研究没有大突破的前提下，没有人知道未来的AI技术会是什么样的，所以，也就无法预测哪种语言更适合AI。

另外，肯定很多听过LISP的人在看到这个问题的时候就会脱口而出说LISP更适合AI，然而，就像@虞翔 给的链接里说的那样，人们之所以会以为LISP是最适合AI的，其原因和在LISP被发明出来时，人们对AI的研究有密切联系。当时的计算机大牛们以为依靠基于符号演算的系统，到现在这个时候，强AI一定能够实现呢，而LISP正是最适合符号演算的语言。

十、用实际例子说明管理和决策的关系？

答，决策是管理的一个环节，管理者必须具备判断能力和决策能力，举例说明就是官渡之战，曹操说袁绍的弱点是好谋无断，袁绍确实，手下有很多谋臣，各个说的都有自己的道理，袁绍缺乏决策能力，于是导致了官渡的整体失败，其实就是说明，对比曹操，袁绍不是合格的管理者。