统计与决策论文第1篇

关键词:智能;决策系统;教学方法

随着信息技术的应用和普及,“智能化”成为信息化后续发展的重要内容之一。在决策领域,20世纪80年代,一种以计算机为工具、应用决策科学及有关学科的理论与方法、以人机交互方式辅助决策者决策的决策支持系统(DSS)应运而生。但是,DSS只能辅助和支持决策者决策,其贡献局限于对可选方案的评价,只能对有量化特性的问题使用数据模型和数值计算方法来辅助决策,不具有表示复杂决策过程的能力,因此,促使人们提出将DSS与专家系统(ES)相结合,以分别发挥DSS的数值分析和ES的符号处理优势,从而将定性分析和定量分析有机结合起来,以既能进行知识处理,又能有效地解决半结构化和非结构化问题,这就是智能决策支持系统(IDSS)的产生背景。

随着人工智能和智能技术的发展,IDSS在广泛的工程技术、经济、管理、医疗和农业科学等诸多领域,得到广泛应用。了解、掌握智能决策的基本知识和技术是计算机科学、智能科学类专业大学生的基本要求,因此,智能决策类课程应运而生,并逐渐发展成为计算机、自动化、管理科学与工程和智能科学技术等专业的专业课之一[1-4]。

在我校,智能决策系统课程作为计算机科学与技术、软件工程、网络工程和其他电子信息类专业的专业限选或选修课程。目前,该课程的教学内容存在如下问题:一是教学内容繁,二是技术更新快,三是涉及的专业知识深,对学生的理论基础知识(特别是数学知识、计算机技术)要求极高,教学难度大。因此,学生在学习过程中不得要领,抓不住课程的核心,只见树木、不见森林,从而影响学生们的学习效果。本文就是在这样背景下,提出并开展教学研究的。

1教学内容改革

智能决策系统是一门计算机科学、管理科学、人工智能和应用数学交叉的新兴专业课程,其学分通常为2～2.5学分,即32～40学时,其中包括0.5学分的实验课程(8学时)。因此,如何在有限学时中容纳下本课程教学内容,完成本课程的教学目标,就成为首要问题。

通过实践和教学改革,我校本课程的理论教学内容主要包括下列6个知识单元。

1) 决策理论概述。主要内容有决策的概念、类型、基础、流程和目标。理论课时数4学时。

2) 决策系统。主要内容有决策支持系统的概念、结构、功能、主要部件与设计要点。理论课时数控制在6学时。

3) 决策模型。主要内容有数据仓库、知识管理、数据挖掘、智能算法和数据处理。理论课时数控制在6学时。

4) 智能决策系统。主要内容有计算智能基础、专家系统的概念和结构、智能决策系统的概念和结构、智能决策系统的设计要点。理论课时数控制在8学时。

5) 群体决策系统。主要内容有协同计算概述,群体决策系统的概念、结构、功能、群体决策过程与建模和实现方法。理论课时数控制在6学时。

6)智能决策系统的发展。主要包括基于网络的决策系统技术和应用,网络技术与基于Agent的决策系统,智慧地球与智能化企业。理论课时数控制在2学时。

实践教学内容包括4个实验,学时总数为8学时,其教学内容设置见本文§3。

2教学方法改革

教学方法是为完成一定的教学目的、教学任务所采取的教学途径或教学程序,是以解决教学任务为目的、师生共同进行认识和实践的方法体系。其方法体系主要包含多个基本要素,比如教、学、信息传输载体(包含文字、图形、图像、肢体语言、表情、感知等)和教学辅助设备等。教学过程就是要充分利用具有信息优势、知识优势的教师,将信息、知识、技能、技巧,系统集成地传输给暂时处于低信息状态的学生。决定这个传输过程顺利进行的至关重要因素有:教师的积极性与责任心和学生的求知欲与基础知识及其结构。从教育学和心理学角度看,课程教学方法改革就是围绕这两个因素展开[5],限于篇幅,本文的讨论仅从如何调动学生的求知欲着手。

2.1探索式教学方法

经过多年教学实践,本文实践了“探索式教学法”,此法强调因材施教,在教学全过程创设教学环境、培养学生创新精神。所谓探索式教学方法是指在教学过程中,在教师的启发、诱导下,学生自主学习和合作讨论,以学习课程知识和科学问题为探索目标,以学生熟悉和能接触到生活原型为研究对象,为学生提供自由表达、质疑、探索、讨论问题的环境,学生通过个体、小组、团队等多种形式完成解难、释疑、尝试学习活动,将学生自己所学知识应用于解决实际问题的一种教学程序。探索式教学方法重视发展学生的创造性思维,培养自学能力,力图通过自我探索引导学生学会学习和初步掌握科学研究方法[6],培养学生的文献获取与加工能力、信息分析与加工利用能力、团队协作与沟通能力、语言表达与写作能力,和创新精神。为其终身学习和工作奠定良好基础。

尽管探索式教学法能够给教师的教学提供思想、理念指导,但是,针对不同教学对象和不同课程内容,其实际应用方法也会存在差异,这就是所谓的教无定法之说。本文以智能决策系统课程第1知识单元课外作业为例,尝试说明该法的具体应用方法,为保证该方法的实施效果,本文拟定了如下的教师操作流程:

1) 制定论文目标:培养学生综合利用参考文献和学会表达的能力。首先,要求学生学会获取、理解、过滤和分析信息;其次,要求学生掌握撰写科技论文的基本技巧;最后,要求学生在观众面前表达自己观点,学习说服听众、推销自己观点的技巧。

2) 论文基本要求:①围绕“关于信息技术对决策影响”的主题,学生自拟题目;②2周时间内,学生完成1 000字左右(2页A4幅面)的论文,其中内容需要包括摘要,关键词,问题或观点概述,目前发展状况,结论或结语;③制作演示幻灯片。

3) 提供信息查阅途径:通过网络教师自己已经掌握的文献资源和网络地址资源,指出查询方法和基本技巧。

4) 抽查式演讲:①使用幻灯片;②介绍主要内容;③结论;④点评、提问与回答。

5) 评价标准:①文档编制能力;②问题发现与分析能力;③表达与陈述能力。

在实施中,要防止出现如下情况:①题目太难或太容易,以免挫伤学生积极性;②提前告示和监督,防止学生偷懒或拷贝;③灵活掌握考评手段,鼓励创新,保护学生学习积极性。

2.2案例教学方法

案例教学法是在教师指导下,根据教学目标的要求,创设学生身临案例场境的教学氛围,使用案例来组织学生的学习、研究、实践等活动的教学方法。本课程利用该方法,加强了理论与实际的结合,为学生学习提供模仿案例,提高了学生对理论知识的理解和实践能力,培养学生综合运用所学知识解决实际问题的能力。案例教学法需要掌握好2个重要环节:

1) 案例选编。必须选择学生容易理解、常见的例子,案例选编必须围绕课程某个具体的教学目标,要适当加工,剔除与课程内容关联性小的内容和技术,降低难度,方便学生理解。同时,案例必须来自于实际,并且问题明确。

2) 案例讲解与分析。案例本身只是对实例的某些情况描述,表面上平铺直叙,但是,其中必须隐藏着多个问题,要引导学生积极思考、深入分析,以发现其中隐藏的问题,并找出问题产生的原因,提出解决方案。在思考和分析过程中,既要培养和开发学生智力,又要培养学生综合运用所学理论知识的能力。案例分析不能苛求解决问题的结果如何,而应该重点强调分析过程是否正确、方法是否恰当,案例讲解和分析的主要任务是培养学生发现问题、分析问题和逻辑思维等能力,通常解决问题的能力正是课程后续需要实施的教学目标。

本文在第4知识单元中,以6子棋计算机博弈系统为例,通过对6子棋计算机博弈平台的仿真实验,选择不同的博弈策略,比如不同的估值函数、不同的搜索策略等,获得不同的实验结果,实现人-机对战、机-机对战,让学生切实体会到机器智能的魔力及其智能系统的构造方法,有力地促进了学生对理论知识的理解,并激发了学生的学习兴趣。

3实验教学内容

3.1实验教学内容的设置

实验课是智能决策系统课程的重要环节,由于总课时有限,实验课时也就不多。但是,本校在专业课程中,仍然坚持设置了0.5学分的实验,以使学生能将理论知识与实践联系起来,使抽象的理论不再是深奥,提高学生灵活运用知识的能力。本课程实验学时为8学时,主要设置了表1中的3个实验。

3.2实验课的操作

为提高学生对课程理论知识的理解和应用设计能力,针对课程实验教学课时少和实验复杂特点,需要注意以下几点。

1) 简化平台、降低实验难度。实验教学过程重在是一个训练学生动手、动眼和动脑的过程,旨在培养学生好奇心和操作技能,以及观察问题、分析问题和解决问题能力。因此,在实验中,要尽量将实验平台简化,以将学生注意力集中于实验内容,保证实验效果。比如实验2,提供给学生智能交通灯控仿真平台,它实际上是一个软件模拟平台,能实现固定交管模式的全部功能,学生能通过标准接口建立自己设计的智能交通管理模式;又如实验3,以FIRA机器人足球5vs5比赛项目的仿真平台为实验平台,利用平台已设置的运球、传球、前进、后退、转动等命令,学生能通过这些命令建立足球机器人的路径规划和避障策略。

2) 科学分组、培养协作能力。由于实验3工作量比较大,需要多人协作完成,发挥集体智慧作用,因此,在实验3中,按照3～5人/组,实行组长负责制。组长监督、管理、协调本组实验过程,每个组员都有明确的任务,并对组长负责,组长对教师负责。实验3的课内实验设置4学时/2次,学时主要在课外完成实验3,历时1个月。

3) 设计算法、培养智能意识。引导学生,模仿人类智能,设计智能算法,实现简单的智能决策。由于课时有限,必须注意控制算法的简洁、实效,以使学生能在短时间内模拟实现简单的智能行为,着重引导学生分析业务行为,发现系统流程,构造智能算法,以此培养学生开发信息系统的智能意识。

4结语

智能决策系统是人工智能、计算机科学、自动控制科学交叉结合的一门新兴专业课程,对推动信息化向智能化方向发展具有重要意义。该课程作为在校主要面对电子信息、计算机专业学生,通过该课程学习,学生反映加深了对智能的理解,提高了对计算机技术应用的认识深度,培养了学生的智能化设计意识,激发了学生的求知欲望。本文的研究成果是源于智能决策系统课程,但是,对其他信息技术课程,也具有积极的借鉴意义。

参考文献:

[1] 钟义信. 智能科学技术导论[M]. 北京:北京邮电大学出版社,2006:1-38.

[2] 张彦铎,王海晖,刘昌辉. 地方工科院校智能科学建设的若干思考[J]. 计算机教育,2009(11):39-42.

[3] 韩力群. 智能科学与技术专业培养规范[R]. 北京:第二届全国智能科学与技术教育学术研讨会.2004.

[4] 王万森,钟义信,韩力群,等. 我国智能科学技术教育的现状与思考[J]. 计算机教育,2009(11):10-14.

[5] 杨德广,谢安邦. 高等教育学[M]. 北京:高等教育出版社,2009.6:1-50.

[6] 张伟峰. 本科高年级人工智能教学的几点思考[J]. 计算机教育,2009(11):139-141.

Research on Teaching Reform of Intelligent Decision System Courses

ZHANG Xiao-chuan, CHEN Feng

(School of Computer Science, Chongqing University of Technology, Chongqing 400054, China)

统计与决策论文第2篇

【关键词】决策支持系统 财务分析 五力模型

企业管理思想进步到当下的阶段，很难想象一家没有上马企业资源计划ERP（Enterprise Resource Planning）或SAP（Systems Applications and Products in Data Processing）的公司是如何将物资资源管理（物流）、人力资源管理（人流）、财务资源管理（现金流）、信息资源管理（信息流）等集成一体化，进而推进生产、营销、供应、人力、资金等业务互相融合而顺畅运转的。当今企业在信息化方面面临的问题不是争论ERP的必要性，也不是讨论ERP的可行性，而是纠结于对ERP产生的海量数据如何进行进一步的收集、加工、处理。因为收集的数据多到无法甄别哪些是对决策有效的。

企业建立一套旨在全方位提升管理广度和深度的管理信息系统是必需的：利用统一规划的数据集成，以全面预算为主导，以产品生命周期管理为核心，以资金为主线，整合财务、人事、营销、科研、生产等管理职能，重组优化业务流程，连接信息孤岛，建立关键内部控制点，极大改善组织内部的信息不对称，大幅降低管理成本，有效地防范和控制风险。但是，国内应用现状是大部分企业正在运行的管理信息系统主要功能仍旧停留在处理大量的日常业务流程上，仅实现了中层管理的功能，并未上升到支持决策的高度。本文尝试通过对决策支持系统（Decision Support System，以下简称“DSS”）运行原理、特点和功能的阐述，结合企业实际，充分利用已成熟运行的通用ERP并以此为基础，模拟建立DSS的实施方案。

一、DSS的原理、特点和功能

20世纪70年代中期，美国麻省理工学院的米切尔・S・斯科特（Michael S.Scott）和彼德・G・W・基恩（Peter G.W.Keen）首次提出了“DSS”一词。DSS通过数据、模型和知识，以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统，为决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程和方案的环境，调用各种信息资源和分析辅助决策工具，帮助决策者提高决策水平和质量（张茜，2006）。DSS是管理信息系统（Management Information System，MIS）向更高一级的发展，标志着利用计算机与信息支持决策的研究与应用进入了崭新的阶段，并形成了决策支持系统新学科（王剑东，2003；万林，2008）。

DSS的特点体现在：（1）DSS的交互性表现在通过管理者同系统之间的多次对话，使决策得以完成；（2）DSS解决的问题属于半结构化或非结构化问题；（3）系统具有专门的结构存储和研究备用的模型及方法，提供模型的比较、联结和合成的功能；（4）DSS只是起辅助决策的作用，并不完全取代管理者的判断，应当让管理者处于主动地位；（5）DSS应当便于学习、使用和修改，因而要对用户的需求进行动态性的分析，做到及时完善DSS的各种功能（迟殿委，2008；徐强，2008）。DSS的应用原理体现了决策支持系统本质的演变：DSS初期是利用数据资料（数据库DB） 和模型资源（模型库MB）支持决策，发展到IDSS利用知识资源 （方法库MEB）和模型资源（模型库MB）结合支持决策，再到利用数据资源（数据仓库DW）支持决策。这样，决策支持系统概念就更明确为：针对决策问题，利用决策资源（数据、模型、知识等）（侯少然，2010）进行组合和集成，建立解决方案；通过方案的模型计算、知识推理、多维数据分析以及方案的修改，逐步逼近解决决策问题的系统。

数据资源（数据库与数据仓库）、模型资源和知识资源在网络上都是共享资源。决策支持系统就在于如何有效地利用这些决策资源，针对决策问题，把决策资源有机地组合成解决方案，既可以建立多个方案，又可以修改方案，再通过大量的计算或推理，最终达到支持决策的效果（张胤杰，2009）。DSS所实现的功能主要表现在：（1）管理并随时提供与决策问题有关的组织内部和外部消息；（2）收集、管理并提供各项决策方案执行情况的反馈信息，例如订货单、合同执行进程、物料供应计划的落实情况、生产计划的完成情况等；（3）能以一定的方式存储和管理与决策问题有关的各种数学模型，例如定价模型、库存控制模型与生产调度模型等；（4）能够存储并提供常用的数学方法（张世芳，2006），例如回归分析方法、线性规划、最短路径法等；（5）数据、模型与方法能容易地修改和添加，例如数据模式的变更、模型的连接或修改、算法的修改等（王剑东，2003；孙艳胜，2007）；（6）具有方便的人机对话和图像输出功能，能满足随机的数据查询要求，回答“if…what…”之类的问题（冯罡，2003；孙艳胜，2007）。

二、DSS的总体框架和表现方式

DSS的总体框架是：将来源于不同子系统、不同管理软件的数据收集于数据集成平台或数据仓库，选取各项决策分析主题的关键指标，注入事先建立的数学模型，最终生成可进行人机对话、不断修改决策变量的结果。其系统规划包含以下几个方面：

1.数据来源：可读取多种格式（如Excel、Access、以Tab分割的txt和固定长的txt等）的文件，同时可读取关系型数据库 （对应ODBC）中的数据。使用报表管理平台进行所需数据报表的上传收集，财务数据来源于财务核算软件，经营和项目数据来源于合同管理、PDM产品设计、生产作业管理软件等，人力资源数据来源于人员信息、薪酬统计软件等，其他未能进入系统的数据可考虑通过平面文件的形式进行采集。通过数据整合平台建立数据仓库，装载来源于各个系统的数据，包括历史数据的一次性装入、日常发生数据的定时抽取。

2.分析主题：构成决策支持系统的重要分析内容，按照管理者的思维逻辑建立跨流程、跨职能的主题和分析路径，对重要经营管理问题和要素进行深入分析，及时发现影响企业经营和管理的问题所在。考虑初步建立财务主题、营销主题、项目主题、关键指标等几部分。

3.决策模型：决策模型是决策支持系统的重要分析基础，为企业管理者提供辅助决策的科学管理工具，包括成本预算模拟、现金流模拟预测、盈利模拟预测等。

4.门户表示：是专门为企业管理者和决策者设计的观察企业的窗口，提供整个决策支持系统的展示界面，包括智能分析、模拟预测、绩效管理等多种展现形式与门户集成。所需要的输出被显示出来时，进行定型登录，自动将所要的列表、视图和图表显示出来。

三、DSS的财务实施方案

DSS的财务主题部分是本文讨论的重点，其实施方案立足于从时间跨度（年度、季度、月度）、项目类型（研究、开发、制造）、决策深度（作业层、战术层、战略层）等不同维度进行趋势分析、结构分析、因素分析，通过这样一个路径完成由低端财务分析向高端辅助决策支持的过渡。实施方案的对象包括：收入成本分析（收入构成、趋势、预算执行、费用趋势、费用构成等）、利润分析（利润因素、敏感性）、资金分析（资金协调性、贷款、融资成本）和综合评价（经营指标考核、五能力综合评价）。

实施方案必须注入以下因子：分析范围（集团内部关联方、集团外部竞争对手、国外竞争对手等）；分析角度（全周期项目预算、年度财务预算、市场经营预测、人力资源投入等）；分析指标（绝对数、相对数，横向比较、纵向比较）；数据来源；分析周期；分析内容。

四、财务决策模型的导入

决策支持系统财务应用的最终目的聚焦在综合评价，无论是讨论重大项目的取舍还是辅助企业的整体决策，主要包括两部分内容：经营指标考核和五能力综合评价。

目前大部分企业对财务管理软件的使用，依旧停留在账务处理阶段，软件本身对收集的数据不加工、不处理、不分析。如果从最基础的财务指标分析入手进行适当改进，那么对于决策层而言可增强财务数据的可理解性和拓展性，对于财务人员而言可提高操作的可行性，都是受益匪浅的。财务分析包括盈利能力（收益力，总资产报酬率、净资产收益率、主营业务利润率、销售净利润率、成本费用利润率）、偿债能力（安定力，流动比率、速动比率、资产负债率、利息保障倍数、所有者（股东）权益比率）、运营能力（活动力，总资产周转率、固定资产周转率、流动资产周转率、应收账款周转率、存货周转率）、发展能力（成长力，主营业务收入增长率、资本积累率、总资产增长率）和生产能力（生产力，人均主营业务收入、人均净利润、人均资产总额）五部分（即五力），通常以完整、真实、及时的财务数据为起点，借助不同的财务指标进行诠释。大部分企业通过对正在运行的财务管理信息系统进行适当的改进，就足以在完成指标计算的基础上提供简单的财务分析报告。

计算完成后，进一步引入由哈佛大学商学院迈克尔・波特（Michael Porter）于1979年提出的，现今被广泛应用于全球企业竞争战略决策的五力模型，该五力模型对决策层更加清晰、透彻地了解企业的经营业绩和发展前景的帮助是显著的。

综上所述，决策支持系统作为新兴的信息技术，能够为企业提供各类决策信息以及许多商业问题的解决方案，从而减轻了管理者从事低层次信息处理和分析的负担，使得他们专注于更需要决策智慧和行业积累的工作，实现了决策质量和效率的提升（侯少然，2010）。虽然DSS在国内大部分企业的开发与应用依然处于初级阶段，决策本身是复杂的、变化的、综合的，但以ERP为基础对DSS的设计和实现是可行的，成功是可以预见的。

（作者为CPA、会计师、上海财经大学硕士研究生）

参考文献

[1] 高洪深.决策支持系统（DSS）理论与方法（第4版）[M].北京：清华大学出版社，2009.

[2] 潘飞，文东华.实证管理会计研究现状及中国未来的研究方向――基于价值管理视角[J].北京：会计研究，2006（2）.

[3] 陈文伟.决策支持系统及其开发[M].北京：清华大学出版社，2004.

[4] 徐强.企业绿色管理决策影响因素研究[D].大连海事大学硕士论文，2008-03-01.

[5] 冯罡.企业整合管理能力评价和提升[D].北京：沈阳工业大学硕士论文，2003-03-07.

[6] 孙艳胜.基于B超数据心脏病辅助诊断系统[D].长春：吉林大学硕士论文，2007-04-01.

[7] 侯少然.企业物流资源协调优化决策支持系统研究[D].天津大学硕士论文，2010-06-01.

[8] 张茜.公共危机管理系统研究[D].武汉理工大学硕士论文，2006-10-01.

[9] 王剑东.基于C/S结构的备品配件管理系统研究与应用[D].保定：华北电力大学（河北）硕士论文，2003-12-26.

[10] 迟殿委.基于数据挖掘的决策支持系统的研究与实现[D].南昌大学硕士论文，2008-06-30.

[11] 万林.可视化运行决策支持系统在PDA现场校表中的应用研究[D].杭州：浙江大学硕士论文，2008-05-01.

统计与决策论文第3篇

关键词:决策支持系统;属性论;核事故应急

中图分类号:TP311文献标识码:A文章编号:1009-3044(2010)21-5808-03

Nuclear Accident Emergency Decision Support System Based on Attribute Theory

YANG Yang, FENG Jia-li

(Shanghai Maritime University, Shanghai 200135, China)

Abstract: Discussed on the subject of the Attribute Theory's applying on nuclear accident emergency treatment. Through the Attribute Theory , transform the intervention of the principles in relevant laws and regulations into qualitative mapping of the mathematical form. For the qualitative mapping is equivalent to the production and the ordinary artificial neural network, through the transformation of qualitative benchmarks, it can induce non-ordinary artificial neural network, support vector machines, Bayasian computing, so various decision-making rules of DSY can be integrated into the uniform qualitative mapping and establish an uniform framework.

Key words: DDS; attribute theory; nuclear accident emergency

核应急决策,是一项复杂的系统工程,其中包括各种因素和属性,它和属性之间的影响和存在的各种复杂联系。只有用科学来指导决策理论和方法,并使用实时决策支持工具,以满足核应急决策的需要计算机。与系统科学,管理科学和科学的决策理论与其他学科的深入,它已经提出了系统的分析和决策的一系列理论和方法。因此,紧急从过去的经验,逐步纳入计算机工具为科学决策和智能决策阶段使用的各种决策。因此,核应急决策,必须尽可能科学的决策理论和最先进的决策支持工具的使用走上了通往核应急决策更科学化,现代化。核应急决策支持系统,以在任何级别的技术水平提供技术支持,政策制定者,在相当大程度上,对系统本身和外部环境条件,如气象学(该功能依赖,辐射监测网络等)。

计算机决策支持系统(Decision Support System,DSS) 指以计算机为工具,应用领导科学及有关决策的理论和方法,为决策提供各种信息,辅助决策者进行科学决策的系统。包括数据库、模型库、知识库、方法库及相应的管理系统等。是最近十多年才发展起来的一种高技术决策辅助工具,主要有以下几种驱动方式:数据驱动、模型驱动、知识驱动、基于Web、基于仿真、基于GIS、通信驱动,是在计算机信息管理系统(Management Information System,简记为:MIS)的基础上,加上系统模型库和科学决策算法等而构成的,结合专家系统可构成一个智能决策支持系统。在DSS的构建中,关键的问题在于能否为系统建立一个有效的结构模型,并提供一个科学的决策算法。

1 属性论基本理论

定性映射:若u∈A,则称u具有属于集合A的性质,记为pA(u)。又称A是性质pA(u)的定性基准,并称从X到{0,1}的映射τ:X{0,1}是性质pA(u)的定性映射,如果对任一对象u∈X,使得

成立。

属性整合:设Χ是特征函数的集合,即:={Ni(u)},则是构成一个正交函数系,即有:

u1,u2∈Ni代入可得

=1

设u∈Ni和v∈Nj是两个自变量,={Ni(u)}和'={Nj(v)}是区域集合N={Ni}的两个特征函数系,则它们的特征函数Ni(u)和Nj(v)具有下述性质

将u1,u2∈Ni,u1∈Ni和u3∈Nj代入,可得

=0

和 =1

2 核事故应急响应规则

参考国际核事故应急干预和法规,与中国国情相结合,我国已制定出一套早期的核事故应急措施:

1) 如果可能发生堆芯熔化事故,区域内的紧急疏散是预防性的。

2) 如果可能发生确定性影响,那么必须撤出。

3) 同一行政村的工作人员采取同样的措施(如分为17个方面:1个职位16区范围内的烟羽应急区,外区16个方向按照区统一行动)。

4) 和区域相关的剂量规则:

a) 全身有效剂量预计超过500mSv,或(和)甲状腺剂量超过5000mGy,撤离;低于50mSv,或预期剂量(和)低于500mGy甲状腺剂量,不采取措施;预期全身有效剂量50mSv～500mSv或(和)的甲状腺剂量之间的500mSv - 5000mGy,考虑是否应采取措施,以优化疏散;

b) 有效剂量全身预计超过5mSv,但没有采取疏散措施必须隐蔽,预期剂量小于5mSv,而不是采取秘密措施;预期剂量5mSv～50mSv之间,是否采取措施需要优化;

c) 预期的甲状腺剂量超过500mSv,需要采取服碘;甲状腺剂量低于预期50mSv,不采取服碘;甲状腺剂量预期之间50mSv～500mSv,是否采取措施需要优化。

5) 采取一切措施撤离前,必须确定是否可以在当时的条件下离开,例如,是否有交通堵塞,风暴,洪水,断桥的发生,而使疏散措施无法执行。

6) 位置规则

a) 如果风向变化从R1> R2时,如果R1为疏散区,则必须撤出R2区;

b) 如果风变化,24小时变化360 °,则全部撤出,从不同的方向撤出,与污染因子(风频/风速)成正比。

7) 如果为无人网格,不考虑任何干预。

8) 飓风冰雹,不要撤离,在房间里隐蔽。

9) 只有一个疏散路线,如果道路上有障碍(桥梁推力等)不撤离。

3 核事故应急属性决策模型

图1为行动流程。

在国家规定的行动规则中,其余规则可用专家系统等其他人工智能方法来实现,此处仅描述规则(3)和(4)的属性论方法描述,从而最终统一于属性论框架下。

我国为各级行政区划的集合,依属性论方法则可表示为

所得的正交模型如图2。

考虑域M是在一核事故应急区,MiM是M的子区,则映射Mi:M{0,1}为其M到{0,1}的特征函数,对任一u∈M,有:

考虑子区Mi∈M的全身预期剂量为c(Mi)∈C,b(Mi)导致Mi产生确定效应fk(Mi)∈F,且其定性基准为,则称从B×Γ到F的映射τ:B×ΓF,使得对任意b(Mi)∈B和,有:

设c(Mi)∈C是子区Mi∈M全身预期剂量,是c(Mi)导致Mi产生确定性效应fk(Mi)∈F的定性基准,则称从B×Γ到F的映射τ:C×ΓF,使得对任意c(Mi)∈C和,有:

若用表示确定性效应Fk(Mi)的真值函数,则可表示为

图3为烟雨应急区二维网格和剂量场构成的三维立方体。

最终行动规则构成如图4所示的4*4网格。

4 系统的总体框架结构

核应急决策支持系统括四个子系统构成,分别是:控制操作子系统CCOSY、预测子系统PSY、对策子系统CSY、决策子系统DSY。系统框架如图5:

图5

按照系统的结构,如果发生核事故,地理信息系统GIS向决策者提供对核电厂生产运行的基础数据,并把周围的环境数据作为第一级的地理、人口和其他数据的决策支持。

预测子系统PSY模块提供第二个级别的决策支持,根据气象和环境条件、烟云的方向等基本数据,估计放射性核素的空间浓度分布和相应的剂量场,并利用地理信息系统将结果显示在地图上的相应区域。

对策子系统CSY提供第三级别决策支持,给出可能的核电厂应急响应措施,并计算出周围的市民可避免剂量的网格。

决策子系统DSY提供第四级别的决策支持,评估所有应急方案,以优化调度,给出最优方案。

参考文献:

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[2] 冯嘉礼.核电站严重事故应急决策支持系统及其计算机实现研究[J].中国原子能科学研究院,2002.

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[5] 吴钦藩,冯嘉礼,董占球,等.基于属性坐标分析和学习的评估决策模型. 南京大学学报(自然科学版),2003(2).

[6] 冯嘉礼.定性映射诱导的模糊人工神经元和网络[J].南京大学学报,2003,39(2):172-181.

统计与决策论文第4篇

「关键词成本会计；现代管理会计；后现代管理会计

会计国际化是近年来国内外会计界讨论较多的一个问题。然而，对会计问题的研究讨论不能脱离会计所处的环境。我认为，对我国会计国际化问题的讨论应该结合我国所处的具体环境和背景，也就是说，要建立在对我国会计环境有清醒的认识的基础之上。我国当前会计环境的特殊性，决定了我国当前会计国际化的进程和要点所在。为此，在必要对我国当前的会计环境有充分的认识。

一、会计演化问题的研究要以历史观、哲学观为指导

会计问题的研究，不能就会计论会计，从单纯的技术观来分析、研究相关问题，而应提到理论的高度进行分析、论证。从技术层面认识问题，还是从理论层面认识问题，是有很大差别的。它们之间的差别，就象工匠与学者之间的差别一样。工匠（能工巧匠）造器可以做到巧夺天工，对社会的贡献很大，这是人所共知的。但一个社会，单有工匠还不够，还需要学者。学者的任务是研究问题，从大处着眼，往深处探索，超越现有水平，作出原创性的发现，进行理论上的创新。其理论成果可导致人们的认识在总体上实现新的飞跃，并产生具有全局性、长远性的影响。

从工匠与学者的关系，可以看到理论的重要性。而理论又是有层次的。历史观是人文、社会科学理论的最高层次。因为人类社会的发展是一个自然历史过程。因此对人文、社会科学问题，只有把它们放在特定的历史条件、历史背景下进行研究才能得到正确的认识。也就是，研究人文、社会科学问题，既不割断历史、也不超越历史，所作的研究才能体现历史真实，得出令人信服的结果。会计演化是一个历史进程，其有关问题的研究自然更应如此。

再说哲学观。一般认为，哲学是全部科学（包括自然科学和人文、社会科学）理论的最高层次，是人类智慧的结晶。也可以说，哲学是人类的“大智慧”（mega wisdom）。所以哲学观是对所有学科的研究都起指导作用的，会计学科自然也不例外。

总起来说，研究问题以历史观、哲学观为指导，意思是：研究问题要站在历史的高度，进行哲学的思考。只有这样，才能做到既高屋建瓴，又具非凡的洞察力。

二、管理会计形成、发展的“三阶段论”

一个世纪以来，管理会计的形成与发展可分为连续的三个阶段，即成本会计（cost accounting）、现代管理会计（modern management accounting）和后现代管理会计（post—management accounting）三大阶段。以下依次进行论述：

（一）“成本会计”阶段

成本会计是工业化的产物。成本会计的形成与发展，历时半个世纪，即从20世纪初到20世纪50年代（第二次世界大战的战后期）。在这一期间，成本会计的形成与发展，主要表现为：

1.从账外计算发展到账内计算。严格地说，账外计算并不是会计，只是生产的附带工作的一部分——生产人员在生产中进行工、料和其他耗费的计算。而账内计算，是指将成本的发生、积累和结转纳入复式记账系统，由会计专业人员进行业务处理，借以为会计期间终了编制资产负债表与损益表提供相关的成本数据。可见成本的账内计算虽已纳入企业的会计系统，但并不具独立性，实际上只是财务会计的一个组成部分。

2.依据泰罗的“科学管理”学说，建立“标准成本会计”，实行事前计算与事后分析相结合，以促进企业在生产经营中提高效率，减少浪费，为企业加强内部的成本管理（控制）服务。可见“标准成本会计”不同于成本的账内计算，它大大超越了传统财务会计的基本框架，而为会计直接服务于企业管理开创了一条新路。“标准成本会计”的这一特性，使它能履行管理会计的一定职能，因而在20世纪50年以后，随着现代管理会计的兴起，它被纳入“现代管理会计”的基本框架，作为“执行性管理会计”的一个组成部分继续发挥作用，是很自然的。

但也必须看到，导源于泰罗制的“标准成本会计”，实施的有效性，有赖于整个社会大的社会经济环境和企业内部生产技术系统的稳定，表现为长期大量生产具有稳定的市场需求的较少品种的产品。如果不是这样，原始意义上的“标准成本会计”就难于有效地运作了，这是它的局限性。

总的说来，在成本会计阶段，认识和分析问题，基本上还停留在“技术”层面上，并没有提到应有的理论高度来认识。这可以说是一个总体性的缺陷。但美国会计学家j.m.clark于1923年出版的《studies in the economics of overhead costs》一书中提出的“不同的成本服务于不同的目的”（different costs for different purposes）的论断，却富有哲理性，至今仍为众多学者反复引用。可见其理论价值不仅没有随着时间的流逝而贬损，反而在管理会计以后的发展阶段中得到了进一步的发扬光大。理论的重要性也于此可见一斑，足以发人深省。

（二）“现代管理会计”阶段

这一阶段约起于20世纪50年代终于20世纪的90年代之初。这一历史阶段，管理会计所取得的进展，可归纳为以下几个方面：

1.完成从执行性会计向决策性管理会计转变。20世纪50年代以前的会计系统重点放在为企业内部提高生产和工作效率服务，并不涉及决策咨询方面的问题。因为从20世纪初到20世纪50年代，中间经过两次世界大战，企业面临的经济大环境是：社会物资缺乏，供不应求，产品生产出来以后不愁没有销路。因而经营决策问题并没有在企业管理中引起足够的重视，而被排除在会计视野之外。20世纪50年代以后，情况有了很大的变化。这是由于：从20世纪50年代起，资本主义世界进入所谓战后期。从此资本主义经济陆续出现了许多新的变化。主要表现在：一方面现代科学技术突飞猛进并大规模应用于生产，使社会生产力获得十分迅速的发展；另一方面，资本主义企业进一步集中，跨国公司大量涌现，企业的规模越来越大，生产经营日趋复杂，企业外部的市场情况瞬息万变，竞争更加剧烈。这些新的环境和条件，对企业管理提出了新的要求，迫切要求实施“管理的重心在经营，经营重心在决策”的指导方针，把正确地进行经营决策放在首位。

与此相适应，在现代管理科学（包括运筹学和预测、决策科学等）的指引下，形成的决策性管理会计的基本框架，是以“决策会计”与“执行会计”为主体，并把“决策会计”放在主导的地位。它突破了原有执行性会计系统的局限，在广度和深度上都得到了重大发展。

2.此后，随着社会经济的发展和科学技术的进步，现代管理会计主要在以下各个领域取得了重要的进展和创新。（1）企业管理深入到作业水平，形成作业成本计算与作业管理；（2）技术与经济相结合形成目标成本计算和与之相联系的kaizen成本计算；（3）以成本的“社会观”为指导形成产品生命期成本计算；（4）管理会计中行为科学的引进与应用；（5）创建着眼于企业与金融市场共生互动的资本成本会计；（6）创建着眼于社会价值链优化的战略管理会计；（7）创建服务于正确实施可持续发展战略的环境管理会计；（8）创建服务于正确实施全球发展战略的国际管理会计。

由此可见，现代管理会计已成长为一棵以基础性管理会计为主体的“枝繁叶茂、繁花似锦”的大树！

以上各个领域的进展和创新，使现代管理会计从广度、深度和高度上提到一个新的水平，并具有以下几个特点：（1）提供信息对内深化与对外扩展并举；（2）应用的指标力求从滞后性向前导性转变；（3）涉及的内容更趋多学科化。

（三）后现代管理会计阶段

这一阶段约始于20世纪90年代之初，将延伸到以后较长的岁月，不断由较低级阶段向更高级的阶段发展。为什么说“后现代”始于20世纪90年代之初呢？

1993年，美国管理大师彼得。德鲁克（peter drucker）出版《后资本主义社会》（post—capitalist society）一书认为“知识社会”本质上是“后资本主义社会”，使“知识经济”成为“后资本主义经济”的根本原因是“知识”的“准公共产品”（quasi-public goods）特性。后资本主义社会同典型的资本主义社会不同，是由于经济增长的源动力，不是来自传统的“资本家”的投资，而是来自知识的创新与运用。

那么，进入“后现代”以后，在管理会计领域有哪些具有鲜明特色的创新呢？

1.“后现代管理会计”思想观念上的创新。总起来说，20世纪90年代后，管理会计的创新不只在技术方法上，而首先是在思想观念上。我认为，思想观念上的创新比技术方法上的创新更具根本性、全局性和长远性。因为思想观念上的创新对许许多多具体应用于相关领域的技术方法上的创新具有导向作用，可以使许多工作在第一线的专业人员在局部的摸索中少走弯路，正如前面所说的工匠与学者的关系一样。

而这里所说的管理会计思想观念上的创新，又是以对管理会计特性的重新认识作为基本的出发点。

管理会计是融管理与会计于一体的一个专门领域，是管理信息系统中的一个子系统，是决策支持系统的重要组成部分。因而其特性自然是依管理的特性为转移，并随着管理特性的发展而发展。

关于管理的特性，传统的认识是：管理既是科学、也是艺术，具有双重性。但强调面不同，就会引发出一系列相关问题。

强调管理的科学性，必然强调：计算的精确性、管理决策的最优化、复杂数学方法的应用和计算机信息处理技术的奇妙功能。这样一个思路，是环环相扣、顺理成章的。在20世纪80年代以前，强调管理的科学性，是西方管理学界的主流思想，管理决策奉行最优化准则；强调管理中复杂数学方法的应用，具有权威性的robert s. kaplan的著作《advanced management accounting》，在1982年的第1版中就广泛地应用了许多复杂的数学方法。管理科学领域的数学热，形成一个高潮。

进入20世纪90年代以后，出现了许多有重要意义的新动向，主要表现在：

管理大师peter drucker带头强调管理的艺术性，认为管理是一种自由度较大的艺术（management as a liberal art），与此相联系，强调“衡量”（measuring）重于“计算”（counting）、“认知性”（cognition）重于“精确性”（precision）。“认知性”重在整体的质的把握，精确性重在细节的量的描述，前者属于人文思维，后者属于科学思维。

robert s. kaplan与anthony a. atkinson合著的《advanced management accounting》（1989年第2版，1998年第3版）也删去了绝大部分用较复杂的数学方法表述的内容，而把研究的重点转移到有关企业管理的体制、组织和决策等方面来。与此同时，诺贝尔经济学奖得主赫伯特？西蒙倡导的管理决策目标从“最优化准则”向“满意性准则”转变，也在实践中得到越来越广泛的应用。

20世纪90年代以后，对管理特性的重新定位所导致的管理会计思想观念上的创新，体现了一个重要的发展趋向，即从科学观向人文观发展的趋向！由此而导致的一些具体创新成果将体现在下文关于“管理会计在决策支持层面取得的进展”中。

2.具有里程碑意义的《综合记分卡》的设计与应用。robert s.kaplan与david p.norton合著的《综合记分卡》（the balanced scorecard）1996年出版以后，在理论界、实务界产生了巨大的影响，世人给予了高度的评价。它所体现的“五个结合”：战略与战术、当前与未来、内部条件与外部环境、经营目标与业绩评价、财务衡量与非财务衡量相结合，无论从理论认识还是从实际应用上看，都实现了新的突破，它完全超越了传统意义上会计的局限，而成为新的历史条件下创建新的综合性管理系统的一个重要里程碑！这是“后现代管理会计”阶段迄今取得的一项重要的综合性创新成果！

三、管理会计在“决策支持层面”取得的进展

在“现代管理会计”阶段，完成了从“执行性会计”向“决策性会计”转变以后，管理会计师，作为“决策支持系统”中的参谋人员，主要从事决策的研究工作，为决策系统中的决策人员提供决策咨询服务，这是管理会计师最重要的职能。因为使参谋人员的“多谋”与决策人员的“善断”实现“智能互补”，是卓有成效地提高企业决策与管理水平的重要一环。

从管理发展史看，管理体系中的决策模式是随着环境、条件的变化和人的认识水平的提高，由低级向高级阶段发展的。决策支持模式自然也是这样。

从管理会计形成与发展的三大阶段看：

（一）“成本会计”阶段的决策支持模式

在这一历史时期，企业的生产规模还不大，经济活动和经济关系比较简单，企业之间的竞争也不激烈，总体上是以卖方市场居主导地位。企业内、外的环境和条件，使决策的地位在整个管理体系中还没有提到应有的高度。在这种情况下，通常是由管理人员靠经验、凭直觉进行管理决策，主观随意性较大。会计系统中成本计算员提供的成本数据对企业管理人员的经验型决策不产生直接影响。

（二）“现代管理会计”阶段的决策支持模式

在这一历史阶段，现代管理科学（包括运筹学、预测、决策科学等）的形成与发展，在理论和技术方法上对决策性管理会计产生了深刻的影响，从而促进了科学观决策模式的形成和广泛应用。科学观决策模式的主要特点是强调决策目标遵循“最优化准则”，要求从“客观理性”出发，寻求在一定条件下目标函数的“最优解”。方法的核心是建立复杂的数学模型，并通过严密的数量分析，求解数学模型，从中引出基本的结论。可见这一决策模式，是把重点放在分析性的技术方法上。

与此相适应，作为决策支持系统中的参谋人员—管理会计师，自然要把工作重点放在：根据所研究问题的具体特点，对有关资料进行加工、改制，找出存在于有关变量之间的相互依存、相互制约的关系，建立相应的数学模型；借助于模型对研究的对象进行严密的定量描述，以掌握有关变量之间的相关性；进而把数学数型和最优化方法（技术）结合起来，确定有关变量在一定条件下的最优数量关系，为决策者最终得到决策目标的“最优解”提供信息支持。

（三）“后现代管理会计”阶段的决策支持模式

统计与决策论文第5篇

关键字：统计学专业；统计软件；教学改革

G642

统计学相关课程的课堂教学模式，一直是教师探讨的重点，以提高教学效率为主采取一系列新的教学方式。激发学生主观学习思维，面对统计学中各个知识点能够通过借助统计软件平台，有效促进自我学习能力，达到教学的真正目的。

一、《统计预测与决策》课程设置及教学问题

决策是经济研究及管理中的关键要素，而预测又是决策的一大前提。《统计预测与决策》这门课程对于研究经济及管理至关重要，做为统计学专业的必修课程，重视学生的综合性培养。使得学生在面对社会经济问题时，能够快速建立统计思维模式，具有实践意义。

而如今教学面临诸多困难，很多学生在接受《统计预测与决策》课程知识时，感到学习吃力。导致这一因素的原因有很多，首先有些学生没有足够的相关知识基础，当课程要求理论和实践结合时，会有些力不从心。另外，《统计预测与决策》安排的课时较少，使得学生不能保证足够时间的深入学习。最后就学生本身而言，其对于相关课程缺乏学习的兴趣，影响教学质量。

就《统计预测与决策》这门学科来看，其知识内容涵盖的很广，不仅包括数学、统计学还有经济学，不容易被学生理解。复杂多向的学科，需要重视基础理论的坚实教学，另外为培养综合性素质人才，兼顾统计学专业学生在面对经济管理问题时，合理运用统计预测与决策方法进行问题的解决。全面培养学生问题的处理能力，在教学改革中一直具有一定的研究意义。

二、探索教学改革新模式

对于统计预测与决策教学改革，深入分析相关模式的应用，在教学中探索课程教育的最大价值。面对教学改革带来的挑战，实施科学有利的教学方法，是提高统计学教学质量的前提。

1.经典案例教学法

为了提高学生的学习兴趣，在教学中使用之前发生过的生活中一些经典的案例，可以利用时下最热的事点引入课堂知识教育，提高经济或管理领域学生主动学习的心态。学生通过案例进行自我分析，发现其中的问题并参与到问题的解决中，可以提高学生的自信心。结合统计学专业知识培养学生的个性化发展，提高《统计预测与决策》课程的实践性。

2.实验教学辅助法

理论是实验教学的前提，而实践教学会更有效地提高学生的学习能力。为了加深学生对《统计预测与决策》课程理论知识的彻底掌握，根据课改要求在课程教学中，为学生提供更多的上机机会，在实验课上学生一人一机，通过自己收集或教师给定的经济数据，进行自作分析统计相关计量结果。结合统计软件的应用，熟练掌握课堂知识并进行训练。提高学生思维能力，在实验中发现易错的环节，并及时改正。问题的发生是学习的开始，加深薄弱环节的处理，教师辅助完成任务，巩固学生理论知识的运用，加深理论印象的同时激发学生主动学习的热情。

3.任务驱动法

让学生参与到课程的学习中是提高教学效率的重点，教师通过指定一些学习任务对学生产生“驱动”作用。通过一些客观存在的经济问题，引发学生自我思考的能力，激发学生运用其自身思维方式寻找答案，在实践中发挥理论价值。从实际出发，学生对问题展开分工、整理、方案实施等过程，经过对实际问题的自我处理，主动的参与到课程的教学过程中。在整个过程中形成自我处理问题的能力，相关知识理论的掌握也水到渠成。

三、借助统计软件实训平台实施教学改革

1.件实训目的

为了更进一步促进学生对统计学数据的处理能力，考虑通过统计软件实训平台，提高学生对《统计预测与决策》课程知识的加强巩固。通过统计软件实训培养学生发现问题、解决问题的基本能力，提高最理论知识的加深认识，建立自我解决问题的思维方式，为学生面对实际问题时可以快速进行分析处理，在经济或管理中得到更大价值的应用。

2.统计软件实训的现状

统计软件数据文件的建立与编辑，经济系统的多元线性回归分析，经济系统的聚类分析，统计质量控制图。以上是统计软件实训的四个主要内容安排，配合课程需要将理论与实训紧密结合，是当下统计学教育的专业建设需求。

3.统计软件实训平台教学时间安排

根据《统计预测与决策》课程的具体安排，进行统计软件实训。教师需要详细记录课时信息及进度，按照具体教学模块安排软件实训，使得学生紧密结合理论的同时借助统计软件实训平台，有效强化预测与决策的综合能力。统计软件实训平台会根据学生不同学习程度，有效推动学生的学习主动性。

4.统计软件实训成绩考核

应该将统计软件实训的考核成绩设置入整体课程考核中，重视软件实训在课程中的应用。将课时实训与理论紧密结合，“趁热打铁”可以巩固《统计预测与决策》课程知识点，有利于提高学生更全面、扎实的学习功底。激发学生对统计学的概念性理解，面对生活中的问题可以快速进行处理。

四、统计软件实训平台在教学中的改进

1.实训平台形式选择

教师应该考虑根据学生们在实训中的一些意见或实训报告，在实训中使用更容易符合学生需求的实训形式。其中验证性形式和综合实训形式，是课堂实训重点采用的实训形式。操作性较强、独立性较强的内容一般适合验证性试验。在系统上更具优势的综合性实训形式，与前者相得益彰，教师根据课时结合实训形式，有效提高教学质量。在实训中通过统计软件实训平台，了解学生对知识掌握的程度，适时调整实训形式保证统计软件的高效进行。

2.实训时间的安排

由于《统计预测与决策》课程具有复杂性和实践性这些特点，对于软件实训的时间安排，应该考虑适当增加。学生在足够的时间里可以继续探索相关领域的扩展性知识，提高学生具体分析能力，培养综合素质的提升。通过统计软件实训平台的进一步延伸，学生快速适应实训环境，体现课程教学改革发展的正确方向。

五、结束语

将统计软件实训做为改革任务，实现统计学下课程教育的有效性，丰富了学生的认识和思想范围。充分改革教学模式，激发学生对《统计预测与决策》课程学习的兴趣感，主动参与到课程问题探索，发挥课程学习的最大价值。经过调查发现，通过统计软件实训平台介入教学，优化了教学模式，帮助学生在实际中培养逻辑思维、统计分析、解决问题等综合能力。

参考文献：

[1]王桂梅.浅谈计算机实训室建设和管理[J].软件.2014（03）.

[2]廖伟文.高校计算机实训室管理模式的应用研究[J].经营管理者.2016（11）.

统计与决策论文第6篇

从20世纪60年代后期开始，美国一部分会计学者就在“信息系统是收集、加工、存储、输送信息的系统”意义上，确定了“会计是一个信息系统”的观点。比较经典且有代表性的定义是美国会计学会（AAA）1966年对信息系统的定义，认为是“鉴定、计量和传送经济信息的过程，借以使信息使用者能够作出可靠的判断和决策。” “会计实质上是一个信息系统，……它在提供决策所需计量信息的一般信息系统中占据大部分位置。”提供的信息既包括财务信息也包括非财务信息，是对“涉及到必须对稀缺资源作出选择的所有情形”提供的信息，既包括历史信息也包括未来信息，“在传统的会计报告的场合，需要与已经发生的经济业务有关的信息，在预算、标准成本和其他类似的场合，需要与未来计划与期望有关的信息”；会计“信息系统是为了帮助管理人员和其他人员实现各主体的组织目标而设计的”；“是一种可应用于各种对象的计量和传递程序”，这个程序由鉴定开始，到信息使用者能够作出可靠的判断和决策为止，认为会计的目标（而不是作用）是“使信息使用者能够作出可靠的判断和决策”；信息论是关于通讯的理论，会计信息系统论是一般信息论原理的应用，“会计还与有效的信息传递或传送相关联。”这种会计观与诺顿·贝德福德（Norton Bedford）与鲍拉道尼（Vahe Baladouni）所定义的“通讯论”有相通之处。

从上述概念中，可以引出以下两个结论：会计信息系统的目的是“使信息使用者能够作出可靠的判断和决策”；会计信息处理系统和决策者之间是一种“通讯系统”。

关于信息和信息系统的观点很多。梁战平认为“英语的Information是一个连续体的概念，由事实（Fact），数据（Data），信息（Information），知识（Knowledge），情报、智能（Intelligence）五个要素构成‘信息链’（Information Chain），信息的上游面向物理属性，信息的下游面向认知属性。”事实“是事物在人类视野或人类逻辑视野中最原始的映象。”数据“是对事实进行记录的一组符号”，信息是“既能被人认知，又能理解其现实意义的数据”，知识是信息之间的联系，是规律；“情报是一种为一定目的、有一定效用的可传递的知识，是一种活化了的知识”，“智能是以知识为基础的掌握事物的能力，包括分析事物、判断事物、寻找最佳方案等非常广泛的能力”，最终表现为寻找最佳方案进行决策——根据“情报”采取正确的行动以“掌握事物”——直至通过对决策执行的分析获得广泛的“智能”。实际上，这是把信息定义为包含“是什么？”“为什么？”“怎么做？”层层深入的系统的知识，也就是说，真正的“Information”应该解决“怎么做”的问题。“怎么做”的知识需要五个环节紧密相扣的信息处理过程。换言之，信息链五个要素经过连续的加工和处理层层递进，形成真正具有价值的“Information”。从加工处理角度看，信息链也是一种信息供应链，包括信息收集、信息处理、信息传递、信息使用和消费。有人从生态链角度研究信息链，认为信息生态链由信息供应者、信息传递者、信息消费者和信息分解者4类信息主体构成。会计作为信息系统（Information System），也应该是一个从信息搜集、信息处理、信息传递、信息使用和消费的连续的过程，是一个连续体，包括事实（会计业务）、数据（会计记录）、信息（会计报告）、知识（会计分析）、情报或职能（会计信息使用或会计决策），从“事实”信息转化为掌握事实的能力和办法的信息，亦即由事实经过信息处理最终转化为决策信息。概言之，会计信息系统应该是一个从信息的搜集到决策的完整而连续的“信息链”。

把信息链概念运用于会计研究的文献非常少，通常是研究单个企业或以单个企业为中心进行研究，我国一些会计信息系统论者就认为企业信息链只是指企业内部会计信息链，包括企业会计信息的搜集、处理、存储和传递，也可以认为是确认、计量、记录、报告的信息加工流程，其最终产品是内部和外部会计报告，并不参与决策，会计报告到决策之间的信息连接是中断的。也有人从信息生成、信息加工分析、信息基础应用和信息拓展应用来分析成本管理会计信息链，后者把会计信息处理和应用作为连续的过程，接近完整信息链的概念。

关于会计信息与决策的关系，会计“管理活动论”通常认为企业会计人员通过利用会计信息参与决策。“会计工作既是一种生成信息、供应信息的工作，也是一种利用信息、参与管理的工作。”因为“决策是一个过程，不能仅看做是拍板定案的一瞬间。”决策论创始人西蒙认为，决策过程“包括确定要解决的问题，拟定备选方案和选定方案三个主要步骤。需要强调的是：第一，会计作为企业的管理部门之一，是决策活动的参加者；第二，在整个决策过程的三个步骤中，会计根据企业财务状况和经营成果的综合分析、判断，在提出问题、制定备选方案、促成方案的选定和实施以及监控方案的实际效益等方面所起的作用，不是其它管理活动所能代替的。”信息与决策的分工只是一个技术问题或者是权力制约、不同知识和能力人员的配置问题，没有本质和严格的界限，“就以最高领导人拍板定案而言，也是指从诸多方案中最后选取一种。如果领导人选择的是由财会部门和财会人员提出的方案，则这种决策从实质上而不是形式上看，你能说财会部门没有参与决策吗？！”而且，“处理经济信息和利用经济信息是不能截然分开的，在实际工作中处理经济数据，反映经济动态，预测经济前景，规划决策未来是结合在一起的。”显然，“管理活动论”者认为会计人员是会计信息系统的构成部分，这样的“会计信息系统”既处理信息也运用信息参与决策，二者无法截然分开。但是，从现象上看，这似乎 只适用于内部管理会计。

会计信息提供者与决策者之间是通讯系统吗？会计报告与决策之间是断开的吗？会计信息系统仅仅利用会计信息“参与”管理和决策吗？企业外部会计报告与决策者之间的关系是否连续？以上现象能否用一个统一的信息链理论加以解释？

为了论证和探讨企业会计信息与决策之间的关系，本文拟通过观察和描述现实，运用“还原”式分析方法，遵循“个人主义”或“原子主义”的研究范式，引入以下概念：经济利益会计，个人会计系统；提出4个假设：（1）会计的对象是经济利益；（2）会计的基本主体是个人；（3）大脑是一种信息处理系统；（4）整个社会会计信息系统只包括一个企业会计信息系统和一个个人会计信息系统。

二、假设解释及推论：会计信息链是从事实到决策的连续过程

（一）会计对象是经济利益 司马迁《史记·货殖列传》说：“天下熙熙皆为利来，天下攘攘皆为利往。”马克思说：“人们奋斗所争取的一切，都同他们的利益有关。”，“仅仅是利益把我们大家联系起来”。“利益分析法是历史唯物主义的根本分析方法”（赵家祥，1999），在历史唯物主义语境里，利益是“第一性”的。亚当·斯密在《国富论》一针见血地说明了人们从事生产的利益动机：“我们每天所需的食料与饮料，不是出自屠户、酿酒家或烙面师的恩惠，而是出于他们自利的打算。”（《国富论》第四卷第二章）人类社会的历史根本上说是追求经济利益的历史。

经济利益的追求是靠理性的方式实现的。马克思认为“利益不是在思索，而是在打算盘。”打算盘就是会计，在马克斯·韦伯那里就是形式理性。在《新教伦理与资本主义精神》中，复式簿记和资本核算制度是理性资本主义企业的核心；在《世界经济史纲》中，韦伯甚至认为“整个经济史就是一部经济理性主义的发展史。…这种理性主义建立的基础就是簿记制。”的确，“人类最早的会计行为——原始计量、记录行为”就是“由于自身对于管理生产活动与管理好生活的需要”而产生的。自然经济社会中，“在单个商品生产者仅仅用头脑记账或者仅仅在他的生产时间之外附带地把收支、支付日等记载下来”是为了家庭和个人财务状况的优化。现代企业财务会计主要目标是为了投资者的经济利益而设立的，无论是净损益、净权益还是所有者权益的变动都是投资者关注的核心经济利益。

无论会计对象的资金运动说（葛家澍，1980等）、价值运动说（郑石桥，1993）、价值量说（吴水澎，1981等）、财富或财产说（刘文泉，1980等）、经济活动说（廖洪，1982等）、信息运动说（杨雄胜，1985等）还是产权说（赵士信，1995）、经济业务说（方正生，1995）、账说（孙诤，1994）、会计要素说（莫国强，1998）、使用价值与价值矛盾说（易庭源，1990）、生产力和生产关系说（毛伯林，1981）、经济效益和产权关系说（戴子礼、谢诗芬，1988）、资金运动和经济关系说（王庆成，1986）、财务状况和经济成果说（刘炳让，1995）、财富与价值运动和资本运动说（陶丘山，1997），本质上都是“经济利益说”。 陶丘山同志2008年出版的专著《经济利益会计》系统地提出了会计的本质是信息系统，会计反映的客体是经济利益的观点，这与本文作者多年的思考暗合。

企业本质上是各种要素投入者之间形成的契约，企业资金运动、经济活动、经济业务、价值运动等的背后反映的是资本、劳动、技术、管理等要素投入者的经济利益，投入要素的目的不是出自他们的“恩惠，而是出于他们自利的打算”——其目的是为了获取要素投入的回报，所以他们的经济利益就是他们投入的要素及其回报，为此他们要设置运行会计系统并据此对经济利益的管理作出决策。

会计是对经济利益的反映和管理，“会计核算的对象是经济利益”，最基本的经济利益是个人利益，个人的经济利益需要个人的会计加以管理，每个人都有自己的经济利益也就都有自己的会计核算系统。只要承认个人经济利益的存在，承认每个人都有追求经济利益极大化的“理性经济人”动机，就必然承认对个人经济利益的管理，承认个人经济利益管理就应该承认作为个人经济利益管理手段和方法的个人的“小算盘”。

（二）基本会计主体是个人 企业会计主体假设是企业。但是归根溯源，经济利益是会计的对象，个人是理性的经济人，对个人的经济利益进行管理当然只能由本人来进行（不排除部分职能交给人），对经济利益进行理性管理的基本手段是会计，所以最基本的会计主体应该是个人。以个人为主体对个人经济利益进行记录、管理和控制的会计称为“个人会计”，类似于个人“小算盘”，其基本的职能也是通过个人会计信息系统实现的。个人会计信息系统实际上是大脑功能的一部分，通过头脑的信息处理功能实现，也可以采用“正规”、“外化的”簿记来实现。

个人会计就是通过理性的方式对个人经济利益进行管理和控制的会计，是个人簿记和个人管理会计的融合，其职能可以简单概括为事前决策，事中记录，事后分析。事前决策是通过利弊得失的权衡比较，作出“做不做”的决策，权衡、对比和决策使个人会计的首要职能，其具体表现就是事前核算。任何决策最终都是经过个人头脑的盘算和权衡通过发表意见、命令实现的，而个人决策最终要通过大脑的信息处理实现。根据西蒙的决策理论，决策可以分为程序化决策和非程序化决策，马克斯·韦伯认为人的社会行为受目的（工具）理性、价值理性、感情因素和传统因素影响。个人程序化决策所需要的信息与历史财务信息或其他数据化信息有关，需要对“簿记”和“头脑记忆”的历史信息进行分析处理；而非程序化决策只有“人”的（非机器的）信息系统才可以产生，其往往跟价值观、偏好、习俗、感情甚至欲望等非理性因素有关，对于复杂的预测性信息，人的大脑还可以做出模糊化处理从而最终做出决策；决策的时间过程也比较灵活，紧急情况的决策可以通过 大脑的高速权衡和信息处理瞬间完成，重大事件和非紧急情况也需要正规化的决策支持系统来实现。方案选定后，个人会计信息系统会对未来做出规划和“预算”，可以是正式的预算，也可以是头脑中的规划和粗略的概算。预算制定后，需要对预算执行情况进行追踪记录，以便最后归纳分析和评价。记录的方式可以多种多样，可以采用简单簿记形式也可以采用头脑记忆式；可以采用单式簿记也可以采用复式簿记，簿记和头脑的记忆都是分门别类存储信息的过程。“进行历史记录的目的是为了吸取教训以作为未来的指南”。最后的分析评价一般采用对比分析和因素分析，评价得失，总结经验教训，获得“智能”，并作为未来决策的参考。在汉语语境里，事后的分析评价也叫做“事后核算”、“事后算账”。对于个人会计系统来说，决策是首要职能也是最终归宿，起导向作用，从这个意义上说，个人会计实际上是决策导向的会计，个人会计信息系统是决策驱动的信息系统，其性质属于事项会计系统。

与企业会计系统一样，个人会计也是一种完整、连续的信息系统或者信息处理链，包括信息搜集、确认、计量、记录、汇总和分析等信息加工环节。搜集信息就是广泛搜集与所需管理和控制的经济利益相关的财务和非财务信息、预测性信息或历史性信息。个人头脑中的会计系统除了搜集可计量的信息以外，还搜集一些不可计量的信息；由于“有限理性”，个人不可能获取有关问题的所有信息。确认是筛选、确定计入个人会计系统的信息，如果是复式簿记还需要对筛选出的信息归类，头脑式筛选往往无法摆脱价值观、大脑信息处理能力以及心情等的影响但可以筛选处理无法“形式化”的信息——个人簿记作为大脑的延长实际上既扩展了大脑的信息处理能力又部分摆脱了主观性因素的影响，但同时也减少了处理信息的范围。计量就是选择计量工具和计量模式对筛选进入个人会计系统的信息进行赋值、计价、计分等的过程，大脑对非数量信息的计量通常与个人感受相联系，无法做到完全客观。记录就是采用头脑式或簿记式、单式或复式簿记对搜集、确认和计量的信息分门别类加以存储。汇总即归纳已经记录的零散会计信息，形成可以纵览的报告或者结论。最终产品是决策或者指令，指令转化为行为后，信息处理循环随即终止。德国心理学家勒温提出的行为理论认为人的行为受到环境和动机的影响，环境实际上是指反映在头脑中的环境信息，动机就是人们的“感情因素”。个人是理性的，个人会计信息系统是以行为决策为驱动的，是理性信息处理与感性信息处理、可计量型信息处理与不可计量性信息处理、程序化决策与非程序化决策的综合。

基于个人利益（以记录为基础）的盘算和衡量，产生了要素是否投入某个经济组织或企业的决策，从而产生了作为要素集合体和“契约集”的企业，企业会计实际上是作为要素投入者的“会计”，或者说，企业会计实际上是要素投入者个人会计的“集体”，其目的是为这些所有个人会计系统提供进一步处理或直接决策用的信息——会计报表和报表分析资料，换言之，企业会计报表实际上是要素投入者个人会计的待处理信息，作为信息处理系统，个人会计还需要对此进行加工处理，形成个人要素投入和撤出的决策指令。因此，企业会计信息系统与要素所有者个人会计信息系统实际上是一个会计信息系统或信息链，前者本质上是个人会计信息系统的构成部分，目的是为了管理好要素所有者的经济利益。

归根结底，个人会计信息系统是最基本的，现代企业会计实际上是个人会计在企业内部的延伸。企业是由个人要素所有者提供包括劳动、管理、技术、资本等要素而形成的，每个要素提供者都有自己的个人会计系统，都有自己的“一本账”和“小算盘”。要素的投入和撤出是由个人会计系统的集合和——企业会计系统搜集、处理信息并最终传递给个人会计系统作出决策的。企业管理会计是管理者的会计，企业财务会计实际上是资本所有者或其他要素所有者的会计；企业管理会计信息系统的产品是决策方案，提供的信息加工程度较高，企业财务会计信息系统最多只到财务报表的分析，提供的信息加工程度较低。本质上，企业财务会计和管理会计信息系统都是为加强对要素所有者个人经济利益的管理而设置的。

三、结论：从事实到决策只是会计信息链中的信息转换

会计信息与决策之间是一个连续的信息链，信息的上游面向物理属性，下游面向认知属性，包括“是什么”、“为什么（经过分析）”和“怎么做（决策）”各方面的信息，是由“事实（Fact），数据（Data），信息（Information），知识（Knowledge），情报、智能（Intelligence）五个要素构成‘信息链’（Information Chain），”这样的会计信息系统和会计信息链才符合英语的Information（一个由五要素构成的连续体）的真实含义。从“事实”到“智能”，从原始数据到决策或指令，整个过程形式上涵盖了企业会计信息系统和个人会计信息系统，本质上都是个人会计信息系统的表现，二者都是对同样的经济事实和数据的加工。二者的区别只是个人会计信息系统更多地包含了非财务信息、智能化或非程序化决策和非理性因素，正因如此，个人会计信息系统的决策才符合个人的真正的全面的经济利益，由其作出的决策才更加“科学”，所以无论多么科学化的会计信息系统都无法替代个人信息系统的决策分析。但是，在程序化决策比较多的情形下，内部管理决策指令也可以更多地交给“正规的”、“科学的”企业会计信息系统，“随着信息在大多数领域内具有完全性、传统意义上的决策可能会不复存在。例如，在自动化工厂本来由人作的决策现在根据自动收集的信息改由机器来作。这方面的发展显示了信息职能与决策职能的结合。在此本来由管理者进行的决策可从会计信息中自动产生。”如此，就实现了“信息职能与决策职能的结合”。

会计信息系统和链接的动因是经济利益的分配和衔接。企业会计信息系统是由具有经济动 机的人设计并基于人的决策需要由人驱动的。企业财务会计是基于外部要素投入者管理自己经济利益的需要设立并按照其意志执行的，企业管理会计是基于内部管理者管理要素的投入和产出而设立和运行的，目的也是为了管理者自己的经济利益；个人会计信息系统的决策职能更是由（包含感情、欲望、动机、价值观、偏好、理性的）大脑为了个人经济利益的实现直接做出的。会计信息系统和会计信息链所反映和控制的对象都是信息系统最终设计者或驱动者关心的经济利益，经济利益的连接导致会计信息系统的链接，经济利益的委托——关系导致会计信息系统的委托——关系。经济利益的界域决定了会计信息系统的界限，经济利益界域的交叉融合决定了企业会计与个人会计、财务会计与管理会计信息系统的交叉融合——如个人独资企业。

企业会计信息系统与个人会计信息系统之间的关系既不是断开的，也不是两个孤立信息系统的“通讯”。企业内部管理会计人员既提供信息又运用信息参与决策是由于会计信息系统本来就是一个从事实到决策指令的完整信息链，企业会计系统与个人会计系统本来就是一个系统，前者本质上是个人会计系统的信息搜集和处理系统，是个人会计系统的一部分或者说是个人会计系统的系统。企业管理会计提供的信息加工程度高，财务会计系统提供的信息加工程度低，其后续过程都是交由个人会计系统进行深加工形成决策指令，即使从形式上看，二者也是一种连续的过程，是一个完整而连续的信息链。

统计与决策论文第7篇

[关键词]科技创新演化　循征决策　科学计量

[分类号]G353.1

1　研究背景

科学技术发展到今天，其发展变化不再是科学技术系统自身的演化，而是越来越多地包含了社会经济等因素的制约和选择，是整个创新系统的演化。决策者对未来科技发展战略的选择和规划，需要从社会、经济领域的需求出发，科技发展也需要解决人类社会面临的主要挑战，这就需要基于现实信息、数据和知识的综合科技情报分析来支持科技战略决策。

现有的支持科学技术发展战略选择的情报分析与研究主要限于科学或技术本身演化规律的揭示。在分析方法和思路上，主要是测定科学领域的研究热点及其发展变化状况，包括研究前沿、快速发展前沿、快速突破文献、热门文献和新兴研究前沿等角度的分析。以上分析视角所利用的方法，一般都是基于文献特征的，如高被引论文、共引、共词以及新兴研究前沿分析中用于主题提取和展现的文本挖掘方法等。

定量解析科学技术演化规律经历了近半个世纪的方法探索和规律总结，已经取得了很大的进步，但计量方法的有效性仍然得不到认同，对决策支持的作用不明显。如有学者所说，“无论我们怎样用统计手段来处理引文和共词数据，科学知识图谱都不是科学领域的活动性和进展的适当表现。”因此，现有的揭示科学技术演化规律的方法存在着理论支持不足、方法有效性不足、揭示的层次不够深入等问题，科学技术演化分析要成为真正有用的科学研究的辅助方法，在理论与实践中还存在一些值得深入思考和研究的问题。

数字科研环境的发展一方面推动了科研的快速发展；另一方面也扩大了支持情报分析的信息、数据来源，为科技创新各方面影响因素的提取提供了便利，使得综合多方面的数据形成科研决策的证据，进而支撑面向需求的科技发展战略选择成为可能。引入医学领域广泛使用的循证决策方法进行科技情报分析，可以更加深入地揭示科技演化规律。

Davies定义循证决策为“在政策制定和执行过程中利用从外部可获得的最佳研究证据而帮助人们做出有关政策、项目和计划知情决策的方法”。循证决策是卫生决策者最常用的、客观的、也是最重要的一种卫生政策研究方法。其基于证据的决策思想也在其他领域得到了重视，并有人尝试用于学科发展热点的揭示，但仅限于基于文本分析的领域关键主题词所揭示的内容分析。

为此，本研究拟从影响未来科技创新演化的互动因素出发，在现有科技演化计量分析方法的基础上，引入循证决策的方法，探索从科学数据资源和各类型文献资源中提取面向科技决策的证据基础，进而构建支持科研决策的创新演化循证分析理论与方法。

2　科技创新演化循征分析的理论与方法问题

科研及科研决策环境的改变使得科学技术演化的规律性、范式发生改变，人们解读这种发展变化的理论和方法也需要逐步更新。借用循证的思维分析科技演化的过程，将涉及循证决策分析方法在此的适用性，分析中作为证据的分析数据对象的选择，证据选择标准的建立以及相应的分析方法的构建等方面的问题。

2.1 循证决策分析在科技创新演化分析中的适用性

循证决策分析的关键是证据的获取，核心是证据的评价，目的是为科学决策提供依据。循证决策的过程是在问题提出的基础上，进行证据的收集并经过严格的评价，进而对证据进行综合分析，然后通过多轮的决策者评估、方案调整等，得到满意的结果。在科研决策中，证据的获取、评价与分析也是必然的要求。

目前科研及科研决策环境的改变，使得科技政策规划转向面向整体科研环境的科研事业规划，科学技术的选择更具战略性。现有的趋势或演化分析通常不能综合考虑影响未来科研发展的情景因素，而实际决策支持需要综合不同的信息和方法形成综合分析模型。循证决策中的证据理论及综合分析思想恰好满足了复杂科研环境下决策支持的要求，特别是科研决策中对于准确、可靠、全面证据的需求，需要引入循证决策中证据评价的思维和方法来提升赖以决策的信息的质量，而综合分析也是做出决策的有力依据。另一方面，目前数字科研环境的成熟，为科技演化描述中融入各层面的数字对象，进而形成支持科研决策的循证情报分析方法奠定了基础。因此，循证分析方法的各种要素与科技演化分析的内容和目的是一致的，虽然不同的决策环境中具体使用的方法不尽相同，但其循证的思维过程是适用的，数据对象的深度处理，也为深入的循证统计分析提供了可能。

2.2　科技创新演化分析中的证据提取及选择标准

有别于以往完全依赖科学文献的分析方法，尝试从影响未来科技创新演化的互动因素出发，从科研创新各阶段涉及的文献信息中获取演化分析的证据基础。因此，在现有科技演化文献计量分析方法的基础上，引入经济社会领域的研究、政策文献和科学数据等分析对象，从中提取面向科技决策的证据基础，这样可以大大拓展科技演化分析中的证据资源范围，进而构建支持科研决策的创新演化循证分析理论与方法。

影响循证决策效果的三个要素是：研究证据、可利用的资源以及政策的价值取向。因此，循证分析效用发挥的前提在于对研究课题进行系统全面的证据准备，确定数据纳入和剔除的标准，并对纳入的数据进行严格评价，在此基础上对结果进行定性、定量分析才能得出可靠的决策依据。

支持科研决策的科技创新演化分析，需要明确社会经济需求、政策环境、产品创新、技术开发和科学研究等方面的现状和未来发展状况，及其相互作用关系，因此，作为循证分析证据的数据和资源的选择标准的确定是至关重要的，如：在统一学科领域定义下，科研创新各阶段内涵外延的限定标准，在领域限定标准下可供分析的数据源的选择标准，数据或文献纳入和剔除标准等，这些标准的建立将提供有力的研究证据和可用资源，为以下的指标和方法设计奠定基础。

2.3　证据指标的设计与分析方法的构建

在证据准备和选择完成后，最重要的是依据证据进行分析，包括从定性和定量两个方面，分析科技创新演化的规律性和科研创新各阶段之间的关系，形成科研决策的判据。

2.3.1 科研创新各阶段的演化分析指标与方法设计科研创新中的社会经济需求、政策环境影响因素以及产品或工艺创新、技术开发、科学研究等，各阶段知识演化的现状或未来趋势的分析，需要特定的指标和方法，如各阶段的综合发展状态指标、基于领域知识特征的属性和内容的提取与分析等。

这些指标可以从科学数据、科学文献、社会经济研究文献中提取领域共同的主题内容，分析属性划分后

的主题词的统计或关联特征，利用基于语义的知识网络揭示领域知识演化的特征。其中主题词统计或关联特征是对领域发展各阶段所体现的定量特征的描述，此外，还可以计算领域在科研创新各阶段的知识熵、概念确定性等方面的指标，找出知识演化的发展阶段的评价指标，作为科学演化定量分析的依据。基于语义的知识网络分析对表征知识的概念词和类属借用知识本体、分类体系等为语义不明确的概念词进行属性划分，在此基础上构建基于语义的知识网络，进而利用定量的指标、方法揭示微观的领域知识结构演化、领域关键研究问题的演化、关键问题中知识关联的发展变化等。

2.3.2 系统关联机制的分析方法　通过科研创新各阶段的关联分析，揭示科技创新中知识演进的互动关系。这需要在科研创新各阶段知识演化特征分析的基础上，利用特定的关联构建机制，分析在创新系统整体的视角下，创新各阶段知识构成的创新网络的演化特征及其相互作用关系。这里使用的方法如依据核心主题词在不同数据源的共现和间接关系形成创新网络，进而从创新网络的特征及其发展变化状况，来分析系统内部知识的发展演化过程。

2.3.3 基于判据指标的科技演化系统分析 系统分析，就是借鉴循证分析中系统综述的方法，即针对某一具体问题系统全面地收集相关资料，用统一的科学评价标准，筛选出符合标准、质量好的证据，用统计学方法进行综合，得到定量的结果，以得出可靠的结论。依据上述方法得到的多因素指标，作为循证决策的定量判据，利用系统分析的方法，判断创新发展的状况，挖掘以往科技创新发展中的空白点，尝试提出新的科学技术研究方向。

3　需要解决的关键问题

上述过程和方法的实现，需要解决一系列的理论和技术问题，如制定分析数据源的选择标准与证据评价标准、用于循证分析的文献和科学数据指标的设计、知识网络的构建与分析以及其中涉及的数据特征的提取等。

基于知识本体的数据特征提取是将多种数据用于系统分析的基础，特别是将各种文献作为证据对象进行深入分析，首先要提取适用的数据特征。这里需要利用知识本体所规范的领域知识属性划分，对科学文献或数据的计量特征词进行自动的语义属性划分，或者对知识类别进行属性划分，进而利用基于语义的共现技术构造知识网络，形成循证分析的指标或论证基础。

用于循证分析的文献和科学数据指标的设计也是关键问题。要利用循证分析的方法揭示复杂科技创新系统中的知识演化特征，需要定量分析领域演化的现有水平，对领域科技创新各阶段的研究进行定量综合，揭示某方面研究的不确定性，提出新的演化方向，这里的指标设计决定了分析结果的成败。另一方面，系统分析的技术对结论的可靠性同样至关重要，要对多来源数据结果进行定量合并进行统计分析，涉及检验纳入分析的异质性、根据异质性检验结果选择模型进行统计分析，效应合并值的假设检验和统计推断，以及结果敏感性分析等问题，都需要进一步的验证和尝试。

此外，不同数据源和不同类型数据的融合以及在此基础上创新网络的构建和分析也是本研究的一个挑战。对各层面知识网络及综合创新网络的分析，拟借用社会网络分析中的特征点和结构分析方法，进行特征的提取和演化关系揭示，进而形成定量分析指标。这里需要构建创新各阶段的知识网络以及整个创新系统构成的复杂创新网络，进而通过相似度的测度和演化特征的定量分析，如矩阵的向量距离测度、多维尺度分析以及包括关联性分析、中心性分析、凝聚子群分析、结构对等性分析等在内的社会网络分析技术等，进一步形成循证分析的指标和论证依据。

4　总结与展望

在以上思路的指导下，本研究期望在如下方面有所突破：

首先，支持科研决策的科技创新演化理论的拓展。支持科研决策的演化理论以往仅以科学或技术系统的演化理论总结为出发点，本课题研究适应新时期科研环境的变化、科学决策思维的变化，引入基于创新活动过程的科学创新系统演化理论，作为演化分析的理论基础，可以更好地满足未来科研决策的需求。

其次，引入循证的情报研究方法。有别于以往仅从文献特征总结科学技术演化规律的研究，引入科学数据等分析对象，从循证的思维构建创新系统中科技创新演化发展状况的判据和分析方法，综合多种资源作为证据基础进行循证情报分析，是对情报研究方法的拓展。

统计与决策论文第8篇

关键词：决策支持系统；人件；人件服务；软件服务

一、 引言

随着决策理论与方法研究的推进，计算机科学与信息技术的飞速发展，为满足决策者决策需求内涵的丰富与提升，一种重要的决策支持工具――决策支持系统（Decision Support System，DSS）应运而生。1971年，Scott Morton和Gorry首次提出DSS的概念以支持半结构化和非结构化决策。DSS是在MIS和基于模型的信息系统基础上发展起来的可形式化、可模型化的、层次较高的信息系统，追求的目标是有效性。自从DSS的概念被提出以来，研究者和实践家们一直在努力构建更合理、更完善的系统体系。

二、 决策支持系统

1. DSS概念体系。

（1）理论基础与实现依据。DSS的理论研究及实践开发和很多学科（领域）的知识有关，其理论框架涉及到计算机科学、信息科学、管理科学、决策科学、行为科学等领域。它不断吸收其他学科的知识并遵循其自身结构与功能特征的发展规律以完善其理论体系。

DSS支持全部决策过程，不同的研究者对决策过程模型有不同的认知和表述。DSS的研究者在很大程度上受到Simon决策过程模型的影响。它不仅用来解释决策过程，还是DSS实现的理论依据，且被很多研究者作为区分DSS和其他信息系统（如MIS、ES等）的标志。

（2）定义。自DSS的概念提出后，很多专家与学者（如Keen，Little，Alter，Moore，Bonczek & Tuban）等对DSS的定义进行了不断扩充与完善。

在军事指挥决策领域，DSS往往被称为辅助决策系统，但“决策支持辅助系统”和“辅助决策支持系统”都是不严谨的名称，因“支持”和“辅助”内涵相近。DSS的术语是内容自由的表述，不同时期、不同领域、采用不同技术的人对其有不同的理解。DSS广义的理解是指用来描述任何支持决策过程的人机系统，狭义的理解是指一种特定的技术。随着相关理论和技术的发展，DSS的概念内涵和外延都在不断丰富与发展之中，但理解DSS的实质需根据系统结构及其所决定的系统关键特征和功能。

因此，没有一个广为人们接受的统一的DSS定义，这也为该领域的发展留有待扩充空间，但不能忽视DSS的目的是支持和改进决策过程。

（3）基本结构。传统DSS基本结构总的来说分为两大类：一类是以Sprague两库结构为基础的“三部件”结构，它由数据部件、模型部件和对话部件组成，如图1所示；另一类是Bonczek（1981）提出的基于知识的“三系统”体系结构，它由语言子系统、问题处理子系统和知识子系统组成，如图2所示。它们分别从不同的角度揭示了DSS的内部结构和功能模块特征，都对后来DSS的结构扩充产生了很大的影响。

（4）关键特征和功能。因DSS没有统一的、广为接受的定义，故DSS的标准特征和功能也没有统一的描述。但理想中的DSS的关键特征和功能如图3所示。

（5）分类。在DSS的演化进程中，不同时期的不同研究者从不同视角、不同层次对DSS作了不同的分类。比较有代表性的是：Donovan，Madnick（1977）按能否支持重复决策，把DSS分为惯例DSS和临时性DSS；Arnott，Pervan（2005）按DSS的应用范围和技术特点，分为个人DSS，GDSS，谈判DSS，IDSS，基于知识管理的DSS，BI和DB。

在学术界广为接受的是Power（2007）按驱动方式将DSS分为模型驱动型DSS、数据驱动型DSS、通信驱动型DSS、文本驱动型DSS、知识驱动型DSS和基于Web的DSS等类型。近年来，基于数据仓库（Data Warehouse，DW）、联机在线分析（On-Line Analytical Process，OLAP）和数据挖掘（Data Mining，DM）的商业智能技术得到了迅速发展，再加上Microsoft、Oracle、IBM等数据库厂商的大力开发与支持，使得数据驱动的DSS相对于模型驱动的DSS具有更高的标准化程度和产品成熟度。

2. 系统分析和设计方法。DSS的系统分析和EDPS、MIS等不同，主要应符合决策者对决策过程的认知、满足DSS的设计规范和提升DSS的系统效能等方面。对DSS的系统分析通常采用一种称之为ROMC的方法，即表述（Representation）、操作（Operation）、记忆辅助（Memory aid）和控制机构（Control Mechanism）等，其主要特征是过程独立、依赖表达式但方法本身并没有提供实现DSS结构的具体技术。

DSS的设计可采用结构化系统开发方法、层次模型法、面向对象法等。每种方法的着眼点不同，选择系统设计方法时，需综合考虑开发人员的知识结构、决策问题的结构与特征、系统的可维护性等因素。

3. 应用。在已投入使用的信息系统中均有DSS成功应用于经济、管理、军事等领域的实例，这大大提高了决策的科学性。目前，许多全球著名的软件供应商，如CA、IBM、Oracle、NCR、Informix、SAS等都提供支持DSS研发的各种工具。

在国内，从事DSS研究的单位主要有中科院、南京大学、国防科大、中南大学等，它们已取得了很多理论研究与实践应用成果。目前，国内DSS的应用主要体现在大型互联电网、高等教育评估、军队指挥自动化、应急管理、物流管理等领域，其应用范畴仍在不断扩展之中。

三、 演化进程

自DSS概念提出以来，在人工智能、数据库、模型库、知识管理、联机分析、语义Web服务等新技术的不断推动以及对决策理论与方法的深入研究，DSS呈现出了以不同技术为主要表征的多种形态并已经取得了一系列重要的进展，如：对DSS定义和基本框架的拓展和改进、面向组织和团队的群体决策支持系统（Group Decision Support System，GDSS）、商业智能（Business Intelligence，BI）技术、决策支持中心（Decision Support Center，DSC）、综合性决策支持系统（Intelligent，Interactive and Integrated DSS，I3DSS）、智能决策支持系统（Intelligent Decision Support System，IDSS）以及基于网络技术而发展的分布式决策支持系统（Distributed Decision Support System，DDSS）等，目前DSS的研究主要集中在应用层面，其演化进程总结如下。

20世纪60年代：DSS的研究主要体现在Scott Morto的管理决策支持，卡内基梅隆大学（CMU）的组织决策理论研究，麻省理工学院（MIT）的有关交互式在线分析处理系统的技术研究，决策支持理论发展等方面。系统的主要特征是将交互式技术应用于管理任务。

20世纪70年代：Scott Morton和Gorry（1971）提出DSS的概念；1971年~1976年，研究主要集中在交互式的计算机系统，后把模型融入DSS；Keen和Scott Morton（1978）把DSS的应用范围限定在对半结构化管理决策的支持；这阶段具有代表性的是BrandAid，Alter，Holsapple等的研究。70年代中后期，系统主要注重有效性，而不是效率。

20世纪80年代：Sprague（1980）提出DSS的“三部件”结构，后又增加了知识库和方法库；Bonczek（1980）等提出DSS的“三系统”结构；1981年首届DSS国际会议在亚特兰大举办；1980年出现了GDSS的概念；Owen（1985）等人提出了DSC的概念；Kersten（1985）年开发支持谈判的决策支持系统NEGO；1989年出现的群件Lotus Notes；Kraemer和King（1989）提出的协同决策系统CDSS。人工神经元网络及机器学习等技术的研究与应用为知识的学习与获取提供了新途径，如专家系统和DSS结合形成IDSS。这阶段有代表性的是：DSS书籍；群决策支持系统原型；基于计算机的专家系统等。20世纪80年代中后期，注重系统的柔性及应用性。1990年以前，DSS大多是模型驱动的。

20世纪90年代：1990年后，Bill Inmon和Ralph Kimball积极推崇使用关系数据库技术建立数据驱动的DSS；1994年，开始把OLAP功能集成到数据库中；1995年，数据仓库和World Wide Web开始影响决策支持技术的发展，基于Web的DSS变得切实可行；Gartner Group（1996），提出BI的概念。随着网络、新一代数据库、多媒体、仿真和虚拟现实等技术的发展，DSS的研究主要集中在商业智能/联机在线分析、数据仓库、基于Web服务的系统/门户网站、数据挖掘等方面。系统的主要特征是网络化、应用性、数据驱动。

21世纪至今：系统研究注重应用、注重集成及融入人的高级思维，出现了面向服务的体系结构（Service-Oriented Architecture，SOA）的一体化系统形态。重视计算机与人的知识的相互融合及有效管理，强调DSS与人的交互。特别是近几年来，开始关注触控界面技术。系统的主要特征是友好交互、个性化、智能化、集成化。

DSS名称的扩展反映了决策支持技术的进步和决策者需求内涵的提升，几种主要的DSS形态的特征对比如表1所示。

每一种系统形态都有其独特的运用范围，即所求解的决策问题都有一定的边界。当然，无论是哪种形态的DSS，都需经过系统调查、可行性论证、系统规划、系统分析、系统设计、系统实施和系统评价等各阶段。

四、 面临的问题

目前，物联网、云计算、网络超算、无线传感、语义Web等新技术的出现和现有决策支持技术的发展，对个人、组织和社会的影响与日俱增。现有的DSS体系架构面临复杂决策环境下决策者逐渐增强的参与意识时屡屡陷入困境，这引起了我们的反思，DSS的决策支持效能为什么多年来没能提上去？

传统DSS是进行决策任务求解的重要支持工具，主要具备基于逻辑和符号推理的理性决策能力。在实践中常面临以下问题：

（1）知识提取困难。信息是决策的基础，海量（多维）信息、不完备信息，并有信息孤岛的存在，如何从这些信息中提取所需知识成为严重影响DSS系统效能的因素。

（2）处理半结构化和非结构化决策问题的能力较弱。目前，已经应用于实践的DSS大部分是模型或数据驱动的，面对结构化和非结构化的问题缺乏有效的解决途径。

（3）忽视了人的参与作用。传统DSS的发展重心在技术，主要依靠数据和模型从决策技术层面支持人的决策，忽略了不能完全模型化（定量化）的非技术因素（人的认知），人只是系统的“看客”，而单纯考虑技术因素往往让决策者认为技术不符合决策需求，作为非技术因素的人又是决策系统的一个重要组件，其参与作用如何才能被刻画出来且无缝融入系统并获得决策者的认可。

这些存在的问题严重影响了DSS的使用价值和用户的使用热情，以致DSS的进展不大，但这也是一种挑战和推动力。因此，如何突破现有DSS的体系架构以提供快速决策和满足决策者真实需求的复杂的、个性化的决策服务也就成为了研究焦点。

五、 发展趋势

进入20世纪90年代以来，人工智能（包括遗传算法、模糊逻辑和智能等），数据库技术，Web Service，特别是一些专用技术如网格计算、人机交互、移动计算和启发式搜索的算法等技术的发展，为DSS的发展提供了强大的技术支撑，扩展了系统辅助决策的深度与广度。其发展趋势主要有：

1. 注重基于认知特征的人机交互技术。系统通过人机交互技术支持决策过程，为决策过程中超越其认知极限的问题处理提供适用技术手段。近年来，基于知识的人机交互技术是目前DSS研究的主要方向。随着信息技术的发展，人机交互技术的研究也从简单的菜单驱动和多媒体界面发展到智能化、多模态（通道）界面，除了传统的键盘输入、触摸屏等接触式操控模式外，还允许语言、手势、视觉（眼动仪）等多种非接触式操控模式。

2. 注重人的高级思维的参与，从技术和非技术角度重建系统架构。目前，人类对信息处理规律的研究与探索已经渗透到认知领域，但人的认知特征并没有体现在传统DSS系统设计与操作过程中。我们认为，需从技术与非技术的角度考虑DSS的体系结构。将人的高级思维嵌入到非结构化决策问题求解之中以实现人机智能的协同与融合，以期系统在可信度、可行性、适应性、敏捷性等方面都会有所提高。当然，这势必会引起新型决策系统架构的改变，也会带来一系列需要解决的关键技术。譬如，如何将人件（参与决策活动的人）和软件网络赋能为人件服务和软件服务，并纳入系统进行统一管理、调度及使能驱动等。

3. 注重各种相关技术的集成应用。未来的DSS将是综合集成的，是一个集各种决策支持技术于一身的多功能系统。它把专家群体、决策者、统计数据和信息资料与计算机软件系统等有机结合起来，构成一个操作便利、快捷、流畅、更能反映决策者高级思维的新型决策系统，具有感性与理性、定性与定量的综合功能。特别是将语义Web服务、认知科学与未来DSS的设计与开发相结合，已引起国内一些科研院所（校）的重视，并开展了一些基础性研究工作，但仍有很多理论问题和技术实现难点有待深入研究。

4. 注重系统的智能化。随着人工智能技术的不断发展，人工智能技术在DSS中的应用己经相当广泛。大体可分为两类：一类是用人工智能技术去实现DSS的模型管理、模型选择等；另一类则是利用人工智能的知识表达和推理能力直接为决策问题提供支持。如使用专家系统可提升DSS的模型和数据管理；神经计算系统或GSS能够支持专家系统的知识获取过程；智能技术能实现不同任务的自动化，最终代替人执行许多日常事务等。

六、 总结

阐述了DSS的产生背景、概念体系、系统分析和设计方法、应用等方面，总结了DSS的演化发展历程。针对现有的DSS体系架构面临复杂决策环境下决策者逐渐增强的参与意识时屡屡陷入“困境”，反思了为何多年来DSS的系统效能提不上去的原因，并分析了DSS进一步的发展趋势。

参考文献：

1. 吴奎.基于面向服务架构的辅助决策开发平台若干关键技术研究.南京：南京理工大学博士学位论文，2010.

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6. 王富忠，沈祖志.物流敏捷调运决策支持系统的研究.中国管理科学，2011，19（1）：84-90.

7. 黄孝鹏，周献中，田卫萍.基于人件服务的人机协同决策系统有关问题研究.第三届C4ISR技术论坛，2011，（11）.

8. 黄孝鹏，周献中，杨佩，萧毅鸿.基于人件服务的新型决策系统关键技术研究.计算机应用与软件，2012，29（2）：19-21，66.

基金项目：国家自然科学基金（项目号：71171107）；总装重点预研基金（项目号：9140A06040510BQ***）；江苏省普通高校研究生科研创新计划（项目号：CXZZ11_0054）。

统计与决策论文第9篇

英文名称：Statistics and Decision

主管单位：湖北省统计局

主办单位：湖北省统计局统计科学研究所

出版周期：半月

出版地址：湖北省武汉市

语

种：中文

开

本：大16开

国际刊号：1002-6487

国内刊号：42-1009/C

邮发代号：38-150

发行范围：国内外统一发行

创刊时间：1985

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期刊简介

《统计与决策》（半月刊）创刊于1985年，是由湖北省统计局统计科学研究所主办的统计刊物。本刊立足统计理论，关注经济热点，推介决策方法，传递学术信息。

本刊特色

观点新颖，内容务实，风格泼辣，统计与决策结合，理论实务并重。

读者对象

院校师生、科研院所研究人员，统计工作者。