决策支持系统(DSS)：它是一个基于计算机的系统，可以帮助决策过程。它是一个互动的、灵活的、可适应的计算机系统。它是专门为支持解决非结构化的管理问题以改善决策而开发的。DSS是一类特殊的计算机化信息系统，支持商业和组织决策活动。
DSS的组成部分 -
- 模型管理
- 数据管理
- 用户界面管理
优点：
- 它节省了时间
- 提高了效率
- 降低了成本
- 它提高了个人效率
- 它提高了决策者的满意度。
劣势：
- 信息过载
- 降低地位
- 过分强调决策。
决策支持系统的类型有文件驱动型、数据驱动型、知识驱动型、模型驱动型和沟通驱动型。
应用包括医疗诊断、商业管理、农业、铁路项目等等。
例子 - GPS路线规划，作物规划，ERP仪表盘，以及其他。
专家系统
它是一种计算机程序，旨在模仿决策者的决策能力。它组织了一套关于某个特定主题的知识。它包含事实和判断性知识，使它具有像人一样的猜测能力。有一组规则，它使用if-else结构进行决策。推理引擎通过操作知识库进行推理。用户界面向操作者表达问题和信息，同时也接收操作者的回答。
专家系统的组成部分 -
- 知识库
- 知识获取和学习模块
- 推理引擎
- 用户界面
- 解释模块
优势：
- 成本降低
- 减少了危险
- 增加了可用性
- 绩效
缺点：
- 如果数据输入不正确，它可能会出现荒谬的错误。
- 在某些情况下不能提供创造性的反应。
- 它依赖于规则和知识的正确性。
专家系统的类型有基于规则的专家系统、基于框架的专家系统、模糊专家系统、神经专家系统和神经模糊专家系统。
应用包括服务台和信息管理。医院。雇员绩效评估。贷款分析。以及更多。
例子：MYCIN，DENDRAL，和其他。
DSS和专家系统的区别 -
| 编号 | DSS | 专家系统 |
|---|---|---|
| 1 | DSS是一个交互式系统，使决策者能够通过从模型和数据中获取帮助来解决非结构化或半结构化的问题。 | 专家系统是一个解决问题的计算机程序，它擅长解决某一特定领域的问题，这些问题很难解决，需要专门的知识和能力。 |
| 2 | DSS为决策提供便利。 | 专家系统能使决策自动化。 |
| 3 | 决策环境是无结构的。 | 决策环境有结构。 |
| 4 | DSS从计算机系统中提取或获得知识。 | 将专家知识注入一个计算机系统。 |
| 5 | 备选方案仍然可能不被完全理解。 | 替代品和目标经常是预先确定的。 |
| 6 | 问题领域的特征是复杂和广泛的。 | 在这一点上，它是有限的和专门的。 |
| 7 | 数据操作的类型是数字性的。 | 数据操作的类型是符号性的。 |
| 8 | DSS的容量有限。 | 专家系统有充分的容量。 |
| 9 | DSS使用目标和系统数据来确定备选方案和结果，因此可以做出一个好的决定。 | 专家系统最终可以取代人类决策者。 |
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