决策支持系统第七章用户界面管理用户界面管理概述DSS的用户界面的定义用于用户和DSS进行各种交互会话的硬件、软件和其他资源。DSS界面包括:各种文字的、图形的、听觉的、触觉的信息交互设备和形式;预置的对用户提供的信息方式和信息内容。DSS人机会话模型DSS人机会话使用的语言:行动语言:表示用户的思想;表示语言:表示系统的输出。其他因素设备人机会话的交互方式知识用户反应解释显示信息人机会话方式语言的构成要素符号:构成语言的基本要素语法:规定了语言的构成规则语义:表达了符号的含义,也涉及到决策问题的表达方式。用户任何DSS都有三类用户:①对系统很不熟悉的用户;②对系统有些了解,但还不太熟悉的用户;③对系统比较熟悉的用户。用户界面的设计原则之一是要使这三类用户都能感到系统的友好性。①DSS应当给系统的初学者提供容易操作和学习入门的手段;②对于还不太熟悉的用户,系统化的在线用户指南是重要的帮助手段;③对于已比较熟悉系统的用户,DSS应当提供一些快捷操作手段,“一步到位”地进行多项操作。人机会话的模式人机会话的模式决定了行动语言如何输入和表示语言如何显示。5种常见的会话模式:命令语言菜单问答自然语言交互混合方式人机会话方式的比较用户界面设计原则基本原则是应当从用户的需要出发考虑技术的应用。DSS用户界面设计的14字原则:多样、容忍、效率、方便、弹性、一致、协助图形使用图形辅助决策表7-4DSS常用图形的用途和特点建模与图形表示DSS中图形表示也被经常用于决策者的建模活动于相互之间的沟通等过程。软件包例子:DSLAB使用图形和表的方式来进行建模的实验性的决策支持系统HyperionIntelligence提供数据处理功能和报表生成功能为主的DSS生成器图7-2投资问题模型的图形表示图7-3模型的详细定义图7-4HyperionIntelligence的用户界面颜色根据色彩学的研究结果,在用户界面设计的过程中必须遵从下列6条原则。色彩的感官刺激专业、社会、文化背景限制颜色的种类分类和对比具有统一性用颜色表示状态变化图7-5EIS界面上的仪表盘多媒体技术语音识别的理解语音识别有以下一些优点:可以让用户更容易地进行有关操作;用户可以无须用手操作;可以远程操作。语音识别可分成两类:对单词的识别:仅识别有限单词或词组对语言的识别:语音合成是语音识别的反向操作,系统可以通过各种基本音素的组合形成单词或短语的声音。地理信息系统和虚拟现实地理信息系统(GIS)定义:一种使用数字化地图数据的计算机系统,在城市规划、电力、供水系统等决策问题中被广泛应用。工作原理:通过映射的方法,将内部的数据存储与图形显示(地图)联系起来,或者与某种数据处理联系起来,从而向用户提供明晰的图形化显示。GIS的组成易用的图形用户界面核心:数据库管理系统GIS的数据分为:①空间数据(Spatialdata)②表数据(Tabledata)③影像数据(Imagedata):GIS的数据模型有两种:①向量数据模型(Vectordatamodel)②光栅数据模型(Rasterdatamodel)用于创建智能化映射数据的工具帮助用户分析、询问、打印信息。图7-7一个GIS的界面以及有关的数据分类虚拟现实定义:用传感辅助设施和计算机设备来实现的一种模拟现实情景。虚拟现实技术可以划分为以下三类:桌面虚拟现实沉浸的虚拟现实分布式虚拟现实桌面虚拟现实桌面虚拟现实是指使用普通的微机和软件实现的虚拟现实仿真。桌面虚拟现实效果并非十分逼真,但它的成本较低,实现容易,因而应用比较广泛。常见桌面虚拟现实技术有:基于静态图像的虚拟现实QuickTimeVR;虚拟现实造型语言VRML;桌面三维虚拟现实MUD。桌面虚拟现实中常用的输入设备包括鼠标、追踪球、力矩球等。沉浸的虚拟现实沉浸的虚拟现实系统可以提供更类似现实的环境,使用户有一种置身于虚拟境界之中的感觉。这种系统需要专门的设备,如头盔式显示器、数据手套,使得用户在视觉、听觉和触觉等感官上得到一个新的感觉空间。VR技术可以很好地在训练人的决策能力等环境中发挥作用,也可以与特定领域的DSS结合,间接地支持人的决策活动。VR技术也被利用在商业领域,帮助决策者从特定的环境中更直观地感受到决策活动的场景。分布式虚拟现实如果多个用户通过计算机网络连接在一起,同时参加一个虚拟空间,共同体验虚拟现实世界,就形成了一个分布式虚拟现实系统。在分布式虚拟现实系统中,多个用户可通过网络对同一虚拟世界进行观察和操作,以达到协同工作的目的。虚拟现实标识语言实现以上虚拟现实技术的重要手段之一VRML用于在基于Web的环境中创建可导航的、超链接的三维虚拟现实空间;VRML也是一种描述语言标准,规定了用来描述三维场景的文本描述语言。当用户在浏览用VRML所描述的虚拟场景时,需要先通过互联网将描述场景的文本传送到本地。当这个虚拟场景的数据传送到本地后,浏览器对它进行解释计算,动态地生成虚拟场景。自然语言处理自然语言处理(NLP)是用人工智能技术的一种应用,让用户使用通常的语言进行人机会话。使用自然语言处理技术,可以大大减轻用户学习DSS操作的负担,从而给用户带来使用系统的方便。为进行自然语言处理,计算机必须要具有分析和理解用户所输入语言的知识。这种知识包括:语法分析、背景知识、常识、关于用户以及他的工作目标的知识。自然语言处理的方法在自然语言处理中有两项基本的技术:关键词分析(模式匹配)语言处理(语法、语义分析)当用户输入问题后,系统首先将问题语句分割成若干单词,并对词性进行标注。然后对问题进行分类,再对问题进一步分析,找出适合该问题的答案类型,最后从问题中提出某些关键字和进行扩展。语法分析器自然语言处理系统的主要组成部分包括:语法分析器(PARSER),词典(LEXICON),理解器(UNDERSTANDER),知识库,生成器等。语法分析器的功能分析单词之间的关系,找出句子的结构。语法分析设计句子,使得句子的结构关系更为清晰。语义分析的功能是赋予句子以具体的意义。语用分析是将单个的句子连接起来,或是与语境及背景知识结合起来考虑。