专利名称：智能决策支持系统的制作方法
技术领域：
本发明主要是关于一种智能决策支持系统，尤指一种具有学习、自动修正能力的智能决策支持系统。
背景技术：
电子商务(electronic commerce)是一种利用网际网络(INTERNET)来进行数据的搜寻、传输，商品的买卖或商务服务的商业行为，是目前最热门的商业市场，也是各企业争相进入的新兴领域，而综观目前各企业在进行电子商务的方式，各企业间的数据库的编码形式、使用界面等均完全不同，各数据库间的数据并无法进行有效率的搜寻、比对或配合运算，同时在进行各数据库间的搜寻与比对时，每次的动作均需从头开始，即由相对的数据库第一笔数据重新比对，并且习用现有数据库间的搜寻比对系统，均未有学习的能力，使得现有系统无法针对不同使用者进行符合其使用需求、习惯等的运算、比对，并无法提供使用者一个全面性的决策资源整合能力，因此现有系统在运作时会因重复的运算而花费过多的时间，导致成本的大幅提高，并且无法配合不同使用者不同的使用需求。
发明内容
本发明的主要目的在于，提供一种智能决策支持系统，其可以对一组经特殊编排的前端码与后端码进行交叉比对，并具备有学习、修正的能力，而能达到整合网络资源，提供全面性及智能性决策资源的目的。
为达到上述目的，本发明提供一种智能决策支持系统其包含有一可编辑输入数据为一前端码的前端码运算模块；一可编辑远程数据库内的数据为一后端码的后端码运算模块；一可对前端码及后端码进行交叉比对分析，并产生一分析参数的人工智能引擎；一使用者界面，供使用者输入特定信息并输出比对结果；一可对上述交叉比对模块进行统计分析，并能修正分析参数的统计分析模块；以及一可依据统计分析模块的分析结果，进行前、后端码修正的经验参数修正模块，其中人工智能引擎主要包含有一用以将前、后端码计算成相对应的人工智能数据的人工智能推论模块；一用以依据各次经由人工智能推论模块所计算出来的数据来进行比对，而产生判断、学习、自动修正效果的学习模块；及一用以将前、后端码经人工智能推论模块所运算的人工智能数据进行交叉比对，而产生分析参数的交叉比对模块。
所述的智能决策支持系统，其中人工智能引擎另设置有一推论控制模块，来控制所输入的前、后端码依何种人工智能运算方式来加以运算。
所述的智能决策支持系统，其中人工智能引擎另包含有一交叉比对控制模块，来设定并控制相关的环境参数，并输入特殊的修件等。
所述的智能决策支持系统，其中经由人工智能引擎所产生的分析参数，是依序累进替换前、后端码，并再次进行交叉分析比对。
所述的智能决策支持系统，其中前端码运算模块另存在有一经验参数，并且经验参数模块可修正前端码的经验参数。
所述的智能决策支持系统，其中后端码运算模块另存在有一经验参数，并且经验参数模块可修正后端码的经验参数。
所述的智能决策支持系统，其中统计分析模块是依据使用者于使用者界面所选取的项目，来进行统计分析。
所述的智能决策支持系统，其中于人工智能引擎运算前事先加入有一分析参数的默认值。
所述的智能决策支持系统，其中分析参数的预定值为前次运算结果的记录值。
所述的智能决策支持系统，其中于学习模块运算时，另加入有一学习时序参数。
所述的智能决策支持系统，其中于前、后端码中分别加入有一时序参数，且时序参数是根据数据输入或撷取的时间，运算的时间或者相对事物的时间等运算而得。
所述的智能决策支持系统，其中前端码运算模块包括有一必要数据输入手段内建供输入必要条件数据；一必要条件数据转换手段内建将必要条件数据，转换成可供系统分析的五行能量分布函数；一数据运算手段内建一五行能量分析数据库，五行能量分析数据库内建一初始值及变量值，可依所输入的数据转换的五行能量分布函数，进行五行能量分析数据库对照的数据，来运算出所输入数据的五行强弱运算分析；一五行能量分析码编码手段将必要数据五行能量值，进行编译转码为五行能量分析码，而成为一因数编码。
所述的智能决策支持系统，其中上述必要数据输入手段的必要条件数据，可为个人的姓名及出生年、月、日。
所述的智能决策支持系统，其中另包含有一选择条件输入手段，供内建供输入选择条件，如期间及项目等；及一选择条件数据转换手段，供内建将选择条件数据，转换成可供系统分析的五行能量分布函数。
所述的智能决策支持系统，其中针对由必要条件数据转换的五行能量分布函数与由选择数据转换的五行能量分布函数，进行五行能量分析数据对照，来运算出必要条件与选择条件间的五行强弱分析，来形成一种因所选择数据而异的变量编码，将因数编码及变量编码共同组合成一为五行能量分析码形式的前端码。
所述的智能决策支持系统，其中上述进行五行能量分析是先将数据转换为干、支型式，然后依各项数据的干、支分布等，对应撷取五行能量分析数据库内建数据进行计算，来获得各数据所属的“金”、“木”、“水”、“火”、“土”五行能量强弱。
所述的智能决策支持系统，其中后端码运算模块包含有一撷取数据库数据手段直接通过连线进入远程数据库内撷取数据；以及一将数据为五行数据码的转换手段将数据库的数据转换成相所数据所属的五行能量分布函数，经由撷取一五行能量数据库的对应数据，并进行编码转换动作而形成一种为五行能量数据码形态的后端码；以及一用以储存后端码的数据记录库。
所述的智能决策支持系统，其中数据记录库包含有一人力数据记录库，用以与一远程人力数据库端形成对应连线，并储存远程人力数据库所转换形成的后端码。
所述的智能决策支持系统，其中数据记录库包含有一金物流数据记录库，用以与一远程金物流数据库端形成对应连线，并储存远程金物流数据库所转换形成的后端码。
所述的智能决策支持系统，其中后端码运算模块的转换手段主要包含有一金物流数据的卷标码编译手段依撷取金物流数据的厂商五行属性，透过五行能量数据库，数据运算进行编译为“卷标码”；一金物流数据摘要码编译手段依撷取金物流数据的供给商品类别的五行属性，借由五行能量数据库的数据，运算编译为“摘要码”；一金物流数据内容码编译手段依撷取金物流数据的供给商品细节内容的五行属性，借由五行能量数据库的数据，运算编译为“内容码”；以及一五行数据码汇整编码手段依各物数据的“卷标码”、“摘要码”及“内容码”汇整为一种形式为五行能量金物流数据码的后端码。
所述的智能决策支持系统，其中数据记录库包含有一知识及信息数据记录库，用以与一远程知识及信息数据库端形成对应连线，并储存远程知识及信息数据库所转换形成的后端码。
所述的智能决策支持系统，其中后端码运算模块的转换手段主要包含有一知识及信息数据的卷标码编译手段依撷取知识及信息数据的厂商五行属性，透过五行能量数据库，数据运算进行编译为“卷标码”；一知识及信息数据摘要码编译手段依撷取知识及信息数据的供给商品或服务类别的五行属性，借由五行能量数据库的数据，运算编译为“摘要码”；
一知识及信息数据内容码编译手段依撷取知识及信息数据的供给商品或服务细节内容的五行属性，借由五行能量数据库的数据，运算编译为“内容码”；以及一五行数据码汇整编码手段依各物数据的“卷标码”、“摘要码”及“内容码”汇整为一种形式为五行能量知识及信息数据码的后端码。
所述的智能决策支持系统，其中后端码运算模块另包括有一数据库撷取厂商最新数据手段透过网络，进入各远程数据库内，撷取远程数据库内的数据；一各数据转码为比对手段将远程数据库的数据，转码为新的后端码并与数据记录库内所储存的后端码进行比对，若为新数据则覆盖现有数据，若并非新数据则删除新转换的五行数据码；以及一数据记录库的除旧手段用以搜寻数据记录库的后端码是否一段时间未更新，若答案为肯定(YES)表示数据太旧，则系统会自动删除现有的后端码，若答案为否定(NO)，则继续保留此一后端码的数据，以此完成数据记录库的自动更新。
借由上述的技术手段，本发明可将前、后端码进行交叉比对，并利用一人工智能引擎运算得到一分析参数，且可将此分析参数依序累进替换前、后端码，而重复交叉比对，来决定前、后端码所对应数据间的关系，并且利用使用者对于所输出数据的选取与校对，透过一统计分析模块及经验参数修正模块，来适当地统计、记录并修正对应的分析参数及经验参数，借此可使本发明的系统具备有学习、修正的能力，来提供完整且准确的决策支持，并能提高运算结果的准确性。
另外本发明亦可运用在连结厂商与厂商、厂商与客户、系统与厂商、系统与客户或系统与系统之间，而可扩大该系统的适用范围。
图1是本发明较佳实施例的网络配置示意图；图2是本发明的系统方块图；图3是本发明前端码运算模块的单机流程图；图4是本发明前端码运算模块的流程图；图5是本发明前端码运算模块与五行编码数据库连线的流程图；图6是本发明前端码运算模块与与五行编码数据库连线的流程图；图7是本发明后端码运算模块的系统配置方块图；图8是本发明人力数据码的编码流程图；图9是本发明金物流数据码的编码流程图；图10是本发明知识及信息数据码的编码流程图；图11是本发明更新后端码内容的判断流程图；图12是本发明编码分析的流程图；图13是本发明人工智能引擎的方块图；图14是本发明实时学习的流程图；图15是本发明统计修正的流程图；图16是本发明一种人工智能运算方式的实施例图；附件本发明人工智能引擎的实例。
具体实施例方式
本发明主要是提供一种智能决策支持系统，请配合参看图1、图2，由图中可看到，本发明主要是将一由使用者界面所输入的输入值及一由数据库中所撷取或网络连结的数据值，分别经由一前端码运算模块及后端码运算模块加以运算后，而各得到一组由多组数据所构成的前端码及后端码。
其中前端码可为一种五行能量分析码，前端码运算模块转换使用者界面所输入的数据为前端码可在单机上实施，亦可透过网络进行实施，其中以图3、图4来说明，当本发明的前端码运算模块于单机上实施时，其流程步骤包括步骤一“开始”(如图3中所示)执行程序开始前端码运算模块；步骤二“输入必要条件数据”其中本发明的前端码运算模块，是设计一必要输入的必要条件数据字段，其中若数据库对象为人时，该必要数据可包括“姓名”、“性别”及“出生的年、月、日”等，而若数据库对象为企业时，其必要数据可为该企业的商品、客户名单等相关数据；步骤三“是否输入其它数据”本步骤可供使用者选择是否输入其它数据，若使用者选择“YES”，则系统进入步骤四，若使用者选择“NO”，则系统进入步骤五；步骤四“输入其它必要条件数据”若使用者在上一步骤中，选择了选入其它必要数据后，则系统进入本步骤“输入使用者选择数据”字段，其中该选择数据可包括如“出生时”、“分”及“出生地”及“现在所在地”等人的项目，或者商品制造厂商、地点、时间等物的项目；步骤五“是否输入附加数据”本步骤亦可供使用者选择是否输入附加数据，若使用者选择“YES”，则系统进入下一步骤，若使用者选择“NO”，则系统则不进入下一步骤；步骤六“输入附加数据”当使用者在上一步骤中选择输入附加数据后，则系统进入本步骤“输入附加数据”字段，其中该附加数据可包括“是否为多胞胎”及“相关亲友数据”等项目；步骤七“输入选择数据”系统进入本步骤，主要是供输入所选择的时间或事项等，如“起始时间”、“特定时间”或“流年、月”等，而本步骤如运用于命理上时，亦可供使用者选择欲查询的事项，如“感情与健康”、“投资与理财”、“贵人与机会”、“事业与工作”及“朋友与家人”等部分供使用者单选或复选；步骤八“进行五行能量分析”待使用者依上述步骤输入了完整的数据后，即可进行五行能量分析比对，而分析出使用者各种类型的五行能量数据，并依使用者欲查询的内容，将五行能量分析的使用者数据，再转编为一五行能量分析码；步骤九“输出显示分析的图形、五行强弱表及文字结果”将上一步骤所生成的“五行能量分析码”，利用运算程序运算转换成“周期能量波形图”、“五行能量强弱表”及“文字说明”，并输出显示供使用者知悉，或送至另一系统进行比对。
另外，请配合参看图4中所示，其中步骤八“进行五行能量分析”的细节步骤，则可依以下程序完成之步骤一“转换数据为干、支的型式”以数据库主体为人为例，本步骤可在计算机内建一五行能量转换模块，其可将所输入的数据转换成天干、地支形式的五行能量分布函数，其中该五行能量转换模块可为一能作国、农历转换的万年历程序，并透过该万年历程序再将农历转换为天干、地支的形式，以此系统便可借由该五行能量转换模块，将使用者的性别、姓名笔划、出生年、月、日、时，出生地，以及欲查询的年、月、日、时等等数据，转换成以天干、地支形式所构成的五行能量分布函数，其中五行能量分布函数的各天干元件(即甲、乙、丙、丁...)可用下列函数来显示36(1+f(x))其中f(x)是透过神经模糊方法(neuro-fuzzy method)所构成界于-1到1的数据。
而各地支元件(即子、丑、寅、卯...)为与天干元件相关的函数，可用下列函数来显示子＝f(癸，甲)；丑＝f(己，癸，壬，庚，辛)；寅＝f(甲，丙)；卯＝f(乙，丙)；辰＝f(戊，乙，甲，庚，辛)；巳＝f(丙，戊，己)；午＝f(戊，乙，甲，庚，辛)；未＝f(己，丁，丙，乙)；申＝f(庚，壬)；西＝f(辛，壬)；戌＝f(戊，辛，庚，丁)；以及亥＝f(壬，甲)。
例如子＝0.9(癸)+0.1(甲)；辰＝0.5(戊)+0.2(乙)+0.1(甲)+0.1(庚)+0.1(辛)步骤二“进行五行能量数据计算”在系统内部先行建立一套“五行能量分析数据库”，该数据库的各项数据皆形成一“初始值+a”的数据式，其中各数据式的初始值，是表示为一统计的平均经验值，而后部的“a”则为一变量值，一般在初期的运算时，“a”的变量值可设定为零，故而如此便可依使用者所键入的必要数据如生辰干、支分布等，对应撷取“五行能量分析数据库(B01)”内建数据代入相对应的五行能量分布函数中进行计算，来获得使用者所属“金”、“木”、“水”、“火”、“土”五行的能量强弱，而构成一种因不同使用者而异的因数编码；例如，若一个人依其所输入数据将五行能量分析数据库的数据代入对应的五行能量分布函数后得到下列结果木63，火83，金72，土64，水48则对应五行能量强弱的因数编码则为木19(63/330＝0.19)火25(83/330＝0.25)金22(72/330＝0.22)土19(64/330＝0.19)水15(48/330＝0.15)步骤三“进行五行生克化制的转换运算”在上述步骤后，再针对使用五行的分布，以所输的必要数据，如使用者个人生辰的日干，与所输入选择分析的时间、事项来作“生克化制”的比对，对所选择事项而言，如1、感情与健康指数该“感情与健康指数”的判断，主要是为与日干形成“相生”的五行属性为主，例如使用者的日干属性为木，则木所生的属项即为火，故而本发明系统在比对时，即会将先前步骤已分析出“火”的能量数据，来当作为使用者本命在“感情与健康”方面的基本指数。
2、投资与理财指数该“投资与理财指数”的判断，主要是为与日干形成“相制”的五行属性为主，例如日干的属性为木，则为木所制的属项即为土，故而先前步骤所分析出“土”的数据，即是显示使用者本命在“投资与理财指数”方面的基本指数。
3、朋友与家人指数“朋友与家人指数”的判断，主要是为与日干形成“相同”的五行属性为主，例如使用者的日干属性为木，则与木相同的即为木，故而本发明系统在比对时，即会将先前步骤已分析出“木”项目的能量值，作为使用者本命在“朋友与家人”方面的基本指数。
4、贵人与机会指数“贵人与机会指数”的判断，主要是为与日干形成“相化”的五行属性为主，例如使用者的日干属性为木，则生木的属性即为水，故而本发明系统在比对时，即会将先前步骤已分析出“水”项目的能量值，作为使用者本命在“贵人与机会”方面的基本指数。
5、事业与工作指数“事业与工作指数”的判断，主要是为与日干形成“相克”的五行属性为主，例如使用者的日干属性为木，则克木的属性即为金，故而本发明系统在比对时，即会将先前步骤已分析出“金”项目的能量值，作为使用者本命在“事业与工作”方面的基本指数。
对于所选择时间而言，亦对使用者所选择时间的“流年”、“流月”或“流日”，先经由万年历程序转换出其干支的五行所属，并由本步骤进入计算，再依先前已计算出必要数据的五行强弱，在针对“流年”时，即以所选择年的“年干”的五行别为参考点，查询“流月”即以所选择月“月干”的五行别为参考点，查询“流日”即以所选择日“日干”的五行别为参考点，来对必要数据所属不同能量强弱的五行，进行“生、克、制、化”的比对分析，形成对应流年、流月及流日的所选事项，如“感情与健康指数”、“投资与理财指数”、“朋友与家人指数”、“贵人与机会指数”及“事业与工作指数”等项目所属的五行强弱，来计算出使用者在“流年”、“流月”或“流日”时所呈现的数据，而构成一可依不同时空而改变的变量编码；以民国八十九年的流年为例，其中八十九年为庚辰年，其年干“庚”是属金，故而相对于使用者“感情与健康指数”的属项为“水”，而“投资与理财指数”的属项为“火”的数据，“朋友与家人指数”的属项为“金”的数据、“贵人与机会指数”的属项为“土”的数据以及“事业与工作指数”属项则为“木”的数据，以此便可以此法则来运算出使用者的“流年”、“流月”或“流日”的五行强弱分布为何；步骤四“形成五行能量分析码”由上述步骤的运算，依本命的生辰五行能量强弱数据所构成的因数编码，再依使用者欲查询的流年、流月或流日所构成的变量编码，混合编译形成五行能量分析码，而构成一种具备五行能量因素的人工智能数字神经结构码，来完成一种前端码运算模块的运作步骤，进而完成前端码的编码作业；例如一位出生于1970年一月二十三日中午十二点的陈先生，可将其转换成五行能量分析码，即前端码为14T21F15E27M23W；步骤五“进行五行能量结合运算”依照所形成的五行能量分析码，即可以利用计算机运算其数据来形成波形图、五行分布强弱表及文字说明等内容，并输出显示(如图3中所示)，提供使用者一定的参考数据与事项。
又当使用者输入每笔数据时，可同时依所输入的时间撷取一时间参数，来作为数据时间排序之用，并且亦可将此一时间参数加入五行能量编码作业中，而形成一时间的控件，其中该时间参数的选择大致可区分为生命周期时间、地理周期时间、国际标准周期时间、平均相对值周期时间及系统自订时间等，其中生命周期时间为所输入必要数据相对的时间数据，如对人而言即为其出生年月日，对物而言可为其制造、生产或销售日期等，相对于事项而言，可为事项所输入或发生的时间等，国际标准时间可采用格林成治标准时间，地理周期时间则为各地区相对于国际标准时间的时间，如中原标准时间等，而平均相对值周期时间则为各地区相对于地理周期时间的时间差，如台湾、日本等地相对于中原标准时间的时间差，而系统自订时间则为系统所内订的时间。
借由该时间参数的加入，可让五行能量分析码具有时间排序的功能与作用，而让五行能量分析码能具有前后的连贯性，并增加其运算的准确性。
另外，再配合参看图5、图6中所示，其中本发明的前端码运算模块亦可利用网络与另一亦经过五行能量编码的数据库进行连线，其与单机版差异之处，即在于“进行五行能量分析”的细部分析步骤中，将原本单机版的“进行五行能量结合运算”，更改变为“进行五行能量分析码与五行数据库码比对运算”，并与一“五行编码数据库”进行连线，而其中该“五行编码数据库”，是可事先将各通路厂商所提出的商品或服务，依厂商、类别、颜色等项目所属的五行编译成“五行编码数据库码”，借以可利用该模块所生成的“五行能量分析码”与五行数据库所存的“五行编码数据库码”，进行比对搜寻分析适合对使用者进行“补运”的“商品”、“人员”或“服务”，而直接输出显示“显示分析结果及建议事项”。
又，后端码亦可为一种五行能量分析码，后端码运算模块转换远程数据库内的数据为一对应的后端码，请配合参看图1、图7、图8中所示，其中于服务器端10至少内建有一关于个人数据等的人力数据记录库12、一关于物品、金融投资等的金物流数据记录库13及一关于知识及信息数据的知识及信息数据记录库14，并使服务器端10的人力数据记录库12，是借由网络与外界人力资源供货商的人力数据库30形成连线，又服务器端主机端10的金物流数据记录库13，同样借由网络与外界金物流供应厂商的金物流数据库40形成连线，并使服务器端主机端10的知识及信息数据记录库14，则同样由网络与外界文化及进修等服务供货商的知识及信息数据库50形成连线，并使人力数据库30、金物流数据库40及知识及信息数据库50分别经由一转码模块31、41及51与服务器端10的人力数据记录库12、金物流数据记录库13及知识及信息数据记录库14形成对应连线，以此而构成一种数据库系统配置。
而后端码运算模块主要包含有一用以直接通过连线进入远程数据库内撷取数据的撷取数据库数据手段、一用以将数据为五行数据码的转换手段以及一用以储存后端码的数据记录库，其中转换手段主要是将远程数据库的数据转换成相所数据所属的五行能量分布函数，经由撷取一五行能量数据库的对应数据，并进行编码转换动作而形成一种为五行能量数据码形态的后端码。
再请配合参看图7至10中所示，其中各数据的撷取编排方式，是包括如下1、人力数据部分其中人力数据的撷取编排，是可经由以下步骤来达成(如图8中所示)一、撷取人力数据库的数据由服务器端10控制人力数据记录库12通过网络与现有通路人力数据库30进行连线，并直接由网络撷取现有通路人力数据库30的人力数据；二、转换人力数据为五行分布将现有通路人力数据库30上的人力数据，依人力数据内容，转换成五行能量分布函数；三、计算人力数据的五行能量数据将上述步骤转换后的人力数据，依所分布的五行能量分布函数经由服务器端10内建的五行能量数据库的对应数据，透过撷取运算而获得各人力数据的五行能量的分布数据强弱；四、将人力数据的五行数据编为五行人力数据码
将上述步骤由各人力数据所运算出的五行能量数据的结果，利用转码模块31来进行编码转换动作，而使得各通路的人力数据，得以转换成一五行人力数据码，即对应于该人力数据的后端码；五、储存五行数据编码于人力数据记录库内将各人力数据转换成的众多笔不同的五行人力数据码，直接储存于服务器主机10的人力数据记录库12内。
此外，本发明的人力数据记录库12除了记录现有通路人力数据库30内的人力数据外，更可同步储存由五行能量分析端20，即如图1所示的客户端60，各使用者所输入的人力数据，其步骤如下一、于五行能量分析端进行使用者五行分析各使用者由五行能量分析端20，利用一五行能量分析系统，对使用者数据进行五行能量分析，并获得一五行能量分析的强弱分布数据，其中五行能量分析及强弱分布数据与上述前端码运算模块的运算方式大致相同，故不再重复赘述；二、转换使用者五行数据为五行能量分析码将所分析出的五行能量分布数据，利用转码模块21，即如前所述的前端码运算模块，转换编成一五行能量分析码，由于其五行能量分析码与人力数据记录库12的五行人力数据码的编码方式相同，故而由本步骤所形成的五行能量分析码，便可直接转变为五行人力数据码，来储存于人力数据记录库12内。
2、金物流数据部分金物流数据的撷取编排，是可经由以下步骤来达成(如图9中所示)一、撷取通路厂商金物流数据库的数据直接透过网络，将现有通路厂商金物流数据库的金物流数据，直接进行逐笔撷取的动作；二、进行金物流数据的卷标码编译
将上述步骤所撷取的各笔金物流数据，首先依厂商公司名称的笔划、座落方位等条件，订定该金物流数据厂商的五行属性分布而形成一相对应的五行能量分布函数，并依其五行属性分布撷取五行数据库的数据代人五行能量分布函数中进行运算，并将运算后的数据来决定各金物流数据所属“卷标码”；三、进行金物流数据的摘要码编译将撷取后的各笔金物流数据，依金物流商品、物品的分类、属性等条件，订定该金物流商品的类别五行属性分布的五行能量分布函数，并进一步依其五行分布撷取五行数据库的数据进行运算，运算后的数据结果即为各金物流数据所属的“摘要码”；四、进行金物流数据的内容码编译将撷取后的各笔金物流数据，依金物流商品、物品的形状、颜色等细节条件，订定该金物流商品的细部五行属性分布的五行能量分布函数，并进一步依其五行分布撷取五行数据库的数据进行运算，运算后的数据结果即为各金物流数据所属的“内容码”；五、构成金物流数据的五行金物流数据码经由上述步骤二至四的编码过程后，即可得到本发明五行数据码的前、中、后三段部分，再将各金物流数据的“卷标码”、“摘要码”及“内容码”整合后，即构成一五行金物流数据码，即相对于一物品的后端码，如可将一物品编码成42T23F17E14M04W；六、将五行金物流数据码储存于金物流数据记录库13内各笔的金物流数据经由上述步骤后，即具有各笔数据的五行金物流数据码，并再将各金物流数据的五行金物流数据码，储存于金物流数据记录库中，以供服务器端10运算时的搜寻撷取比对。
3、知识及信息数据部分其中知识及信息数据的撷取编排，是可经由以下步骤来达成(如图10中所示)一、撷取通路厂商知识及信息数据库的知识及信息数据直接透过网络，将现有通路厂商知识及信息数据库的知识及信息数据(如书借、进修课程等)，直接进行逐笔撷取的动作；二、进行知识及信息数据的卷标码编译将上述步骤所撷取的各笔知识及信息数据，首先依通路厂商的公司名称的笔划、座落方位等条件，订定该知识及信息数据厂商的五行属性分布，并依其五行属性分布撷取五行数据库的数据进行运算，并将运算后的数据来决定各知识及信息数据所属“卷标码”；三、进行知识及信息数据的摘要码编译将撷取后的各笔知识及信息数据，依知识及信息商品或服务的分类、属性等条件，订定该知识及信息商品的类别五行属性分布，并进一步依其五行分布撷取五行数据库的数据进行运算，运算后的数据结果即为各知识及信息数据所属的“摘要码”；四、进行金物流数据的内容码编译将撷取后的各笔金物流数据，依知识及信息商品、服务的形状、颜色或课程内容等细节条件，订定该知识及信息商品的细部五行属性分布，并进一步依其五行分布撷取五行数据库的数据进行运算，运算后的数据结果即为各知识及信息数据所属的“内容码”；五、构成知识及信息数据的五行金物流数据码经由上述步骤二至四的编码过程后，即可得到本发明五行数据码的前、中、后三段部分，再将各知识及信息数据的“卷标码”、“摘要码”及“内容码”整合后，即构成一五行知识及信息数据码，即对应于该知识及信息数据的后端码；六、将五行知识及信息数据码储存于知识及信息数据记录库内各笔的知识及信息数据经由上述步骤后，即具有各笔数据的五行知识及信息数据码，并再将各知识及信息数据的五行知识及信息数据码，储存于知识及信息数据记录库14中，以供服务器主机端10运算时的搜寻撷取比对。
再请配合参看图8、图11中所示，其中数据库系统的服务器端10，在每隔一设定时间后，亦会自动撷取通路厂商的数据，再进行比对更新的动作，其流程包括a、开始b、由各数据库撷取厂商最新数据服务器端10主动透过网络，进入各通路厂商的数据库内，撷取厂商最新的数据；c、各数据转码为五行数据码将各通路厂商的数据库数据，转码为五行数据码；d、将新的五行数据码与现有存在的五行数据码进行比对转码后的新五行数据码，传输进入服务器端10内，令服务器端10将现有存在的五行数据码与新转码的新五行数据码，进行判断比对是否为新的数据，若答案为否(NO)，则删除多余新转换的五行数据码；e、更新现有数据记录库的数据记录若前一步骤的比对结果答案为是(YES)，则将新的行数据码存入数据记录库中，将现有的五行数据码进行覆盖更新；f、分析数据记录库的其它数据是否太旧此一步骤，即是由服务器端10主动去搜寻数据记录库内的五行数据码，是否已经有一段设定时间未更新，若答案为是(YES)表示数据太旧，则系统会自动删除现有的五行数据码，若答案为否(NO)，则继续保留此一五行数据码的数据；g、完成各数据记录库的更新经由上述各步骤来完成各数据记录库的自动更新功能，达到经常保持数据正确的功效。
其次，本发明在各数据库数据透过相对应的转码模块进行转码时，请配合参看图9，可另加入一记录参数，其中该记录参数可包含一时序参数，而该时序参数则可包含数据建文件时间、更改时间及使用时间等，将此一记录参数加入所数据库相对的数据码，借此可让五行能量数据码具有时序的排序效果，使各记录的时间变化具有连贯性，同时亦能配合回路关是进行流程控制，来达到除错的目的与功能。
请配合参看图2、图12，由图中可看到，前端码与后端码在经运算模块运算时，会分别加入一经验参数，而两者的经验参数起始为一预定的预定值。
接着再将前端码与后端码以一人工智能引擎进行交叉比对运算后，可得到一分析参数，又人工智能引擎主要包含有一人工智能推论模块、一推论控制模块、一学习模块及一交叉比对模块，请配合参看图13，其中人工智能推论模块可包含有数个不同的人工智能运算方式，如模糊理论运算、神经节点理论运算、专家系统等，以便将输入的前、后端码依不同的运算系统计算成相对应的人工智能数据，如附件所示，即为一种配合前后端码而产生一分析参数的实例。
如图16所示，是为一种配合前、后端码产生一相对应人工智能数据的实施例，以上述前端码14T21F15E27M23W为例，该前端码的第一个对应“木”的数据为0.14，对应到该实施例为第二项(Term 2)，而对应的数据为0.93，第四个对应“金”的数据为0.27，对应到该实施例为第三项(Term 3)，所对应的数据为0.9，以此类推，而对应不同种类的前、后端码的对应图形或方法并不相同，且能相对应产生不同的人工智能数据。
其次，推论控制模块、学习模块及交叉比对模块的比对方式与上述人工智能推论模块的实施例类似，但依不同模块而有不同的波形及项目型能，可参见如附件所示的实例，在此不另赘述，而推论控制模块则可配合一控制参数，来控制所输入的前、后端码依何种人工智能运算方式来加以运算。
又学习模块主要是依据各次经由人工智能推论模块所计算出来的数据来进行比对，而借由前后次数据的比对，可产生一份判断、学习、自动修正的效果，再则于学习模块运算时，亦可另加入一学习时序参数。
而在进行人工智能引擎的作业流程前，前、后端码可配合一时序参数进行运算，其中该时序参数是根据数据输入或撷取的时间，运算的时间或者相对事物的时间等所运算而得，如此可让该前、后端码的运算结果具备有时序上的控制效果。
另外交叉比对模块主要是将前、后端码经人工智能推论模块所运算的人工智能数据进行交叉比对，而产生一分析参数，请配合参看第十二、十三图，此时可另包含有一交叉比对控制模块，来设定并控制相关的环境参数，并输入特殊的条件等，然后将该分析参数加入前端码或后端码中，再次经由该人工智能引擎进行运算，并且将该分析参数记录于另一数据库中，以前、后端码分别为八组编码的情况为例，将前、后端码进行交叉比对运算后，所得到的分析参数可附加到前端码或后端码上，使前端码或者后端码变成九组编码，然后再与八组编码的后端码或前端码经人工智能推论模块、学习模块及交叉比对模块进行再次的交叉比对运算，再得到新一组的分析参数。
此时可将两次比对所得的分析参数加入前次比对中未添加分析参数的编码中，如前次比对是将第一次的分析参数加入前端码，使前端码成为九组的编码，则此次比对后，将两组分析参数均加入后端码，而使后端成为十组的编码，而再进行第三次的交叉比对运算。
如此可依交叉比对所得的分析参数，来判断前、后端码间的强弱关系，并且在将前端码与数据库中各组数据所运算而成的后端码分别进行交叉比对运算后，依所得的分析参数，来决定前端码与各后端码间的关系，并且依前、后端码间的关系，由使用者界面输出，此时由于后端码是由数据库中的数据值所运算所得，故可于输出时，由所选取的后端码直接对应到所对应的数据库值，而将该数据库值由使用者界面输出。
其中，于交叉比对模块运算前亦可事先加入一分析参数的默认值，请配合参看图13，此一分析参数的预定值可为0或者前次该使用者运算结果的记录值，借此可借由该分析参数默认值的加入，将前次使用者运算结果考虑在本次的运算中，如此不仅可让不同使用者的使用习惯与经验，立即反应到下次的运算之中，使交叉比对分析模块的运算结果，能更符合使用者的需求外，更可节省相对前、后端码间重复运算的时间，让该系统所需的运算时间随使用者使用次数的增加而缩短。
另外使用者可针对由使用者界面所输出的数据进行选取及校对，请配合参看图12、图14，此时可依使用者所选取及校对的结果，选择输出或再次运算，并进行统计分析，而依据使用者选取的项目，适当地修正分析参数，再将所修正后分析参数重新加入前端码或后端码中，以人工智能引擎进行再次的交叉比对运算，而得到另一比对结果，并再次将此一比对结果输出至使用者界面，供使用者再次的选取与校对，如此经由使用者的多次选取与校对，可得到最适当的输出结果，因此该系统可透过与使用者间的互动，而达到修正与调整的效果。
另外，请配合参看图12、图15，可将使用者所选取数据相对应的分析参数记录于数据库中，而在预定的时间或笔数后，对于所记录的分析参数透过一统计分析模块来进行分析统计，如此便可借由该分析统计的结果，来对使用者的行为模式进行记录与分析，然后依据此一分析结果，再经过一经验参数修正模块来修正前、后端码初始的经验值，而使前、后端码在运算时，能更配合使用者个人的行为模式，因此该系统便能经由与使用者间的互动，而具有学习、记录的效果。
另外，再请配合参看图1，本发明是可用网络主从构架的模式，以服务器端主机架设一本系统的服务器端(server)10，而本发明的服务器端10则利用网络通讯协议(如TCP/IP等)与网际网络(INTERNET)70形成连通，而该服务器端10并本身并具备有储存客户数据的服务器数据库(server database)11，并再利用分布式数据库的架构概念，而使该服务器端10与各通路厂商的远程通路数据库31进行网络连线，以便使服务器端10主机由各通路厂商的通路数据库，有效的掌握各通路厂商所供应物品的五行属性以及提供的相关服务，而各使用者的客户端60则可直接借由网际网络20，直接连线到本发明服务器端10的网站上，经由注册及个人相关数据的建立，即可由服务器端10提供具五行能量分析功能及数据库的支持作用。
以将本系统运用于命理上为例，其中输入值可由使用者于使用者界面输入其出生年、月、日及所欲命理算命的项目，如婚姻、交友、购物、投资、流年、大运等，再将使用者所输入的时间、场所等变量参数，经由特定的运算模块，如五行编码运算模块，配合预定的经验参数而运算编成一具五行分析成分的前端码。
同时，将数据库所储存或连结的数据值，如个人、企业、远程数据库、网站等，依特定的运算模块，并配合预定的经验参数而运算编成一人工智能编码的后端码，其中该人工智能编码亦可配合前端码的五行分析方式，而构成一亦具备五行分析成分的人工智能编码。
将前端码与数据库中的后端码，以人工智能引擎进行交叉比对运算后，可依据使用者所输入的命理项目，来决定经交叉比对后分析参数的强弱次序，并据此决定数据库中各组相对数据与使用者所算命理事项的关系，而由所相对的后端码直接对应到数据库所储存或所连结的数据、网站等，由使用者界面输出建议数据。
此时使用者便可针对所输出的建议数据进行选取与校对，是否所输出的数据符合该使用者的需求，然后可依使用者所选取或未选取项目相对应的分析参数进行统计分析，然后依此修正分析参数，再次进行交叉分析，并依新分析结果所得的新分析参数排列强弱，再次输出建议数据，供使用者选取与校对，而能最终得到最符合使用者需求的结果。
借此可透过与使用者间的互动，来修正每次的运算结果，并借由统计修正模块，来记录个别使用者所选取或不选取数据相对应的分析参数，并统计分析使用者的行为模式，进而利用经验参数修正模块，适当地修正经验参数，以便能于使用者在运算不同命理项目时，依使用者本身的特性及行为模式等，准确地提供使用者所需的数据，能达到学习、修正的目的与效果，并且配合不同的使用者及不同的时、地、事项等，提供不同的使用者，不同、准确并符合其实际需求的信息，而让配合此一交叉分析系统的命理软件，其运算结果能更为准确、多元。
其次，以将本系统运用于电子商务为例，对消费者而言，透过本系统记录使用者的消费、选取习惯，及自动学习及修正的能力，可自动提供消费者真正符合其实际需求与习惯的商品建议，而简化消费者选购电子商务商品所需的时间，并且对于厂商而言，透过本系统，不仅可连结更多的商品数据库，提供其客户更多的消费选择，并且亦可针对不同客户的消费习惯与需求，主动提供相对应的商品与信息，供特定的客户选购，而可提供完整的决策资源，以借此大幅扩大其商机并节省营运成本。
此时，因系统在比对各数据库的数据时，仅需以使用者数据所转换成的五行能量分析码与各数据库所转换成的五行能量数据码直接进行交叉运算、比对，如此不仅可克服各数据库间因其编码方式、使用界面的不同，而造成无法相互运算、比对的缺失，同时亦可大幅简化各数据库间比对所需的时间，并且配合上述人工智能系统，从而记录因不同使用者的使用习惯、需求、及选取数据取向等所得到的变量值，来自动筛检符合特定使用者的数据，使得进行数据库搜寻与比对时，不需每次均从头开始，而能大幅缩减数据库运算与比对所需的时间与成本。
权利要求
1.一种智能决策支持系统，其特征在于所述智能决策支持系统包含有一可编辑输入数据为一前端码的前端码运算模块；一可编辑远程数据库内的数据为一后端码的后端码运算模块；一可对前端码及后端码进行交叉比对分析，并产生一分析参数的人工智能引擎；一使用者界面，供使用者输入特定信息并输出比对结果；一可对上述交叉比对模块进行统计分析，并能修正分析参数的统计分析模块；以及一可依据统计分析模块的分析结果，进行前、后端码修正的经验参数修正模块；其中人工智能引擎主要包含有一用以将前、后端码计算成相对应的人工智能数据的人工智能推论模块；一用以依据各次经由人工智能推论模块所计算出来的数据来进行比对，而产生判断、学习、自动修正效果的学习模块；及一用以将前、后端码经人工智能推论模块所运算的人工智能数据进行交叉比对，而产生分析参数的交叉比对模块。
2.根据权利要求1所述的智能决策支持系统，其特征在于人工智能引擎另设置有一推论控制模块，来控制所输入的前、后端码依何种人工智能运算方式来加以运算。
3.根据权利要求1所述的智能决策支持系统，其特征在于人工智能引擎另包含有一交叉比对控制模块，来设定并控制相关的环境参数，并输入特殊的条件。
4.根据权利要求1所述的智能决策支持系统，其特征在于经由人工智能引擎所产生的分析参数，是依序累进替换前、后端码，并再次进行交叉分析比对。
5.根据权利要求1所述的智能决策支持系统，其特征在于前端码运算模块另存在有一经验参数，并且经验参数模块可修正前端码的经验参数。
6.根据权利要求1所述的智能决策支持系统，其特征在于后端码运算模块另存在有一经验参数，并且经验参数模块可修正后端码的经验参数。
7.根据权利要求1所述的智能决策支持系统，其特征在于统计分析模块是依据使用者于使用者界面所选取的项目，来进行统计分析。
8.根据权利要求1所述的智能决策支持系统，其特征在于于人工智能引擎运算前事先加入有一分析参数的默认值。
9.根据权利要求8所述的智能决策支持系统，其特征在于分析参数的预定值为前次运算结果的记录值。
10.根据权利要求1所述的智能决策支持系统，其特征在于于学习模块运算时，另加入有一学习时序参数。
11.根据权利要求1所述的智能决策支持系统，其特征在于于前、后端码中分别加入有一时序参数，且时序参数是根据数据输入或撷取的时间，运算的时间或者相对事物的时间运算而得。
12.根据权利要求1所述的智能决策支持系统，其特征在于前端码运算模块包括有a、必要数据输入手段内建供输入必要条件数据；b、必要条件数据转换手段内建将必要条件数据，转换成可供系统分析的五行能量分布函数；c、数据运算手段内建一五行能量分析数据库，五行能量分析数据库内建一初始值及变量值，可依所输入的数据转换的五行能量分布函数，进行五行能量分析数据库对照的数据，来运算出所输入数据的五行强弱运算分析；d、五行能量分析码编码手段将必要数据五行能量值，进行编译转码为五行能量分析码，而成为一因数编码。
13.根据权利要求12所述的智能决策支持系统，其特征在于上述必要数据输入手段的必要条件数据，可为个人的姓名及出生年、月、日。
14.根据权利要求12所述的智能决策支持系统，其特征在于另包含有一选择条件输入手段，供内建供输入选择条件，如期间及项目；及一选择条件数据转换手段，供内建将选择条件数据，转换成可供系统分析的五行能量分布函数。
15.根据权利要求14所述的智能决策支持系统，其特征在于针对由必要条件数据转换的五行能量分布函数与由选择数据转换的五行能量分布函数，进行五行能量分析数据对照，来运算出必要条件与选择条件间的五行强弱分析，来形成一种因所选择数据而异的变量编码，将因数编码及变量编码共同组合成一为五行能量分析码形式的前端码。
16.根据权利要求15所述的智能决策支持系统，其特征在于上述进行五行能量分析是先将数据转换为干、支型式，然后依各项数据的干、支分布，对应撷取五行能量分析数据库内建数据进行计算，来获得各数据所属的“金”、“木”、“水”、“火”、“土”五行能量强弱。
17.根据权利要求1所述的智能决策支持系统，其特征在于后端码运算模块包含有一撷取数据库数据手段直接通过连线进入远程数据库内撷取数据；一将数据为五行数据码的转换手段将数据库的数据转换成相所数据所属的五行能量分布函数，经由撷取一五行能量数据库的对应数据，并进行编码转换动作而形成一种为五行能量数据码形态的后端码；以及一用以储存后端码的数据记录库。
18.根据权利要求17所述的智能决策支持系统，其特征在于数据记录库包含有一人力数据记录库，用以与一远程人力数据库端形成对应连线，并储存远程人力数据库所转换形成的后端码。
19.根据权利要求17所述的智能决策支持系统，其特征在于数据记录库包含有一金物流数据记录库，用以与一远程金物流数据库端形成对应连线，并储存远程金物流数据库所转换形成的后端码。
20.根据权利要求19所述的智能决策支持系统，其特征在于后端码运算模块的转换手段主要包含有一金物流数据的卷标码编译手段依撷取金物流数据的厂商五行属性，透过五行能量数据库，数据运算进行编译为“卷标码”；一金物流数据摘要码编译手段依撷取金物流数据的供给商品类别的五行属性，借由五行能量数据库的数据，运算编译为“摘要码”；一金物流数据内容码编译手段依撷取金物流数据的供给商品细节内容的五行属性，借由五行能量数据库的数据，运算编译为“内容码”；以及一五行数据码汇整编码手段依各物数据的“卷标码”、“摘要码”及“内容码”汇整为一种形式为五行能量金物流数据码的后端码。
21.根据权利要求17所述的智能决策支持系统，其特征在于数据记录库包含有一知识及信息数据记录库，用以与一远程知识及信息数据库端形成对应连线，并储存远程知识及信息数据库所转换形成的后端码。
22.根据权利要求21所述的智能决策支持系统，其特征在于后端码运算模块的转换手段主要包含有一知识及信息数据的卷标码编译手段依撷取知识及信息数据的厂商五行属性，透过五行能量数据库，数据运算进行编译为“卷标码”；一知识及信息数据摘要码编译手段依撷取知识及信息数据的供给商品或服务类别的五行属性，借由五行能量数据库的数据，运算编译为“摘要码”；一知识及信息数据内容码编译手段依撷取知识及信息数据的供给商品或服务细节内容的五行属性，借由五行能量数据库的数据，运算编译为“内容码”；以及一五行数据码汇整编码手段依各物数据的“卷标码”、“摘要码”及“内容码”汇整为一种形式为五行能量知识及信息数据码的后端码。
23.根据权利要求17所述的智能决策支持系统，其特征在于后端码运算模块另包括有一数据库撷取厂商最新数据手段透过网络，进入各远程数据库内，撷取远程数据库内的数据；一各数据转码为比对手段将远程数据库的数据，转码为新的后端码并与数据记录库内所储存的后端码进行比对，若为新数据则覆盖现有数据，若并非新数据则删除新转换的五行数据码；以及一数据记录库的除旧手段用以搜寻数据记录库的后端码是否一段时间未更新，若答案为肯定表示数据太旧，则系统会自动删除现有的后端码，若答案为否定，则继续保留此一后端码的数据，以此完成数据记录库的自动更新。
全文摘要
本发明主要是关于一种智能决策支持系统，其主要是包含有一可分别将所输入数据及远程数据库数据分别编辑成前、后端码的前端码运算模块及后端码运算模块，以及一可对前、后端码进行交叉比对的交叉比对模块，并借此产生一分析参数，然后将该分析参数依序累进替换前、后端码，而重复交叉比对，以借此决定前、后端码所对应数据间的关系，并且利用使用者对于所输出数据的选取与校对，透过一统计分析模块及经验参数修正模块，适当地统计、记录并修正对应的分析参数及经验参数，来提供一种具备有学习、修正能力的智能决策支持系统。
文档编号G06Q30/00GK1741050SQ20041005722
公开日2006年3月1日 申请日期2004年8月23日 优先权日2004年8月23日
发明者郑易诚 申请人:扬兴人工智慧研发股份有限公司