在統計問題分析中，統計套裝軟體的應用，為相當重要的一環。一則可加速處理複雜 而龐大的資訊；另一則可提供統計分析者迅速進行多種統計方法的分析比較與評估。 是故統計套裝軟體除強化統計分析之精確性與便利性外，亦是高統計分析的時效性與 多元性。 由於各知識領域對統計科學日益重視，使得非統計專業人員大量採用統計套裝軟體以 進行統計分析。而現今一般套裝軟體皆具有易於使用及提供良好數值處理功能的優點 ，但其應用上限制，諸如無法對研究問題加以定義、資料輸出入缺乏有效管理、無法 依資料特性提供正確分析模式、缺乏輸出報表的解釋能力等，皆易使非統計專業人員 有嚴重誤用統計套裝軟體的危險與不便。 本文考慮引進專家系統（EXPERT SYSTEMS），以其統計知識庫改善現今統計套裝軟體 的缺失與限制；並援用決策支援系統（DECISION SUPPORT SYSTEMS）中資料庫與管理 系統，提供資訊輸出入的有效管理，及強化模式建構和系統運作功能。文中並提出一 可行之整合性觀念架構，以建構一統計專家系統，進一步協助非統計專業人員從事便 便利與正確的統計分析工作。 最後分別選擇適當之現存軟體，專家系統方面引用GURU語言，統計算系統則援用SAS 套裝軟體，進行實例合運作。除對統計模式之知識表示法與專家系統，做一具體實際 操作整合外，並對本文所提之統計專家系統架構的優缺點做一探討。 文章架構如下： 一、緒論 二、文獻回顧 三、統計專家系統之觀念架構 四、原型系統建構與實例 運作 五、結論與建議

決策支援系統（DSS）為晚近發展的資訊系統，具有以下的特色： 1.強調系統的彈性與適應性； 2.採用使用者最易接受的對話方式； 3.支援不同階層管理者的決策； 4.結合模式庫與資料庫； 5.針對半結構或非結構化的問題。 另一方面，財務管理無論在資金的取得、管理或運用上，均面臨許多的決策。各個決 策相互關聯貫串，實非簡化的、各別獨立討論的模式所能函納。僅就資本支出決策而 言，即涉及資金取得方式、資本支出型態或項目的評估與選擇、短期營運資金需求及 來源、以及環境預測等問題，各項決策又各受到不同環境、資源限制、不同目標設定 、不同決策者的影響。若僅就其中一部份探討，充其量只能獲得次佳化的結果。 本論文計一冊，分七章、二十八節，凡七萬餘言，希望由對決策支援系統之內涵、發 展方法等之探討出發，實地構建一個支援財務決策的輔助系統，以瞭解其運用之潛力 與限制，作為更進一步研究的參考。

近年來，產、官、學界逐漸重視民眾健康資訊的管理與應用，加上消費者自主意識的提高，促使醫院加速進行醫療資訊化，以提升醫療品質及效率，同時滿足就醫者對醫療相關資訊與決策支援的需求。此外，網際網路技術的快速發展、健康保健觀念及醫療資訊政策普及化所帶來的影響，也使得提供線上即時、個人化、智慧型的健檢決策支援系統，成為了一個關鍵的研究與實務應用課題。目前大多數的健康檢查中心因主、客觀的限制，只能提供就醫者套餐式健檢組合，供就醫者作為健康檢查參考。依醫者雖可選擇健檢服務客製化模式，就個人需要或喜好增減檢查項目，但仍無法滿足個人化健檢服務需求，亦即得到專業推薦且符合個人差異與需要的個人化健檢組合方案。再者，過去的健檢系統除缺乏個人化健檢推薦功能，對於個人保健建議及後續就醫服務等亦缺乏整合性服務。而以往醫療資訊化過程中，因缺乏醫療資訊標準格式之發展，也限制醫療資訊在院所間之交換與流通，造成整合性醫療服務的困難。面對上述醫療資訊不對稱及個人化保健與醫療系統支援環境缺乏的困難，整合資料、模式及知識技術的個人化智慧型健檢決策支援系統，成為一個可行且重要的解決方法。由於此課題在文獻上缺乏具體成果，本研究的目的即在提出一個全球資訊網環境中個人化智慧型健檢決策支援系統 (Personalized Intelligent Decision Support System for Health Examination, PIDSSHE)的架構及流程，系統功能著重於個人化健檢、保健及醫療等方案的推薦，以及智慧型輔助診斷和即時性醫療資訊交換等。本論文也將提出系統發展方法並建置原型系統，以驗證架構、流程及方法的可行性與效益。 / In recent years, the health industry, the government as well as the academic area pay more attention to the people’s health information management and applications. Due to the promotion of consumer health information, the proliferation of Internet, the awareness of healthcare, and the policy of mdical care information, how to provide online personalized intelligent healthcare decision support systems becomes an critical academic and applied research issue. Most health exam centers only offer health exam packages to the patients due to subjective or objective restrictions. Even the patients may customize their health exams by adding or dropping certain health exam items, it does not meet the needs of personalized health exam recommendation based on individual differences and personal needs. Moreover, there are no integrated services for follow-up personalized clinical care recommendations. The exchanges of medical information between hospitals are limited due to the lacks of medical information exchange standards. In turn, it leads to the gaps of integrated medical services. Facing the medical information assymetry and the difficulties of current medical supporting environment, an intelligent decision support system for personalized healthcare based on the integration of data, models, and knowledge is a feasible and important solution. To fill the research gaps, our research proposes a web-based intelligent decision support system for personalized health care. To fill the research gaps, our research is to propose the system architecture and processes of a Web-based intelligent decision support systems for personalized healthcare. We also illustrate our system development methodology as well as our prototype to validate the feasibility and effectiveness of our system architecture, processes and methodology.

本文共壹冊，分柒章，約四萬言，章節目錄如下： 第一章：導論 一、前言，二、研究動機，三、研究目的，四、研究架構，五、研究限制。 第二章：緊急事故本質探討 一、名詞解釋，二、緊急事故性質，三、緊急事故影響與後果，四、面臨緊急事故時 之個人與組織行為，五、災變之防治。 第三章：緊急事故的管理 一、管理架構，二、管理之規劃與控制活動。 第四章：決策支援系統理論基礎 一、決策支援系統定義與特性，二、傳統EDP,MIS 與DSS 之比較，三、系統建立方法 。 第五章：緊急事故管理之決策支援系統設計 一、緊急事故下之決策程序，二、決策特徵，三、功能架構，四、系統建立。 第六章：個案實例 一、個案背景介紹，二、核能電廠緊急應變措施，三、系統需求，四、建立與實施。 第七章：結論與建議 一、結論，二、建議。 環繞人類四周環境中，常有許多不確定的災變隨時可能降臨。且發生災變時，如果資 訊缺乏或運用不當，常造成不必要的損失與傷亡。本研究係研究有關決策支援系統在 緊急事故管理上之應用，籍資訊的提供與利用，以支援緊急事故防治。 決策支援系統具有（一）易於使用，（二）模式庫與資料庫整合，（三）適於解決非 結構性問題，（四）具有良好彈性等特性，而緊急事故管理更明顯涉及決策者的價值 判斷，及對不確定環境的偏好，因此面臨這種結構程度低的問題，一個考慮完整的決 策支援系統將能提供管理人員更有效的支援。 本文之研究共分四部份，第一部份探討緊急事故的特性與本質，及面臨災變時人與群 體的行為與反應，第二部份探討緊急事故管理之決策程序與決策特性，第三部份則以 文獻分析方式探討決策支援系統相關文獻，以作為建造系統時指引，第四部份則以個 案研究法，針對核能電廠緊急事故之疏散掩蔽決策，提出應建立之決策支援系統。

企業資源有限，需要決策。透過科學化的行銷模式，模擬行銷努力與行銷績效的關係，結合使用者的經驗，對於實務上複雜的行銷決策，提供績效預期的參考，以便適當地將企業資源做最合理與最適化的分配。隨著行銷環境的日益複雜，經理人決策的複雜度與困難性與日俱增，但所幸由於行銷決策支援系統的漸趨成熟、行銷經理人的專業提昇、行銷理論與模式發展更趨於企業實務運作的一致性、行銷模式使用價值的認同與接受等因素，科學化行銷模式在企業實務中的運用將更為普遍，可以提供行銷經理人在複雜的行銷環境中，提昇其行銷績效。 本研究的主要目的在以實證探討國內企業使用行銷模式做為決策參考工具的可行性、效益與限制，並藉以瞭解企業界對使用行銷模式的態度與評價。本研究以Lodish(1971)的CALLPLAN模式做為企業實證的行銷模式，以較大的實驗樣本數，並以靜態組間比較(The Static-Group Comparison)進行實驗組與控制組的行銷績效檢定分析，藉以瞭解行銷績效與行銷努力的關係。 實證研究結果發現在本研究所定義與蒐集的六項行銷績效指標中，不僅在銷售額與利潤兩項數值資料的績效表現，經過統計方法的檢定，在成長幅度上實驗組皆顯著高於對應之控制組；在另四項軟性資料指標（決策品質、決策效率、管理效果、新客戶開發與掌握）上，實驗組亦有令人滿意的績效表現。證明在現今國內企業的行銷環境中，若能善加利用科學行銷模式做為績效模擬預期的工具，將對企業運作的實際績效能有相當的助益。

面臨半結構化及非結構化的決策問題，通常需要結合專家的知識、配合大量資料的處理及進行適當的模式運算，方能解決此類問題；人力資源管理所面臨的各種問題如：人力規畫、績效評估、教育訓練…等問題，亦屬於半結構及非結構的問題；因此，單一的電腦資訊系統如：管理資訊系統、決策動搖系統及專家系統，是無法有效處理此類問題；所以，整合資料、知識及模式的專家決策支援系統才是解決人力資源管理所面對問題的有效之道。 　　系統發展層次架構法，將整個系統發展過程區分成三個層次；應用層、概念層及實體層，而在此三層次之間透過邏輯對映及實體對映，以確保各層次之獨立性。在應用層中，利用超媒體方法中之節點-鏈結模式，表現出人力資源管理中相關之資料、知識、模式、畫面及介面之關係；在概念層中則利用物件導向方法,利用物件導向中之繼承、組合及參考關係，將應用層中之資料、知識、模式、畫面及介面歸納成各種物件類別，藉以產生人力資源管理超媒體專家決策支援系統之物件導向概念模式圖；在實體層中則利用軟體整合方式，將資料庫軟體、知識庫軟體、模式庫軟體及介面製作軟體整合在一起，以完成人力資源管理超媒體專家決策支援系統之實體建置及設計。 　　因此，在人的價值日益提高，人力資源管理的重要性亦相對提昇之下，使用傳統資訊系統已不足以解決人力資源管理之問題；唯有利用整合性專家決策支援系統之觀念架構配合系統發展層次架構法所發展之人力資源管理超媒體專家決策支援系統，才能解決目前人力資源管理資訊系統所面臨的困難；所以，本研究之目的即在探討人力資源管理超媒體專家決策支援系統之管理功能、整合架構、模式方法、發展流程與作業環境，以引導系統的開發、使用及管理，並且提出一個處理績效評估之原型系統以資驗證。

專家決策支援系統（Expert Decision Support System）是一種結合專家 系統與決策支援系統功能於一體的電腦化資訊系統；它同時具備有處理定 性資料與定量資料的能力，可以進行各種知識法則的推論及數量模式的執 行與分析，以完整的支援問題之求解過程。 / The expert decision support system(EDSS) is a computer-based nformation system which integrates functions of the expert systemnd the decision support system. EDSS, which is capable ofrocessing symbolic and numerical data, provides the

投資人在投資決策之過程中，所分析之資料可分為財務性與非財務性資訊兩大類，然而受限於傳統財務資料格式之不一致，可能需花費額外之財力與物力來處理，甚至浪費精力於資料的重新輸入。另一方面，非財務資訊在投資決策過程中日益重要，但其龐大的資訊揭露量卻往往徒增投資人閱讀與搜尋上之不便，甚至降低了可閱讀性。 有鑑於上述兩大投資分析不便之處，本研究運用文字探勘(Text mining)技術，嘗試處理股東會年報中與企業策略相關之非財務性資訊，以協助閱讀者有效率地分析、整理這些半結構化，甚至是非結構化文字資訊。另一方面，本研究利用可延伸企業報導語言(eXtensible Business Reporting Language, XBRL)不受軟體平台限制，可於網路上自由下載流通等特性，作為財務資訊之資料來源，同時建立一種新的分析模式，透過連結機制之設計以連接非財務性與財務性資訊，並運用ROMC系統分析法與雛型系統設計法完成本企業策略分析決策支援系統，希冀能協助投資人能於短時間內瞭解並印證標的公司之產業發展與競爭策略，提升決策品質。 / There are two main data types in investment decision process: financial and non-financial. Because the inconsistent of data type in traditional financial data, investors may have more additional costs to solve this problem. In addition, non-financial data become more and more important in investment decision process, but huge amount of non-financial disclosure may reduce the readability and increase the difficulty of searching. To solve the above problems, we try to use text mining technology to handle the semi-structured or unstructured non-financial data related to business strategies in the annual reports of public companies effectively and efficiently. In addition, we use XBRL (eXtensible Business Reporting Language) to be our financial data resources because of its interoperability and re-usability. We also develop a new analytic method to link financial and non-financial data together. Finally, we use two system methodologies: R.O.M.C. and prototyping to design and build our business strategy analysis decision support system in order to help investors understand and prove strategies in companies, and improve the decision quality which they make.

人身風險管理為個人或家庭控制身體及財務損失機會，轉移風險獲得安全保障的管理方法與流程，其中人身保險為最常使用之風險移轉及理財工具．人身保險供需雙方所面臨的問題及作業程序包括消費者的保險需求預估、保險商品選擇..等。以及保險經營者的保險行銷、核保處理、保險精算、契約保全管理、理賠處理、資金運用等，其問題解決與程序處理之效率與效益，取決於人身保險相關資料、模式及知識之有效整合與運算。 　　本研究的目的即在探討人身風險管理中供給面之保險經營者及需求面之投保消費者之間的整合作業程序與互動關係，並提出一個專家決策支援系統架構來引導人身風險管理資訊系統之建構與應用，以支援供需兩個構面的資訊與決策需求。一個利用軟體整合方法所建立的人身保險選擇原型系統，將用來作為本研究的可行性驗證。資訊之組織、呈現及交談式操作介面，則採用超媒體方法，以提昇系統的執行及使用績效。 / Persnoal risk managment is a systematic approach for designing and managingpersonal or family security plans to control the risks of health and financiallosses. Enrolling in some personal insurance program is the most popular me-thod adopted by people for risk and financial management.The decision problemsand operational processes related to both sides of providers and consumers inthe personal insurance industry include requirment analysis and productselection for the customers and marketing, underwriting, actuarial, constractadministration, claims processing, and financial investment for the insurancecompanies.To carry out these procedures and solve the target problems effici-ently and effectively require the proper integration and process of associateddata, model, and knowledge. 　　The goal of this paper is to propose an integrated process for personalrisk management while takes into account both functions and interactions ofinsurance provid ers and customers, as well as to present a conceptual expertdecision support system architecture for guiding the system design andimplementation to satisfy various informationand decision needs from bothparties. Also provided in this paper is a software integration approachfor constructing a prototyped system focusing on personal insurance policyselection. Hypermedia concept and technology is used for informationsystem performances.

傳統的資產負債管理(Asset-Liability Management，ALM)研究大多強調數量分析方法，並未考慮資料來源的問題。然而在銀行實務上，資產負債管理人員卻必須根據現有內外部資料來釐定資產負債組合的整体政策。在決策支援系統中，模式整合的功能包含模式之組合及連結等，可用以整合數量分析模式與相關資料。本研究運用人工智慧技術來探討資產負債管理中模式整合之問題。藉此可以明瞭ALM的分析流程，以作為銀行人員訓練之參考。另一方面由於應用黑板架構發展系統，也可以提供一個有彈性的整合環境，以反應使用者需求及資料異動狀況，亦可彈性新增、刪除及修改模式整合過程中的資料結構與知識內涵，以為未來連接理論技巧與實務環境之參考。 / The computer support for Asset Liability Management (ALM) in the literature emphasizes on the mathematical analysis and does not address the data source problems. In the practical banking environment, however, ALM decisions are made based on the dynamic internal and external data changes. Therefore, an ideal ALM decision support system has to consider the integration of data sources and mathematical analysis. Traditional Decision Support Systems (DSS) rely on the expert's assistance to understand the problem and formulate or integrate appropriate models. There is a growing recognition that incorporates Artificial Intelligence techniques (Al) into the DSS can enhance the acceptance of these decision aids by management. 　　This paper intends to develop an Intelligent Decision Support System (TDSS) and addresses the model integration concept for the ALM. In the paper, model integration is defined as a series of processes from which important decision making information is inferred through automatic data model mapping and mathematical model conversion. The investigation of model integration concept helps the ALM analysis process understanding which can be useful for baaldng personnel training. On the other hand, the IDSS provides a flexible integration environment in which the system can flexibly response to the user's analysis request with the updated data situations. Since the blackboard architecture used for the system development supports the modularization structure, its inherent maintainability aLows a flexible update of the domain knowledge and data structure, and can therefore serve as a testbed to evaluate the potential integration approaches of various ALM data and mathematical models.