企业级智能决策支持系统是在信息系统环境下，利用企业内外部数据资源、数学模型、专家知识和其它智能决策方法，在整个企业范围内支持管理决策的智能系统。企业级决策支持系统不仅具有智能决策支持系统的所有特征，而且在决策结果、决策资源的利用和实现技术等方面有比个人决策支持系统更高的要求。企业决策支持系统面向企业决策，在决策中目标不是单一的，更多的是多个目标的综合，定量和定性的目标之间的统一；决策的依据不仅是通过知识工程方法得到的专家知识，更多的需要依赖企业运行中积累的大量历史数据，通过机器学习和知识发现技术自动地学习新的知识；企业决策支持系统与信息系统的各个层次相联系，需要随着业务的变化改变决策模式，在方法的多样性和结构的灵活性方面都有更高的要求。企业级智能决策支持系统研究要反映企业决策的环境、目标和要求，充分利用智能决策支持系统的研究成果，同时根据企业级决策的需要，探索适应企业级决策特点的决策过程、智能方法和体系结构。这也是本文研究的出发点。 本文围绕企业级决策的需要和信息特性，根据企业环境的特殊性和决策问题的复杂性，从企业决策的信息结构与信息环境、决策知识的获取与决策策略的实现、数据驱动的决策支持、定性与定量决策方法的集成以及系统的适应性等方面深入研究企业级决策支持系统的信息特征、决策过程、决策部件和体系结构。主要研究内容包括： 1．综述了智能决策支持系统的研究现状，以决策支持系统的智能化程度为主线总结了智能决策支持系统发展中产生的几种系统模型、系统体系结构、经典运筹学中的定量决策模型和人工智能出现以来的智能决策方法及决策中的认知问题，讨论了企业级决策支持系统的发展趋势和面临的挑战。 2．研究了企业级智能决策支持系统的决策体系，从智能决策支持的角度探讨数据、信息和知识的网状关系，研究了企业决策中的信息结构与信息环境、信息决策过程中的信息获取、信息处理和决策策略的选择问题。研究了数据驱动的决策方法，提出了一个基于数据仓库和OLAP技术的企业级决策支持系统模型，讨论了EDSS中的知识处理、知识表示和基于知识系统的开发过程。 3．研究了定量方法和定性方法的选择与融合问题，总结了最优化决策方法的特点，详细阐述了极大值原理在管理决策中的应用，讨论了计算智能方法在不确定性决策中的应用，提出了智能决策方法选择的智能适应度和综合智能适应度的合肥工业大学博士论文摘要概念，并给出了采用模糊模式识别方法计算智能适应度和方法选择的计算方法，研究了最优化决策方法和神经网络、专家系统的集成方式。 4.研究了企业级决策支持系统中决策过程支持，总结了智能系统与决策支持系统结合的方式，提出一个基于Multi一Ageni的决策过程支持系统结构，描述了体系结构中各类Ageni的定义、Ageni之间的协调与合作方式，并给出了一个基于Multi一Ageni的能力规划系统的决策过程例子。 5.深入研究了基于构件的企业信息系统和决策支持系统的层次结构，研究了系统体系结构构件及其连接方式的形式化描述，提出了基于构件的信息系统软件结构层次化模型。研究了基于构件的企业决策支持系统平台及其学习和控制机制，提出了基于构件的自适应软件体系结构模型，讨论了基于Agent的软件构件层次结构和实现技术。 论文围绕企业级决策的环境和目标，充分利用DSS的研究成果，从基于知识的决策过程、决策方法和决策系统方面展开研究，系统分析了企业级决策支持系统的特征、方法、结构与技术，初步形成完整的企业级决策支持系统的理论体系，为决策支持系统的研究开拓了更为广阔的空间。