随着信息技术的不断发展，商务智能已经得到了越来越多的关注。商务智能建设的主要目标是企业决策支持。在企业的商务决策中，决策者常常运用在实践中不断积累的案例经验知识来辅助决策。案例形式的经验知识结构化程度较差，不能够被通用的企业商务智能来处理而辅助决策。本文针对这一现实问题，提出了应用案例推理(Case-based Reasoning，CBR)技术来处理案例经验知识，可以提高商务智能的知识处理能力。围绕着CBR技术，也有许多集成推理方案，采用基于集成案例推理的学习方案有助于完善CBR系统的功能，充分发挥CBR与其他技术的各自优势。本文首先阐述了商务智能其概念、功能和工作过程，从智能决策支持的角度研究了商务智能决策支持系统及其相关技术构成。针对智能决策支持系统研究中所存在的问题，提出了基于集成案例推理的智能决策技术，介绍了基于案例推理的相关理论、工作机理，并对相似性进行了深入的探讨；接着介绍了案例推理与其他方法的集成技术，并设计了一个混合了CBR、RBR(Rule-based Reasoning)和DM(Date Mining，DM)的集成案例推理的推理模型，描述了系统的推理过程。应用上述理论和推理模型，本文提出了基于集成案例推理的商务智能决策系统框架，分析商务智能决策的过程，研究商务智能决策的案例表示方法，提出了一个基于集成案例推理的混合相似性计算模型，并以实例加以验证。最后讨论了商务智能决策系统中案例知识的数据挖掘技术，提出了基于归纳学习的案例规则挖掘方法，应用该方法可以挖掘出案例库的不确定规则，辅助系统案例推理过程，加强商务智能决策支持系统的知识处理能力。