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针对决策支持方法在实际的决策过程中无法提供良好决策支持的问题,本文提出了一种以隐马尔可夫模型为基础的决策支持方法.通过利用隐马尔可夫模型对序列编码进行训练,得到最优决策序列,将其作为数据样本,运用隐马尔可夫模型描述环境特征与决策结果的映射关系,以提高获得决策规则信息的响应时间.通过仿真对比表明：该方法能够充分挖掘决策表的决策能力,以提供强有力的决策支持.