我國發展BI的若干問題

1.關注BI的技術研究。

目前，我國在BI軟件開發和基礎理論的研究上都非常薄弱。應在研究開發領域中關注人工智能、認知科學的研究成果和數據挖掘算法的研究。

BI和人工智能的研究息息相關，要提高BI研究開發水平，必須緊密跟蹤人工智能領域的最新研究進展。目前，對人工智能的研究已擴展到對認知科學研究。認知科學引起的新的智能理論和技術方法的研究，將對人工智能的研究與發展起到促進作用。在對認知科學的研究中，多個西方國家的國家科學戰略計劃都對認知科學的研究進行了重點部署。多國合作的“國際人類前沿科學計劃”被國際上看作三個重要計劃之一，投資100億美元，認知科學是該計劃的重點內容。我國在1992年將“認知科學中若干重大前沿問題的研究”列入國家攀登計劃。認知科學的信息處理是認知科學的重要研究內容，得到了國際的重視。目前，國際上已將“人的智能和人工智能的極限”列為21世紀需要解決的24個數學問題之一。國家自然科學基金委在“十五”發展計劃中，將“認知科學及其信息處理”列入優先資助領域的24個主要內容之一。

數據挖掘是BI的核心技術之一，加強對數據挖掘的研究是BI研究開發的重要內容。支持向量機（SVM）是一種新的機器學習方法，在分類方而具有良好的性能，它在數據挖掘領域有廣闊的應用前景。SVM還處于發展階段，尤其是其算法實現方面存在著效率低下的問題，這也限制了SVM在數據挖掘中的應用。目前很多研究是將支持向量機扎實的理論背景和快速的算法相結合應用于數據挖掘，這對于BI系統提高數據處理功能將產生很強的促進作用。

這些技術的研究成果將對BI的研究與發展帶來重大影響。