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好书推荐 | 《决策知识自动化》-术语表（推荐收藏）
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《决策知识自动化》简要目录
第一章知识的价值第二章业务流程中的决策第三章在决策服务中封装知识第四章决策需求分析第五章DRA在知识自动化项目中的应用第六章常见决策模式
术 语 表
单元测试 单元测试发生在组件集成和用户测试之前，用于证明某一功能组件可依设计正常运行。
迭代 迭代是迭代式项目管理（如RUP）中运行的项目的一个部分，一次迭代交付项目的一个功能增量。
迭代式项目管理（IPM） 迭代式项目管理通过将项目分解为一系列小项目或迭代单元，每次迭代都强调软件的整个生命周期过程——需求、设计、构建及测试——以期实现一次功能的增加。
对象管理组织（OMG） 对象管理组织是负责BPMN和SBVR标准制定的国际协会。
对象模型 对象模型是一种使用实体知识领域及其相互关系来表示实体的结构化语言，亦被称为事实模型或本体论。
多层感知机（MLP） 多层感知机是神经元网络的一种常用形式，由一个输入层、多个隐含层和一个输出层组成。
Fair Isaac统一软件开发过程（FIRUP） Fair Isaac统一软件开发过程基于RUP的项目管理方法，在FICO中被广为使用。
反向传播（BP）算法 反向传播算法是一种用于调节神经元网络中连接权重从而最小化网络预测误差的方法。
封装 封装是SOA中采用的一种方法，它对服务消费者隐藏服务内在逻辑，使其只能看到封装的结果。
冠军-挑战者方法 冠军-挑战者方法是一种测试新业务政策有效性的方法，该方法可避免将组织置于过度的风险中。具体做法为：对大部分测试集仍使用当前冠军策略，对随机挑选的少部分测试集使用挑战者策略，并使用统计学方法比较两种策略的有效性。
归纳法 归纳法是一种从特定观察结果中推导出一组通用规则的推理形式。归纳法可用于从案例数据中自动生成通用规则与决策树。
归纳逻辑编程（ILP） 归纳逻辑编程是一种机器学习技术，使用逻辑归纳与概括的方法生成一组与给定事实相一致的规则。
规则发现 见“知识发现”。
规则集 规则集是制定某一决策所需的一组业务规则。
规则隐喻 规则隐喻是规则集的一种表示方法，它使规则更易于被业务用户理解，如表示为决策表或决策树的形式。
互斥 互斥是规则集的一种属性，指对任一输入数据集仅有一个适用规则。
机器学习 机器学习是指使用预测模型从数据中创造知识的一系列技术。
基于知识的系统 基于知识的系统是一个可对业务知识（如业务规则）进行建模并将其部署于决策服务中的系统。
集成测试 集成测试用于检测一个软件解决方案的各个组件是否能协同工作并通过接口正常交互。
继承 继承是对象模型的基本法则之一，即任一对象的属性同时是其同一类型、子类或实例对象的属性。比如，咪咪（我的猫）具有一只猫的所有属性，类似的，一只猫具有哺乳动物的所有属性。
决策 决策是指使用业务知识从一组数据中得出一组结果的判定过程。
决策表 决策表是一种规则隐喻，它将一个规则集表示为一个表格的形式。表格中的每列表示某一属性在规则条件中的取值，另一列指代对应条件下得到的结论。表中的每一行代表一条业务规则。
决策点 决策点是业务流程调用决策服务实施一个或多个决策的点。
决策服务 决策服务以一组描述案例的数据为输入，通过应用一些已封装的业务知识，返回一个或多个针对该案例的决策。
决策管理（DM） 决策管理是指使用机器学习以及自动化决策机制来提高业务决策的盈利能力，亦称为企业决策管理。
决策流程规范 业务流程规范是由Paul Konnersman发明的一种业务流程建模技术，这一技术将决策建模为涉及5种角色（决策管理者、咨询顾问、审批者、检查员和通讯员）的活动。
决策收益定价法 决策收益定价法是一种用于预测、衡量决策管理项目投资回报率的方法，它由FICO开发，通过五方面指标（精度、成本、速度、敏捷性和一致性）评价决策管理带来的收益。
决策树 决策树是一种规则隐喻，它将一个规则集表示为可对案例进行分类的树的形式。树中每条可能的路径表示一条业务规则，树中路径上的每个节点表示一个条件，而终端节点表示案例所属的可能类别。
决策需求分析（DRA） DRA是一种决策流程的分解分析方法，通过定义各个决策所需的信息，如业务知识领域、数据域以及其他决策的结果等，对决策流程进行分解。其结果以DRD的形式呈现。
决策需求分析研讨会（DRAW） DRAW是一种结构化的研讨会技巧，可为一系列决策服务定义决策需求，并以DRD的形式将之存档。
决策需求图表（DRD） DRD是一个网络图，它将一个决策制定的领域描述为由决策、子决策及其相关支持业务知识和数据组成的网络结构图。
面向服务的体系结构（SOA） SOA是一种软件组件模型，它使用可重用、松耦合的功能组件来封装内部逻辑，使内部逻辑对用户透明。
目标导向推理 见逆向链式推理。
逆向链式推理 逆向链式推理是一种基于规则的系统推理策略，该方法首先假设目标结论成立，然后对使结论成立的必要规则进行评估。这一策略也被称为目标导向推理。
评分卡模型 评分卡模型是一个预测模型，它通过对一系列加权特征进行加总并产生一个数值评分，以此来预测一个具体事件发生可能性，可用于申请评分、行为评分和信用评分，亦被称为评分模型。
瀑布式方法 瀑布式方法是项目管理的一种方法。该方法规定，每次开始软件生命周期新一阶段——需求分析、设计、构建、测试——前必须先完成上一阶段的开发。
企业决策管理（EDM） 见决策管理
RETE算法 RETE是一种用于优化业务规则引擎推理策略的算法。
商务智能（BI） 商务智能是指一组整合、分析、过滤及表示数据的技术，它能够协助决策执行者制定决策，而非替代执行者直接执行决策。
神经元网络 神经元网络是一种通过模拟简化的神经元细胞网络的机理来实现机器学习的方法。它通过调整神经元间的链接权重来实现学习的过程。
事实模型 见“对象模型”。
数据导向的推理 见“正向链式推理”
算法 算法是一种程序，它可根据一组输入数据计算得出结果，通常表现为一个计算步骤的序列，通常在软件中作为函数来实现。
统一软件开发过程（RUP） RUP是一种迭代式项目管理方法，该方法将项目划分为4个阶段：初始阶段、细化阶段、构造阶段和交付阶段。
推理 推理是运用业务规则从一组数据中得出一个结论的过程。
推理引擎 见“业务规则引擎”。
完备性 完备性是规则集的性质之一，能够为输入数据项的所有可能组合定义其决策结果。
伪代码 伪代码是一种非正式但结构化的语言，近似于一种非特定的编程语言，可用于解释算法流程。
细分 细分是一种通过将案例总体切分为若干部分并针对每部分单独建模以提高模型预测精度的技术，细分常用决策树的形式表示。
业务规则 业务规则是组成业务知识的“原子”，表现为：IF <条件> THEN<结论>的形式。
业务规则管理系统（BRMS） BRMS是构建决策系统的软件环境，由业务知识库、业务规则引擎、开发环境、用于创建知识维护接口的组件以及部署决策服务的工具等组件构成。
业务规则引擎（BRE） BRE是BRMS中执行业务知识（包括业务规则）的组件，又称推理引擎。
业务流程管理（BPM） 业务流程管理是一门关于业务流程设计与实现的专业学科，目的是使其对组织的价值最大化。
业务流程管理系统（BPMS） 通过执行业务流程模型中定义的活动序列来管理业务流程的计算机系统。
业务流程建模符号（BPMN） 业务流程建模符号是业务流程模型的一种标准表示形式，遵循这一标准的模型可直接被业务流程管理系统执行。
业务流程模型 描述某业务流程的活动组成以及活动之间的依赖关系的流程图表。
一致性 一致性是规则集的一个性质，它是指对任何一种情况，或者仅有一个规则被触发，或者多个规则被触发但存在判定正确输出结果的方法。
用户测试 用户测试用于阐明客户满意度：交付系统满足客户所有需求。
由外至内 由外至内的流程设计方法从期望的客户服务出发，提供客户服务所需的业务流程。
预测分析建模 预测分析建模根据一系列已发生的典型案例提供的历史数据进行分析，继而创建用于客观预测未来可能发生的类似案例的模型。
预测模型 预测模型运用预测分析技术建立数学模型，用于预测给定数据集的对应结果。
增量 增量为迭代式项目管理（如RUP等）中一次迭代所增加的功能模块。
正向链式推理 正向链式推理是基于规则的系统中的一种推理策略，在该策略中，BRE从已知数据出发，确定可由该数据集得出的所有结果。也称为数据导向的推理。
知识发现 知识发现是指从领域专家处收集业务知识，并将其编写为可执行的方式（例如业务规则或算法）。亦被称为规则发现。
知识自动化 使用决策管理、业务流程管理系统和面向服务的架构，在业务流程中实现决策自动化。
自动化范围文档 自动化范围文档包含了DRAW的结果，它用于流程自动化项目中，可界定将被自动化的决策制定流程的范围。
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