DSS（Decision Support System）和专家系统（Expert System）是两种可以帮助人们做决策的软件系统，虽然它们看起来非常相似，但其实有一些重要的区别。
DSS
决策支持系统（DSS）是一种基于计算机技术和数据支持人们进行特定决策的软件系统。DSS通常集成了多种技术和算法，例如数据挖掘，人工智能，统计分析，供应链管理和经济学建模等，从而帮助人们优化的决策。
DSS通常有以下特点：
- DSS能够评估各种决策选项的经济和市场效果。
- DSS使用模型组合技术，包括基于规则的系统和基于统计分析的系统，以分析可能的决策方案。
- DSS可以通过交互性的图像和可视化数据展示工具，使用户更容易理解数据和分析结果。
- DSS可以通过快速自动化，远程访问和即时通信等方式，提供有关决策的实时建议和反馈。
例如，假如你经营一家快餐店。当你面临是否为食品增添某种新餐品的决策时，你可以使用DSS。DSS可以收集有关市场趋势，销售数据，成本和消费者反馈等信息，帮助你评估该决策对餐厅运营的效果。
专家系统
专家系统是基于人工智能技术的一种软件系统，目的在于模拟人类专家的知识和判断，采用基于规则或基于推理的方法为用户提供特定领域的建议或解决方案。
专家系统通常有以下特点：
- 专家系统的核心是算法，它根据知识库中的规则和推理机制，进行推导判断，得出建议或者结论。
- 专家系统使用人工推理过程来组织专家知识，帮助用户快速识别和分析复杂数据，从而缩短分析时间和成本。
- 专家系统提供了丰富的数据可视化工具，使用户可以清楚地了解模型的构建和结论的推导过程。
- 专家系统可以提供高质量的建议和解决方案，是决策者制定决策的一种有效辅助手段。
例如，假设你在开发一个人脸识别系统，你可以使用专家系统来帮助你设计算法。专家系统可以基于规则库，在不同条件下对不同的脸部特征进行归类并识别，以此为基础进行模型构建，从而提高系统的正确性和精度。
综上所述，DSS和专家系统都是软件系统，可以帮助用户做出决策。DSS更加注重多维度数据分析和决策优化，而专家系统更注重于基于“规则”和“知识”的推理和决策。因此，两者具有不同的应用场景和特点。