DSS（Decision Support System，决策支持系统）是指为决策者提供各种决策信息和建议的一类系统，其中涉及到包括人工智能、数据挖掘、大数据、运营研究等技术。随着深度学习技术的不断发展，传统的DSS系统也在不断升级，出现了新的一类系统——深度学习决策支持系统。

深度学习决策支持系统是一种利用深度学习算法构建的支持决策者进行决策的系统。它可以根据大量的数据进行学习，掌握数据之间的内在联系，从而提出更加准确的决策建议。

深度学习决策支持系统主要分为四个部分：数据采集、数据处理、模型构建与训练、决策推荐。首先，系统需要通过各种方式获取大量的数据；然后对这些数据进行清洗、过滤、统计等处理，从中提取出有价值的信息；接着，系统使用深度学习算法对处理后的数据进行学习和训练，构建出一个具有较高准确性的预测模型；最后，系统根据预测模型提出针对具体场景的决策建议，帮助决策者做出更加明智的决策。

与传统的DSS相比，深度学习决策支持系统具有如下优势：

1.更加准确的预测能力：由于深度学习算法的特点，深度学习决策支持系统可以更加准确地预测未来的发展趋势和结果。

2.更加灵活的应用场景：传统的DSS系统往往只能针对特定的问题进行处理，而深度学习决策支持系统可以适用于各种不同的业务场景，从而具有更加广泛的应用价值。

3.更加自动化的决策过程：深度学习决策支持系统可以根据预测模型自动地进行决策推荐，不需要人工干预，从而提高了决策过程的效率。

总之，深度学习决策支持系统是一种应用深度学习技术构建的具有高度辨别能力和决策预测能力的系统，可以帮助决策者做出更加明智的决策，是目前企业和组织进行战略决策的重要工具之一。