本文对在决策支持系统中引入可拓理论和可拓工程方法进行模型智能化管理进行了初步的探索。决策支持系统向智能化发展，作为其核心的模型也必然随之发展。模型的智能化管理具体表现在模型的自动建立、自动选择以及自我学习上。本文提出了一种新的机器学习方法可拓机器学习方法，利用可拓评价方法对系统中的模型进行评估，根据评估结果，使模型在不断使用过程中积累经验，获取与决策相关的正确知识，修正模型参数，改进模型算法，从而使模型通过自我学习，达到逐步完善自身性能的目的。 本文以旅顺4810工厂决策支持系统的开发为背景，将上述理论与实际相结合。对工程估价流程进行了详细的调研、分析和开发。建立工程的预算模型，设定模型预算系数，通过分析，将此系数定为模型可自我修正系数。根据建立的模型进行工程估价，并对外投标报价，承揽业务；订立生产合同后实施工程，对内估价，下生产工票；工程结束后进行工程结算。根据结算结果，计算利润率。设定厂方满意度与利润率的函数和船方满意度与利润率的函数，分别计算出对此工程双方的满意度。然后利用可拓评价方法，将厂方满意度与船方满意度作为衡量条件，设定衡量条件的权系数，计算预算模型的优度。在计算结果的基础上建立预算模型参数修改量与模型优度的关联函数，计算参数的调整差值。然后采用人机交互的办法进行模型自我学习，对模型的预算系数进行修正，使预算模型积累经验，逐渐提高自身优度，使得预算过程更趋合理化，增强企业的竞争力。 根据上述理论开发的旅顺4810工厂估价决策支持系统已经基本完成。目前试运行良好，验证了理论的正确性和可行性。