【摘 要】
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传统DSS与一直无法较好地解决实际决策问题,特别是难以对复杂环境和复杂问题进行有效的决策和求解。集成学习通过重复采样可产生个体学习器之间差异度,从而提高个体学习器的
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传统DSS与一直无法较好地解决实际决策问题,特别是难以对复杂环境和复杂问题进行有效的决策和求解。集成学习通过重复采样可产生个体学习器之间差异度,从而提高个体学习器的泛化能力。神经网络集成学习方法简单效果明显,可显著提高系统的泛化能力。该文将神经网络集成技术应用到DSS中,对基于神经网络集成方法的智能决策支持系统体系进行了构建。
The traditional DSS has not been able to solve the actual decision-making problems well, especially difficult to make decisions and solve the complex environment and complex issues. Integrated learning through repeated sampling can produce differences between individual learners to improve the generalization ability of individual learners. Neural network integrated learning method is simple and obvious effect, can significantly improve the system’s generalization ability. This paper applies neural network ensemble technology to DSS, and builds an intelligent decision support system based on neural network ensemble method.
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