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在传统的决策支持系统中,加入基于神经网络的预测模块,完成了复杂的非线性预测,使决策支持系统更加的智能化、自动化。该模块采用反向传输BP神经网络模型来实现,通过网络的自适应训练和学习,找出输入和输出之间关系以求解问题。利用该系统对社会消费品零售额进行预测,结果表明该系统具有较强的实用性和通用性。
人工神经网络在决策支持系统中的应用
【摘 要】
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在传统的决策支持系统中,加入基于神经网络的预测模块,完成了复杂的非线性预测,使决策支持系统更加的智能化、自动化。该模块采用反向传输BP神经网络模型来实现,通过网络的自
【机 构】
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聊城大学计算机学院,聊城大学教育传播技术学院
【出 处】
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信息技术与信息化
【发表日期】
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2007年06期
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