10.3969/j.issn.1009-3044.2008.27.074
基于神经网络集成学习的智能决策支持系统构建
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.
决策支持系统、专家系统、集成学习、神经网络集成
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TP18(自动化基础理论)
2008-12-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
2045-2046,2050