神经网络和专家系统相结合的综合决策系统结构_施平安

合集下载

基于BP神经网络的专家系统体系结构

中图分类号：ＴＰ８１３文献标识码：Ａ
ＡＢＳＴＲＡＣＴＴｈｓｐｐｒｉｈｉｗｆｔｅ ’ ｏｔｅｋ’ｐｏｌｍｎｋｏｅｇｃｕｓｔｎｏｒｄｔｎｌｅｐｒｙｔｍｎａｅｉａｅｎｔｅｖｅｏｈｂｔｌｎｃｅｒｂｅｉｎｗｌｄｅａｑｉｉｉｆｔａｉｉａｘｅｔｓｓｅａｄｔｋｏｏ
王专家系统简介
专家系统（ｘｅｔＳｓｅ缩写Ｅ）称为基于Ｅｐｒｙｔｍ，Ｓ也知识的系统。现在比较通用的定义为，家系统是一种专智能的计算机程序，够运用知识进行推理，决只有能解专家才能解决的复杂问题，即专家系统是一种能够模拟人类专家决策能力的计算机系统。专家系统的基本结构大致分为３个组成部分。引：识库、理机和人。知推机界面，具体结构主要有知识库、数据库、推理机、解释器、知识获取（习系统）学和人机界面组成，中知识库其和推理机是核心部分。① 知识库：识的存储机构，知用来存放专家的领域知识。数据库：映当前问题求解 ② 反状态的集合。⑧知识获取：负责建立、改和扩充知识修库。④ 推理机：理机是实施问题求解的核心执行机推构，由一组程序组成。⑤解释器：用户对专家系统的行为进行解答。 ⑥人机交互界面：机交互界面是专家系人统和用户之问进行交互和信息交换的媒介。

基于神经网络的人工智能专家系统设计

基于神经网络的人工智能专家系统设计随着科技的不断发展，人工智能已经成为了时下的热门话题。

作为人工智能的一个分支，专家系统的出现使得智能化的应用更加广泛。

所谓专家系统，就是为了解决某个领域的问题而搭建的一种系统，系统内部包含了大量的专业领域知识和规则，可以根据特定的问题快速地做出决策和推荐，从而起到了自动化的作用。

面对越来越复杂的现实问题，专家系统的研究和应用已经成为了众多科学研究者的热衷所在。

而在专家系统的应用中，基于神经网络的人工智能专家系统的设计则是一个值得特别关注的领域，因为它充分利用了神经网络的异构性和非线性关系特性，在解决复杂问题时具有良好的可行性和可靠性。

那么，接下来详细介绍一下基于神经网络的人工智能专家系统的设计。

1. 专家系统的设计专家系统的设计大致分为三个阶段：知识获取、知识组织、推理机制。

其中，知识获取是系统设计的第一步，也是最为关键的一步。

因为专家系统的核心就是基于某个专业领域的知识和规则来做出智能化的推荐，所以知识获取直接影响到系统的可行性和实效性。

通常，知识获取的方式主要有以下几种：专家访谈、文本化的知识库、数据挖掘。

知识组织是专家系统设计中的第二步，其目的是将获取到的知识和规则根据一定的层次和关系组织起来。

通常，知识组织可以用知识表示方法来实现，比如基于产生式规则的知识表示方法、基于语义网络的知识表示方法、基于本体论的知识表示方法等等。

推理机制则是专家系统设计中的最后一步，其目的是将经过知识组织处理好的知识和规则实现智能推理和决策。

推理机制通常采用一种特殊的程序来实现，也叫做推理引擎，实现基于前向推理、后向推理和启发式推理等多种不同的推理模式，以达到优化推理效果的目的。

2. 基于神经网络的人工智能专家系统的设计基于神经网络的人工智能专家系统，正如其名字所示，主要利用了神经网络对异构性和非线性关系的处理能力，以实现智能化的推理和决策。

相比于传统的专家系统，基于神经网络的专家系统的优势主要在于它具有更强的数据处理能力和更灵活的特征提取方法，可以更好地适应复杂和不确定的问题。

AHP法专家调查法与神经网络相结合的综合定权方法

AHP法专家调查法与神经网络相结合的综合定权方法在决策过程中，我们常常面临多个指标、多个专家意见以及多个因素的选择。

为了能够准确且全面地评估这些指标、意见和因素的重要性，并给予它们适当的权重，我们需要借助定权方法来进行决策的加权处理。

本文将介绍AHP法与专家调查法相结合，并与神经网络进行综合定权的方法。

AHP法（层次分析法）是一种常用的定权方法，它通过层次结构模型进行多因素/多指标决策分析。

其基本思想是将复杂的决策问题层次化，将问题分解为若干个层次，从目标到准则再到方案，通过专家的判断和评分来确定各个层次的权重。

专家调查法是一种通过专家的评估和判断来确定权重的方法。

它通常通过问卷调查的形式，将问题提交给一组具有相关领域经验和专业知识的专家，专家们根据自己的判断和经验对问题进行评分，最后通过对专家评分的统计分析来得到权重。

然而，AHP法和专家调查法都存在一定的局限性。

AHP法需要专家事先给出两两比较各因素/指标的相对权重，但是专家在面对大量比较时容易出现主观倾向和不一致性，导致定权结果的不准确。

而专家调查法虽然利用了专家的经验，但是专家的评估结果也存在主观性和个体差异性。

为了弥补上述方法的缺陷，我们可以引入神经网络作为辅助定权的方法。

神经网络是一种模拟人脑神经元之间相互连接的计算模型，它具有学习、记忆和适应环境的能力。

通过训练神经网络，我们可以将专家的评估结果作为输入数据，通过网络的学习能力得到更准确的权重结果。

具体而言，我们可以将专家的评估结果作为神经网络的输入向量，将权重作为网络的目标输出。

通过训练神经网络，使其能够自动学习并调整权重，从而减小专家评估结果之间的差异和主观性误差。

最终，我们可以得到基于神经网络的定权结果，该结果可以综合考虑专家评估和网络学习的优势，更加准确地反映各个因素/指标的重要性。

综合定权方法的核心思想是通过AHP法和专家调查法得到初步的权重结果，然后利用神经网络进行修正和优化。

神经网络和专家系统相结合的综合决策系统结构

专家系统利用知识库中保存的大量知识，用运知识推理的方法来解决决策问题 … ．家系统进行专
决策的能力直接受限于其知识库中拥有知识的水平，而知识的获取往往是在建造一个专家系统时遇到的“ 瓶颈 ” 因此，．如何解决专家系统构建过程中知识获取的“ 颈” 瓶问题，知识库中的知识达到准使确、备、致、完一简练的程度，限制了专家系统的进一步发展，神经网络技术自２０世纪８０年代初复苏以来，已经在各个领域中得到了广泛的应用，通过对训它练集的反复学习获取知识，有直观性、具并行性、鲁
Ｊｕｎ．２００６
文章编号：ｌ００９—８２２００５６（０６）１—０２０９—０４
神经网络和专家系统相结合的综合决策系统结构
施平安，吴唏
（军兵种指挥学院一系，东广州５０３）海广１４１
１综合决策系统结构
进行系统设计时，分考虑了神经网络获取知充识的过程，及神经网络的自适应学习能力（量以增
式学习）专家系统的解释能力，出了一种将神和提
经网络和专家系统结合起来的综合决策系统结构．该综合决策系统的体系结构框图如图１所示．
摘要：过神经网络知识获取模型，神经网络的自适应学习能力和专家系统的解释能力综合通将

管理信息系统教程9-决策层管理信息系统

安徽广播影视职业技术学院信息工程系

经理信息系统的功能特征
– 面向数据。
– 提供在线状态存取、趋势分析、例外报告和深入挖掘数
据的能力，包括电子报表、查询语言和决策支持系统等； – 人界界面必须十分友善且富有个性化，图文并茂且层次清晰，用户可在很短的时间内，不用培训或少量培训即可掌握其使用方法。 – 支持电子通信。 – 能够适应经理的个人偏好。
1.经理信息系统概述

经理的决策活动
– 战略规划
– 战术规划 – 紧急处臵

经理的决策活动特征
– 结构更简单、重复更少 – 影响时期更长，对组织
的影响范围更广 – 使用更多的聚集数据，使用较少的细目数据 – 使用更多来自机构之外的数据 – 需要与更多的人进行信息交换
安徽广播影视职业技术学院信息工程系
•GDSS在计算机网络的基础上，由私有DSS、规程库子系统、通信库子系统、共享的数据库、模型库及方法库、公共显示设备等部件组成。
安徽广播影视职业技术学院信息工程系
工商行固定资产贷款风险决策系统

本系统是一个交互式系统，即在决策过程中向用户提出一些需要以数字回答的问题，界面简洁、友好。在人机对话过程中，系统需要用户以数值形式输入一些供决策用的参数，如企业经营者素质评估，经济实力，资金结构，经济效益，发展前景，信用等级系数，贷款金额，等等。同时给出一些选项供用户选择，如抵押贷款方式，保证贷款方式，信用贷款方式，以及贷款形态等。系统根据用户提供的信息计算出全部贷款资产风险权重额，全部固定资产贷款资产风险度，并结合企业的信用等级，给出评估图表，最后给出贷款与否的建议。
经理支持系统（ESS），即Executive Support System。 – EIS或ESS是服务于组织的高层经理的一类特殊的信息系统。EIS能够使经理们得到更快更广泛的信息。 – EIS首先是一个“组织状况报导系统”，能够迅速、方便、直观（用图形）地提供综合信息，并可以预警与控制“成功关键因素”遇到的问题。 – EIS还是一个“人际沟通系统”，经理们可以通过网络下达命令，提出行动要求，与其他管理者讨论、协商、确定工作分配，进行工作控制和验收等。

基于专家系统与神经网络相结合的指挥决策仿真研究

图１．表示出了作为神经网络的基本单元的神经元模的优点
ｆ
图１基本神经元模型
是一种互为补充的关系。例如，神经网络难以提供解释，但
是专家系统可以提供解释；而另一方面专家系统很难用不完整和不一致的知识库规则进行推理，而神经网络却可以
机械学习与讲授式学习，比学习与观察式学习还处于研网络结构，）随机地确定节点连接权值和阈值，３类（２（）读人究阶段；由于专家系统是基于人的经验，当对规则的描述样本数据；）求隐含层单元输入输出；５（４（）求输出层单元较为粗略时，有可能出现定量化不够细致。尤为突出的是，输入输出；）求输出层单元误差与隐含层单元误差；（６如果专家系统缺乏自适应性及相应的自组织、自学习能力，因样本没有学习完毕，则转人（）（）调整权值和阈值，８３，７（）则转入（）（）保存权值、３；９阈值，从而此对专家的依赖性过大，只能再现专家经验，不易发现新若对总误差不满意，规则、形成新经验。
确定具体网络推理模型；０把已知数据作为输入赋予网（）１
络输入层的多个节点；１）利用特性函数分别计算网络中（１
２神经网络的概念．
神经网络由大量处理单元，经广泛互连而组成的人工各层的输出；１）用阈值函数对输出层的输出进行判定，（２
与经络结的挥策真究于家统神网扭舍指决仿研
文／刘金广
１专家系统在指挥决策仿真中的优缺点．

AHP法专家调查法与神经网络相结合的综合定权方法

2001年3月系统工程理论与实践第3期　文章编号:100026788(2001)0320059205A H P法专家调查法与神经网络相结合的综合定权方法梁　杰,侯志伟(沈阳工业大学经管学院,辽宁沈阳110023)摘要:　针对多目标决策中评价指标权系数的确定问题,在分析现有两大类方法(主观赋权法、客观赋权法)优缺点的基础上,提出一种以层次分析法、专家调查法与误差逆传播神经网络技术(B P网)相结合的综合分析方法,同时运用M ath W o rk s公司开发的M A TLAB5.1作为系统工具进行程序编制,得出最终结果Λ关键词:　赋权法;人工神经网络;矩阵实验室中图分类号:　F4232 文献标识码:　A αA Syn thetic W eigh ting M ethod of Connecting A H Pand D elph i w ith A rtificial N eu ral N etw o rk sL I AN G J ie,HOU Zh i2w ei(Shenyang Po lytechn ic U n iversity,Shenyang110023,Ch ina)Abstract　In th is paper,ai m ing at the p rob lem of w eigh ting in m u lti2ob ject decisi on,asyn thetic w eigh ting m ethod of connecting A H P and D elph i w ith artificial neu ralnetw o rk s based on analysing tw o k inds of w eigh ting m ethods is p resen ted,at the sam eti m e the softw are M atlab5.1is u sed to draw a final conclu si on.Keywords　w eigh ting m ethod;artificial neu ral netw o rk s;M A TLAB1　引言随着我国社会主义市场经济体制改革的不断深入,世界经济一体化的趋势越发强烈,在各个领域开展客观公正的评价工作成为社会发展的必然趋势Λ大到国家的综合国力评价、省市的经济实力评价,小到企业的综合业绩评价、竞争力评价、人力资源评价等工作,目前都已在不同程度上开展起来Λ在开展各项评价工作时影响评价结果客观准确性的最重要的两个问题是:1)评价分指标的选择;2)评价分指标权系数的确定Λ本文仅针对第二个问题进行探讨Λ目前关于权系数的确定方法有数十种之多,根据计算权系数时原始数据的来源不同,这些方法大致可分为两大类:一类为主观赋权法,其原始数据主要由专家根据经验主观判断得到,如古林法、A H P法、专家调查法等;另一类为客观赋权法,其原始数据由各指标在被评价单位中的实际数据形成,如均方差法、主成份分析法、离差最大化法、熵值法、代表计数法、组合赋权法等Λ这两类方法各有优缺点:主观赋权法客观性较差,但解释性强Λ客观赋权法确定的权数在大多数情况下精度较高,但有时会与实际情况相悖,而且解释性比较差,对所得结果难以给出明确地解释Λ基于上述原因,人们提出了综合主、客观赋权法的第三类方法,即组合赋权法Λ本人提出的以A H P法、专家调查法与误差逆传播神经网络技术(BP网)相结合的综合分析方法正是组合赋权法中的一种Λα2　主、客观赋权法的优缺点2.1　主观赋权法的优缺点目前对于主观赋权法的研究比较成熟,这些方法的共同特点是各评价指标的权重是由专家根据自己的经验和对实际的判断给出Λ选取的专家不同,得出的权系数也不同;这类方法的主要缺点是主观随意性大,这一点并未因采取诸如增加专家数量、仔细选专家等措施而得到根本改善Λ因而,在某些个别情况下应用单一一种主观赋权法得到的权重结果可能会与实际情况存在较大差异Λ该类方法的优点是专家可以根据实际问题,较为合理地确定各指标之间的排序,也就是说尽管主观赋权法不能准确地确定各指标的权系数,但在通常情况下,主观赋权法可以在一定程度上有效地确定各指标按重要程度给定的权系数的先后顺序Λ2.2　客观赋权法的优缺点客观赋权法的原始数据来源于评价矩阵的实际数据,使系数具有绝对的客观性Λ视评价指标对所有的评价方案差异大小来决定其权系数的大小Λ这类方法的突出优点是权系数客观性强,但有时会与实际不符Λ在实际情况中,依据上述原理确定的权系数,最重要的指标不一定具有最大的权系数,最不重要的指标可能具有最大的权系数Λ3　AHP法、专家调查法与误差逆传播神经网络技术(BP网)相结合的综合分析方法3.1　原始数据的归一化原始数据的归一化工作利用S型传递函数(Y ij=1-e -M ij1+e-M ij)来完成Ζ此函数是非线性递增函数,当M ij →0时,Y ij的导数d ij=f′(M ij)逐渐变大,Y ij=f(M ij)→0,函数曲线越来越陡;当M ij→∞时,Y ij的导数d ij =f′(M ij)→0,Y ij=f(M ij)→±1,函数曲线越来越平缓Ζ如此归一化处理,一方面可以防止某一指标过大时左右整个综合指标,另一方面当原始值小于平均值时,其效用函数为负,体现“奖优罚劣”Ζ3.2　AHP法与专家调查法的基本原理由于A H P法与专家调查法的使用已有数十年的历史,应用范围又较为广泛,其基本原理也早已为广大学者熟知,故于本文中,本人不在累述Ζ为防止使用单一主观赋权法所得权重重要程度排序与实际情况不符,本人在所提出的综合赋权法中分别采用A H P法和专家调查法得出两套权重重要程度排序结果Λ比较两套结果是否一致,若一致则可利用得到的一致权重重要程度排序结果作为检验神经网络所得权重结果重要程度排序的标准Λ若不一致,则需重新调整上述两种方法直到一致为止Λ这样便可在很大程度上提高主观赋权法重要度排序的准确性Λ3.3　误差逆传播神经网络技术(BP网)的基本原理神经网络技术是近年来才兴起的一门新兴技术,由许多并行运算的功能简单的单元组成,这些单元类似于生物神经系统的单元Ζ这些神经元函数模型为:S j=6n i=0W3ij X i+b j,Y j=f(S j)其中Y j为输出,X i为输入,b j为偏差,W j i称为连接权系数,f(・)为变换函数Ζ神经网络是一个非线性动力学系统,其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理Λ虽然单个神经元的结构极其简单,功能有限,但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的Λ和数字计算机相比,神经网络系统具有集体运算的能力和自适应的学习能力ΛBP网络的产生归功于BP算法的获得ΛBP算法是最著名的多层神经网络的训练方法,依照A daline网络所采用的最小误差学习方法及修改后D elta学习规则,以适应多层网络ΛBP算法的主要思想为:对于q个学习样本:p1,p2,…,p q,已知与其对应的输出样本为:T1,T2,…,T qΖ学习的目的是用网络的实际输出A1,A2,…,A q与目标矢量T1,T2,…,T q之间的误差来修改其权值,A l(l= 1,2,…,q)l与期望的T l尽可能的接近;即:使网络输出层的误差平方和达到最小Ζ它是通过连续不断地在相对于误差函数斜率下降的方向上计算网络权值和偏差的变化而逐渐逼近目标的Ζ每一次权值和偏差的06系统工程理论与实践2001年3月变化都与网络误差的变化成正比,并以反向传播的方式传递到每一层ΖBP 算法是由两部分组成:信息的正向传递与误差的反向传播Ζ在正向传播过程中,输入信息从输入经隐含层逐层计算传向输出层,每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态Ζ如果在输出层没有得到期望的输出,则计算输出层的误差变化值,然后转向反向传播,通过网络将误差信号沿原来的连接通路反传回来修改各层神经元的权值直至达到期望目标Ζ设输入为p ,输入神经元有r 个,隐含层有s 1个神经元,激活函数为F1,输出层内有s 2个神经元,对应的激活函数为F 2,输出为A ,目标矢量为T Ζ信息的正向传递1)隐含层中第i 个神经元的输出为:a 1i =f 16rj =1w 1ij p j +b 1i ,　i =1,2,…,s 12)输出层中第k 个神经元的输出为:a 2i =f 26rj =1w 2k i a 1i +b 2k ,k =1,2,…,s 23)定义误差函数为:E (W ,B )=126s 2k =1(t k -a 2k )2利用梯度下降法求权值变化及误差的反向传播1)输出层的权值变化对从第i 个输入到第k 个输出的权值有:∃w 2k i =-Γ5E 5w 2k i =-Γ5E5a 2k 5a 2k 5w 2k i=Γ(t k -a 2k )f 2′a 1i =Γ∆k i a 1i其中:∆k i =(t k -a 2k )=e k f 2′,e k =t k -a 2k同理可得:∃b 2k i =-Γ5E 5b 2k i =-Γ5E5a 2k 5a 2k 5b 2k i=Γ(t k -a 2k )f 2′=Γ∆k i a 1i 2)隐含层的权值变化对从第j 个输入到第i 个输出的权值有:∃w 1ij =-Γ5E 5w 1ij =-Γ5E5a 2k 5a 2k 5a 1i 5a 1i 5w 1ij =Γ6s 2k =1(t k -a 2k )f 2′ w 2k i f 1′p j =Γ∆k i p j其中:∆ij =e i f 1′,e i =6s 2k =1∆k i w 2k i同理可得:∃b 1i =Γ∆ij .但是由于BP 网涉及复杂的多维输入和输出空间,因而其误差面可能有一些局部的最低点(L ocal m in i m um )Λ在网络训练时,往往权重矢量被调节在局部的最低点,而不能达到实际的最小误差Λ同时神经网络是“黑箱推理”,全部知识都存在于网络内部,难以对最终的结果提供可信的解释Λ因而在确定评价企业经营业绩指标体系的权重时,结合上述两种方法,扬其所长、避其所短,形成一种综合分析方法.3.4　M AT LAB 5.1(矩阵实验室)神经网络工具箱简介M A TLAB 是M ath W o rk s 公司于1982年起开始推出的一套高性能的数值计算和可视化软件Λ它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体,构成了一个方便的、界面友好的用户环境ΛM A TLAB 5.1是于1997年5月推出的,包括神经网络(neu ral netw o rk ),信号处理(signal p rocessing ),控制系统(con tro lsystem ),图象处理(i m age p rocessing ),鲁棒控制(robu st con tro l ),非线性系统控制设计(non linear con tro l system design ),系统辨别(system iden tificati on ,最优化(op ti m isati on ),分析与综合(analysis and syn thesis ),模糊逻辑(fuzzy logic ),小波(w avelet ),样条(sp line )等工具箱Λ神经网络工具箱中的实用函数包括误差分析函数,∆函数,设计,初始化,学习规则,矩阵,邻域,绘图,仿真,训练,传递函数Λ利用这些函数和M A TLAB 提供的基本命令、函数便可以方便、快捷、直观地进行神经网络设计,完成繁复的工作Λ16第3期A H P 法专家调查法与神经网络相结合的综合定权方法3.5　综合分析方法运用步骤1)分别运用A H P 法、专家调查法和BP 网络得出合理的权重Λ2)判断上述两种方法得出的结果中各指标的权系数重要程度排序是否一致Λ在多目标决策中,各指标的相对重要程度是不同的Λ指标按其重要程度可分为若干等级,依次为P 1,P 2,…,P k ,重要性依次降低Λ每一类指标等级中又含有若干个指标,这些指标重要程度的差别远小于跨等级指标之间的差别Λ比较利用BP 网络训练、检验后得出的的结果与使用A H P 法、专家调查法定性分析得出的重要等级排序是否一致Λ如果一致,则说明BP 网络在训练过程中没有陷入到误差面中的局部最小点,达到了真正的最小点,得出的结果可以信赖Λ如果不一致,则说明BP 网络在训练过程中陷入到误差面中的局部最小点,没有达到真正的最小点,这就需要采取:重新选择初始权重、训练数据、增加隐层神经元数、改用动量算法等措施来重新训练、检验网络,得出新的权重值,直到与使用A H P 法、专家调查法定性分析得出的重要等级排序一致为止Λ3)利用已得权重结果对各待评对象进行评价Λ使用BP 网络所得评价结果虽然准确度很高,但解释性极差,因而就必须同时运用A H P 法和专家调查法增强评价结果的解释性Λ4　实证分析表1为我国14个省、直辖市1992年主要工业统计指标及综合评估值Λ表1省市评价指标全员劳动生产率(元人)资金利税率(%)销售利润率(%)工业产值占用流动资金率(%)产值利税率(%)综合评估值北京　47177 16.61 8.89 31.05 15.77　0.7896天津433239.083.6529.808.440.3238上海5902313.846.0626.5512.870.7366江苏4682110.593.5122.467.410.4687浙江4164613.244.4624.339.330.5355安徽2644610.162.3826.809.850.2846福建3838111.974.7926.4510.640.4862广东5780810.294.5423.009.230.5895辽宁288697.682.1231.089.050.1543山东388128.923.3825.688.730.3562湖北3072110.874.1530.3611.440.3524湖南2464810.772.4230.7111.370.2594河南269259.343.0630.1110.840.2571江西232698.252.5832.578.620.1111 此问题是一个多指标决策与排序问题Λ上述5个评价指标从主观上很难判断哪个指标更为重要,因此认为它们处于同一重要等级Λ使用A H P 法及专家调查法所得5个评价指标权重值均在0.2左右Λ应用本文所述的基于人工神经网络的多指标综合评价方法,设有5个输入节点,分别是全员劳动生产率,资金利税率,销售利润率,工业产值占用流动资金率,产值利税率Λ输出节点1个,为综合评估指标Λ根据经验,隐层节点数选取为6Λ26系统工程理论与实践2001年3月将表1数据分为两部分,前14组数据用作学习样本,作为训练神经网络连接权值用,学习精度为SSE =0.001,后2组数据作为检验用Λ经过1606次的训练,训练所得权重矩阵结果(未详细列述)符合以A H P 法和专家调查法所得的重要度基本一致的判断标准Λ由此可见,BP 网的训练是建立在权重重要程度排序与实际情况相符的基础上进行的Λ运用网络输出与样本期望值之间的差异结果分析本人所建BP 网的自学习能力,详情见表2Λ表2　网络输出与样本期望值差异比较省份北京天津上海江苏浙江安徽福建网络输出0.79580.31450.73100.46900.53760.29900.4766期望值0.78960.32380.73660.46870.53550.28460.4862相对误差0.00780.02870.00760.00060.00390.05600.0197省份广东辽宁山东湖北湖南河南江西网络输出0.59300.15000.36630.34660.24470.26820.1165期望值0.58950.15430.35620.35240.25940.25710.1111相对误差0.00590.02790.02840.01650.05670.04320.0486 训练结束后,利用训练好的三层BP 网,分别输入校验后的数据,得到的结果如下:网络输出　期望值　相对误差河北 0.1865 0.1893 0.0148山西 0.1619 0.1616 0.0018 由以上结果可以看出,利用BP 网得出的训练数据输出值与样本之间的最大相对误差为0.0567,检验数据输出值与期望值之间的最大相对误差为0.0148,可见该网络的自学习能力非常强,网络性能很好Λ这说明此种综合评价方法是有效的Λ参考文献:[1]　王明涛.多指标综合评价中权系数确定的一种综合分析方法[J ].系统工程,1999,17(2):56-61.[2]　戴文战.基于三层BP 网络的多指标综合评估方法及应用[J ].系统工程理论与实践,1999,19(5):29-34.[3]　张际先,宓霞.神经网络及其在工程中的应用[M ].北京:机械工业出版社.1996.[4]　楼顺天,于卫,闫华梁.M A TLAB 程序设计语言[M ].西安:西安电子科技大学出版社.1997.[5]　楼顺天,施阳.基于M A TLAB 的系统分析与设计——神经网络[M ].西安:西安电子科技大学出版社.1998.36第3期A H P 法专家调查法与神经网络相结合的综合定权方法。

神经网络如何实现智能决策支持系统

神经网络如何实现智能决策支持系统在当今数字化的时代，智能决策支持系统正逐渐成为企业、组织乃至社会各个领域中不可或缺的一部分。

它能够帮助人们在面对复杂的问题和大量的数据时，做出更为明智和准确的决策。

而神经网络作为一种强大的人工智能技术，为实现智能决策支持系统提供了关键的支持。

要理解神经网络如何实现智能决策支持系统，首先得知道什么是神经网络。

简单来说，神经网络就像是我们大脑中的神经元网络，通过无数个节点（类似于神经元）相互连接，形成一个能够处理和传递信息的系统。

神经网络具有强大的学习能力。

它可以从海量的数据中自动提取特征和模式，这是实现智能决策支持的重要基础。

想象一下，一个企业拥有多年的销售数据、市场趋势、客户反馈等各种信息。

传统的分析方法可能会因为数据的复杂性和多样性而感到力不从心，但神经网络却能够轻松应对。

它会自动分析这些数据中的潜在规律，例如哪些因素会影响产品的销量，哪些客户更有可能成为忠实客户等等。

那么，神经网络是如何学习的呢？这就涉及到训练的过程。

训练神经网络就像是教一个孩子认识世界。

我们给它提供大量的样本数据，告诉它哪些是正确的，哪些是错误的。

通过不断地调整节点之间的连接权重，神经网络逐渐学会了如何准确地预测和分类。

在智能决策支持系统中，神经网络能够对未来的趋势进行预测。

比如说，通过分析历史的股票价格数据，神经网络可以预测未来股票的走势，为投资者提供决策参考。

又比如，在物流领域，它可以根据以往的运输数据和需求预测，优化配送路线和库存管理，降低成本，提高效率。

神经网络还能够进行风险评估。

在金融领域，它可以评估贷款申请人的信用风险，帮助银行决定是否批准贷款。

在医疗领域，它可以根据患者的症状、病史和检查结果，评估疾病的风险和可能的发展趋势，为医生的治疗决策提供支持。

为了让神经网络更好地服务于智能决策支持系统，数据的质量和数量至关重要。

就像给孩子提供丰富、准确的知识才能让他们更好地成长一样，给神经网络提供优质的数据，它才能学到更有用的知识。

神经网络与专家系统的结合及其应用研究

神经网络与专家系统的结合及其应用研究第l0卷第2期江八一农垦大学……醚盎塑'王智敏(黑龙江八一农垦大学工程学院密山158308)摘要在分析神经罔络与专家系统相结合的优点基础上.探讨了神经阿络与专家系统的几种常见结合方式,■述了该方法的典型应用一一基于神经阿络的故障诊断系统,并以发动机故障诊断为倒精出了两者结台的具体宴现.中国分类号TP3191引言专家系统和神经网络是两种主要的人工智能应用技术.将专家系统与神经网络有机结合,两者取长朴短,充分发挥各自特长.再加入模糊理论等先进技术.是当前智能系统发展的基本特征和必然趋势.如何把它们结合得更合理更巧妙已成为有关专家共同探讨的新兴前沿课题.本文对神经网络和专家系统的结合方式进行了初步探索.神经网络为现代机器的故障诊断提供了新的理论方法和技术手段,具有很大的发展潜力和应用前景.利用神经网络与专家系统技术相结合.提高了系统的智能水平.可实现诊断的准确,快速和高效性,也为汽车发动机的故障诊断提供了一种新的方法和思路.2神经网络与专家系统的互补神经网培可以弥补解决传统专家系统在应用中遇到的问题.比如,(1)专家系统的.脆弱性印知识和经验不全面.遇到没解决过的问题就无能为力;利用神经网络的自学习不断丰富知识库内容,从而解决知识更新的同题.《2)对于E8"知识获取的困难这.瓶颈问题,利用ANN的高效性和方便的自学习功能,只需用领域专家解决问题的实例来训练ANN.使在同样的输入条件下,ANN能获得与专家给出的解答尽可能接近的输出.(3)推理中的匹配冲突.组合爆炸及.无穷递归使传统鹤推理速度慢,效率低,主要是由于E8采用串行方式,推理方法简单和控制策略不灵活.而ANN的知识推理通过神经元之间的作用实现,总体上ANN的推理是并行的.速度快.一般来说.ANN是基于精人～输出的一种直觉性反射,也叫形象思维经验思维,适于发挥经验知识的作用,进行浅层次的经验推理E8是基于知识,规则匹配的逻辑知识的作用,进行深层次的逻辑推理.鹤的特色是符号推理,ANN擅长数值计算.由此可见.传统鹤与^NN科学地加以综合,并加人探层次知识,取长补短,充分发挥各自的特长,将会提高智能系统的智力水平.1998—04—28l趺稿?中国农业大学东区2l4信箱孙永厚?男,31岁?讲师.中国农业大学(东区)硬士研究生毕业.第2期孙永厚等:神墅哩鳖童塞墨堡塑堕全垦基堡旦里塞3神经网络与专家系统结合的方式神经网络与专家系统结合的方法多种多样,常见的有以下几种.首先,按连接方式分为:(1)并列协同法:并列使用神经网络,专家系统和算法库等作为各自独立的模块,执行系统的某些功能,最后经过组合,得到问题的解答.(2)串行法:将专家系巍租神经阿络串联相接来求解问题.例如:专家系统1用于帮助神经网络进行训练及复杂的人机交流;神经网络用来进行决策和问题求解;专家系统2用来解释神经网络的输出结果,并驱动有关执行机构.上述两种方法根据被求解问题的需要把系统分为若干个模块?每个模块分别用专家系统或人工神经网络技术实现.这两种方法通称为模块相接法或集成法.其次,按两者的地位分为:(1)专家系统为主,神经网络为辅(见图1).专家系统在必要时调用神经网络文件.例如嵌人法,即在专家系统内嵌人神经网络,用于执行在专家系统周期中耗费时间最多的工柞模式匹配,以加快专家系统的执行速度.(2)神经网络为主,专家系统为辅(见图2).神经网络在必要时调用专家系统文件,由专家系统给出解释.进行界面臂理.例如功能模拟法,神经网络模拟专家系统来实现某种功能,以追求系统性能的改善.图1Bs为主的结构图2ANN为主的结构图3两院制结构此外,还有指导式和两院制结构等.其中,两院制结构(见图3)将使Bs和ANN两种形式的知识可以共事.虽难以实现却最具发展前景.所谓两院制结构.就是在整个系统中.大多数知识同时以神经网络和符号形式两种方式表示,每部分以各自独特的推理机制工柞.岿要时可从一种形式中抽取知识并将其转化成另一种形式.实质上两种形式的知识是共事的.例如用神经网络构造一个符号化模型.～Bs和ANN的结合在具体应用时,可以不拘一格,将上述各种方式混合运用.以便更挥此种方法的优越性,实现更多的功能.本文后面实例中对神经网络和专家系统的结合方式进行了初步探索.总体上将神经网络嵌人到专家系统中,具体诊断推理时主要采取两者的串型或并型等连接方式.4应用实例:故障诊断系统4l基于神经网络的故障诊断专家系统神经网络与专家系统技术相结合比较适用于故障诊断.基于神经网络的故障诊断专家系统,将利用神经网络的自学习功能联想记忆功能和分布式并行信息处理功能等来解决诊断系统的知识表述,知识获取和并行推理等问题.神经网络与专家系统的集成可以发挥各自的优势.非常适合于表达故障诊断及处理系统的知识.48黑龙江八一农垦大学第10卷该系统的知识表述分两种:一种是将专家经验形式化成规则,并存储于知识库中:另一种是通过现场历史数据对神经网络进行训练,将难以形式化的专家经验以非线性映射的形式存储于神经网络的结点上,由协调机构针对不厨情况用规则和神经网络对系统故障进行诊断,得出相应的诊断结果.神经网络系统在完成一个诊断实例之后,可以记忆诊断过程和结果,从而归纳出新的诊断规则,不断扩充知识库的内容,使知识库具有自学习功能,这是本系统与普通诊断系统的重要区别.系统的推理主要包括ANN的浅层经验知识推理和Es的深层逻辑知识推理.ANN采用数据驱动的正向推理策略,从韧始状态出发,向前推理,到目标状态为止.这种推理方式对同一层处理单元来说是并行的,不需要进行规则的前提匹配,克服了传统推理中的匹配冲突等困难.这种推理过程只与网络自身参数有关,其参数可通过学习算法进行自适应训练,因此具有自适应能力.4-2发动机故障诊断系统的螭构特点笔者研审I了一种用于汽车发动机的故障诊断系统,采用了神经网络与专家系统相结合的方法.一般地,神经网络用于对故障进行分类,给出韧步诊断结果,专家系统通过人机对话进行推理.最后给具体诊断结果并解释诊断过程,用户通过人机界面对系统进行操作和管理.系统总体上采用神经网络嵌人的方式,在具体的子模块中包含很多个神经网络和专家系统文件,根据要实现的不同功能要求,分别采用神经网络与专家系统的串受,并受或混合型等方式连接.具体解决某一问题时.系统各子模块有些以专家系统为主,也有些以神经网络为主,更多的情况是将两者有机结合来进行混合求解;有些子模块中利用神经网络和专家系统可以分别求解.供用户参考选择,再通过人机对话确定最后结果.4.3典垂的诊断过程诊断系统子模块的典型结构如图4所示,采用串型连接方式,将Es和^NN两者结合运用.其中,专家系统1用来进行复杂的人机交流;神经网络1用于问题求解;专家系统2用来解释神经网络的输出结果,并进一步推理,得出具体诊断结果.实时专家围4诊断系统子模块的典型螭构/第2期孙永厚荨:神经网培与专i隧统些堕鱼垦基堕旦塞!!以*发动机内部机械一故障为倒简介其诊断过程.判断汽车发动机内部机械部分有无故障最简便的方法就是测量各汽缸压缩终了压力利用神经网络分析这些数据与正常相比偏高或偏低,从而对其进行故障分类.再由专家系统推断出相应故障原因,给出诊断结果.对来自接口由传感器测出的汽缸压力数据值.由镦机内部进行分析处理,井进入内部机械台勺相应子模块.该模块中首先由神经网络进行计算.得出故障分类结果.再进入专家系统中进一步推理.专家系统首先解释神经阿络的输出结果:(例如)某一汽缸压力偏高进一步诊断推理(人机对话):(屏幕显示)请问:行驶中还出现过热或突爆吗?(用户选择)回答:YBs{回车)(弹出窗口)诊断结果:积炭过多或经几次修理后压缩比有了变化,请及时修整15结束语根据要实现的不同功能要求,将神经网络与专家系统结合时可以采用多种方式,如串型,并型或混台型连接等等.这些结合方式各具特色,可以充分发挥神经网络和专家系统各自的优点.从而组合成各种薪型的智能化实用系统.采用神经用络和专家系统相结合构造新型的神经网络专家系统,是智能系统发展的必然趋势.神经网络方法模拟了人类的形象思维,是一种非逻辑,非语言,非静态,非局域和非线性的信息处理方法.它与传统人工智能方法不是简单取代而是互为扑充,辩证统一的关系;此种方法与专家系统结合的发展和应用将给人工智能,计算机科学与信息科学荨领域带来历史性的变革.参考文献1蔡自必等人工智能及其应用北京:清华大学出版杜.1998.6—112张际先.盛霞神经阿培及其在工程中的应用北京:机械工业出版社.1996.1—193衰泉.何募荨专家幕境与神经罔终结合的油机故障诊断系统.中国农业大学.l998.a(2)4戚扬.韩北山汽车教障诊断北京:人民交通出版社.1988383—38689一g2STUDY oNTHEeOMBINA TIONoFNEURALNETWORK WITHEXPERTSYSTEMANDITSAPPLICATIONSSunY onghouYuanQuanWangZhiminABSTRACT:Inthispaper.6omccoⅢmonwaystocombineArtificialNeuralNetwork(ANN)withExpertSystem(E8)areprovided.basedoaanalysingthebenefitsofthe combination.Thetypicalapplicationinfaultdiagnosticexpertsystembasedon ANNisindicated. Thepracticeofthesecombiningwayispresentedbyanexample aboutenginefaultdiagnostic.Keywords:Neuralnetwork~ExpertsystemIFaultdiagnostic。

决策支持系统(3)

③ MIS是DSS的基础部分，也即DSS包括提供决策信息的MIS，MIS是DSS的一个子系统。
23
决策支持系统第一节决策支持系统的概念
七、决策支持系统与管理信息系统的关系
1、目前的主要观点 ④ 有广义与狭义之分，就狭义而言，MIS与DSS
是不同的系统，就广义而言，DSS是MIS的分系统。 2、争议的原因
26
决策支持系统第一节决策支持系统的概念
七、决策支持系统与管理信息系统的关系
3、不同出发点的不同观点 4）从两者的实际内容看：
MIS确实较多地是关于结构化的决策支持。但以动态的眼光看，决策支持功能的实现要有一个由低到高的发展过程，如果将DSS所要追求的目标与MIS发展过程中的某一点比较，就会显得两者不同。显然这种观察分析方式与DSS本身也有一个发展过程的事实不相符合。
DSS的出现处于MIS尚不成熟的阶段，这也是DSS 强调MIS不足而高于MIS的原因之一。尽管MIS的发展不如人意，但MIS形成的起因要明显地比DSS 宽阔。 2) 从两者的名称看：MIS表达的含义也要比DSS广泛，因为决策是管理的职能之一，而"管理就是决策" 的说法只是强调决策在管理中极其重要的一种突出化表达方式。
结构变化上。部件及结构的演变反映了DSS从专用到通用，从简单到复杂的发展过程， DSS的发展与信息技术、管理科学、人工智能及运筹学等科学技术的发展密切相关。
11
决策支持系统
第一节决策支持系统的概念
一、决策支持系统的产生与发展 ⑼ 研究与应用范围不断扩大与层次不断提高，国外相继出现了多种高功能的通用和专用DSS。 •1983年，R. 博奇克研制成功DSS的开发系统； • DSS与人工智能相结合，出现了智能化DSS(IDSS) •1984年，DSS与计算机网络相结合，出现了群体DSS； •现在，决策支持系统已逐步扩广应用于大、中、小型企业中的预算分析、预算与计划、生产与销售、研究与开发等智能部门，并开始应用于军事决策、工程决策、区域开发等方面。

基于神经网络与专家系统集成的混合系统的研究及应用

ｇｖｎｌｓｌ．ｉｅａｔｙ
．
Ｋｅｗｏｄ：ｒｉｃａｅｒｅｗｏｋ；ｘｅｙｔｍ；ｔｇａｅｄｌｍｉｅｙｔｍｙｒｓａｔｉｎｕａｎｔｒｅｐｒｓｓｉｆｌｌｔｅｉｅｔｄｍｏｅ；ｘｄｓｓｅｎｒ
ＨＵＤｎ－ｉ，ＩＨｕ－ｉｎ！ＩＯＣｕｐｎ。ｏｇｂｎＬａ！ｇ，Ａｈ－ｉｇａＸ ’
（．ｕｉｅｓＳｈｏ，ＣｎｒｌｏｔｎｖｒｉｙＣａｇｈ，ｕａ０８，ｈｎ；１ＢｓｎｓｃｏｌｅｔａＳｕｈＵｉｅｓｔ．ｈｎｓａＨｎｎ４１０３Ｃｉａ２ＣｉａＰｔｏｈｍｃｌＣｒｏａｉｎｏｕａ，ｈｎｓａＨｎｎ４０８，ｈｎ）．ｈｎｅｒｃｅｉａｏｐｒｔｏｆＨｎｎＣａｇｈ，ｕａ１０３Ｃｉａ
ＡｂｔａｔＴｉａｅｎｚｄｔｅｕｃｉｎｔｃｕｅｂｓｐｉｃｐｅｎｉｔｇａｅｍｏｅａｃｉｃｕｅｏｓｒｃ：ｈｓｐｐｒａＭｙｅｈｆｎｔｓｒｔｒ，ａｉｒｎｉｌｏｕｃａｄｎｅｒｔｄｄｌｒｈｔｔｒｓｆｅａｔｃａｅｒｌｎｔｏｋｎｘｅｙｔｍ，ｎｕｔｅｅｅｒｈｄｔｅｓｒｃｕｅａｄｆｎｔｎｏｘｄｙ — ｒｆｉｌｎｕａｅｗｒａｄｅｐｒｓｓｅａｄｆｒｒｒｓａｃｅｈｔｔｒｎｕｃｉｆｍｉｅｓｓｉｉｔｈｕｏ

神经网络与专家系统结合的DSS模型智能构造

张亮，王端民，许炳（空军工程大学工程学院，陕西西安７０３）１０８
摘要：模型智能构造是目前ＩＳＤＳ发展的一个趋势。针对ＤＳ模型构造中存在的问题，出了一种神经网络与专家系统结Ｓ提合的ＤＳＳ模型智能构造方案及其系统结构。在对文字描述和数据描述分离的基础上，应用专家系统实现模型类型的选择，应用神经网络实现模型结构的构造。以ＡＲＭＡ模型智能构造为例，明了方法的可行性和有效性。说关键词：经网络；专家系统；决策支持系统；模型智能构造神
ｄｔｅｃｐｉｎＮＮｐｌｄｔｅｅｔｅｍｏｅｐｄＥＳｉｐｌｄｔｏｓｒｃｏｅｔｃｕｅＣｏｓｄｒｎｅｅａｌｆｉ－ａａｄｓｒｔ，ｉｏｉａｐｉｓｌｃｄｌｙｅａｓｐｉｃｎｔｔｄｌｒｔ．ｓｅｏｈｔｔｎａｅｏｕｍｓｕｒｎｉｅｇｔｘｍｐｅｏｉｈｎ
ｔｅｒｂｅｆｎｅｌｅｔｏｓｕｔｎｏＤＳｄｌｏｅｐａｄｏｅｓｓｅｓｒｃｕｅｏｉｔｌｇｎｏｓｒｃｉｎｏＤＳｄｌａｅｈｏｌｍｓｏｉｔｌｇｎｎｔｃｉｆＳｍｏｅ，ｎｌｎａｎｙｔｍｕｔｒｆｎｅｌｅｔｎｔｕｔｆＳｍｏｅｓｄｐｉｃｒｏｎｔｉｃｏｂ
ｔｌｇｎｃｎｔｃｉｆｕｏｒｇｅｓｎａｄｖｅａｅ（ＭＡ）ｍｏｅｔｅｔｏｒｖｄｆａｉｅｄｅｅｔｅｅｉｅｔｏｓｕｔｎｏａｔｒｓｏｅａｒｇＡＲｌｒｏｅｉｎｍｏｖｄｌｈｈｄｉｐｏｅｓｌａｆｃｉ．，ｍｅＳｅｂｎｖ

基于ECDIS的舰船避碰智能决策支持系统

一、系统体系结构
随着ECDIS的不断发展和日臻完善，避碰决策所需的信息均可以以数字化形式存储在ECDIS上，这些信息包括海图信息（水深和地质数据、航海危险物数据、助航标志数据等）、航行信息（本船的位置、航向、航速等）和雷达目标信息（目标的航向、航速、方位、距离、DCPA和TCPA等）。因此，ECDIS可以作为信息决策所需的基础平台。
10. 判断本船的行动是否可以避免碰撞并不至于发生另一个紧迫局面；如果行动可行，则执行下一步，否则返回第9步；
11. 执行避让行动，完成一次避让机动。
五、结束语
由于ECDIS提供了智能避碰决策所需的信息基础平台，使得有可能在ECDIS上开发智能避碰决策支持系统，并使它成为综合导航系统的一部分，实时辅助舰船长在各种情况下进行避让决策。
Key Words: Electronic Chart Display and Information System, Ship Collision Avoidance, Collision Avoidance Expert System, Intelligent Collision Avoidance Decision Support System
基于ECDIS的舰船避碰智能决策支持系统
施平安1 何立居2
(1.海军兵种指挥学院航行与操纵教研室广东广州 510431 2.广州航海高等专科学校广东广州 510725)
摘要：ECDIS的出现和普及必将对舰船避碰智能化的实现途径方面产生重大影响。本文尝试对电子海图对避碰智能决策系统研究方面可能带来的新趋势进行一些探讨，并提出基于ECDIS的舰船避碰智能决策支持系统的研究新思路。
7. 调用模型库中的"本船操纵性模型"和"航线安全性评估模型"，判断本船预采取行动是否能够安全避过其他目标和附近的航海危险物；如果行动可行，则执行下一步，否则返回第6步；

神经网络算法在决策系统中的应用

神经网络算法在决策系统中的应用在当今数字化时代，信息化技术蓬勃发展，神经网络算法成为了重要的人工智能技术之一。

神经网络算法作为一种模拟神经元结构和活动规律的计算模型，已经在诸多领域中广泛应用，如物联网、医学、金融等。

其中，神经网络算法在决策系统中的应用受到了越来越多的关注和研究。

一、神经网络算法概述神经网络算法是一种基于计算机实现的模仿生物神经系统构造的人工神经网络。

该算法由一个或多个人工神经元所组成，且这些神经元之间有相互连接。

神经网络算法可以通过学习和优化，实现对信息的分类、预测和决策。

二、神经网络算法在决策系统中的应用1.市场预测神经网络算法在金融市场中的应用已经被广泛研究，神经网络算法可以通过对历史数据的学习，预测股票市场走向。

神经网络算法通过对市场因素进行分析，给出了一种比传统方法更加准确的预测方法。

同时，在市场的决策中，神经网络算法可以根据新的市场信息，及时地调整决策方案。

2.医学诊断神经网络算法在医疗领域的应用也极其广泛。

在医学诊断中，神经网络算法可以根据病人的病历信息，进行快速、准确的诊断结果。

神经网络算法可以对医学数据进行处理，提高诊断的精度和效率。

此外，神经网络算法还可以对药物的配方进行优化，提高药物疗效，减少病人的副作用。

3.智能控制神经网络算法在智能控制中的应用也有很大的发展空间。

在工业自动化领域，神经网络算法可以通过学习和优化，实现从大量数据中提取规律和模式，然后根据规律和模式进行智能化控制决策。

同时，神经网络算法可以根据控制系统反馈的信息，调整控制算法，使得系统运行更加优化。

4.智能交通神经网络算法在智能交通中的应用也十分广泛。

神经网络算法可以通过对前方路况进行分析，实现自动驾驶功能。

同时，神经网络算法可以对车辆的速度、路线进行智能化调整，从而在保证行车安全的前提下，提高行车效率。

三、神经网络算法的优缺点1.优点（1）数据自学习能力强，可以适应复杂的环境。

（2）可以自适应、自校正，不需要固定的程序。

人工神经网络和脉冲神经网络的混合计算系统[发明专利]

专利名称：人工神经网络和脉冲神经网络的混合计算系统专利类型：发明专利
发明人：施路平,裴京,王栋,邓磊,李国齐
申请号：CN201510419414.2
申请日：20150716
公开号：CN105095966A
公开日：
20151125
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供一种人工神经网络和脉冲神经网络的混合计算系统，包括：多个神经网络计算单元，该多个神经网络计算单元中一部分为人工神经网络计算单元，承担人工神经网络计算，另一部分为脉冲神经网络计算单元，承担脉冲神经网络计算，该多个基本计算单元按照一定的拓扑结构相互连接，共同实现神经网络计算功能。

该混合计算系统结合了人工神经网络和脉冲神经网络两种神经网络的计算模式，能进行实时快速、多模态或复杂时空信号计算并能保证计算的精确度。

申请人：清华大学
地址：100084 北京市海淀区82信箱
国籍：CN
代理机构：深圳市鼎言知识产权代理有限公司
代理人：哈达
更多信息请下载全文后查看。

计算机网络安全评价体系设计论文

计算机网络平安评价体系设计论文计算机网络平安评价是计算机网络平安保障中的一个重要系统。

计算机网络在应用过程中，会因为受到漏洞、病毒等因素的影响，从而出现各种各样的平安问题，影响计算机网络应用平安。

这时候也就需要应用计算机网络平安评价体系，为计算机网络平安提供有效保障。

传统线性评价方法在目前计算机网络平安评价中评测精度较低，从而导致评价结果不佳。

基于神经网络的计算机网络评价体系，能够满足当前计算机网络平安应用需求，因此得到广泛应用。

本文重点分析神经网络下的计算机网络平安评价体系设计。

计算机网络复杂性较高，影响计算机网络平安因素也比较多，计算机网络平安评价体系的科学合理化设计，有助于有效发挥评价体系的作用。

其中在详细评价体系设计中，因为描述因素不同，其评价取值规那么也具有差异，之中包括有定量评价指标以及定性评价指标。

其中关于定量评价指标，那么需要依照评价网络系统的实际情况确定取值范围，还有一部分定性指标也可以通过专家评级方式进展确定，依照计算机网络在评价中的实际情况制定相应的评价等。

不同的指标也能够从不同角度评定计算机网络的平安性，指标之间的取值范围没有可比性。

为了能够确定评价指标，同时考虑到神经网络训练的收敛问题，那么需要是实施指标的标准化处理。

其中关于定量指标，基于衡量单位之间的差异，标准化处理确定取值范围在0~1之间；对于定性指标那么采用专家打分法，为例确保其和定量之间的可比性，那么也需要对其实施标准化处理。

通常来讲评价结果分成四个等级，分别为：平安，网络平安保障能力较强，在应用中平安性较高；根本平安；网络平安保障能力还可以，应用中可以确保根本平安；不平安，网络平安保障能力较弱，在应用中存在一定的平安隐患；很不平安，网络平安保障能力非常差，在应用中平安风险较大。

在计算机网络平安评价体系设计中需要满足以下几方面需求，分别为：可行性、简要性、独立性、完备性以及准确性。

只有这样才能够基于实际需求，提高计算机网络平安评价体系设计的合理性和科学性。

基于神经网络的医疗决策支持系统研究

基于神经网络的医疗决策支持系统研究一、绪论随着医疗技术的不断发展，医疗决策支持系统作为一种新型的医疗技术，在现代医疗中得到了越来越广泛的应用。

它基于人工智能技术，通过对患者数据进行分析、处理和判断，给医生提供科学化的医疗决策，提高了医疗质量和工作效率，也为患者提供了更加优质的医疗服务。

本文主要研究基于神经网络的医疗决策支持系统。

首先介绍神经网络的原理和应用场景，然后阐述医疗决策支持系统的概念和作用，最后详细阐述基于神经网络的医疗决策支持系统的设计和实现。

二、神经网络的原理和应用场景神经网络是一种模拟人脑神经系统工作原理的计算模型。

它可以通过对大量数据进行模型训练，学习到人类无法感知到的复杂数据间的关系，并通过这种方式来进行分类、拟合或预测等任务。

在医疗领域，神经网络的应用非常广泛。

例如，基于神经网络的医学影像分析可以有效地减少误诊率和漏诊率；基于神经网络的药物预测可以快速筛选出潜在的药物候选物；基于神经网络的医疗决策支持系统可以为临床医生提供精准的治疗计划。

三、医疗决策支持系统的概念和作用医疗决策支持系统是一种通过整合和分析医疗信息、病历资料、疾病库等大量数据，帮助医生进行临床决策并给出决策建议的系统。

它可以有效地帮助医生研判疾病的类型、确定治疗方案和制定预后预测等，从而提高了治疗的精确性和效率。

在医疗应用中，医疗决策支持系统的应用可以有效地减少误诊率和漏诊率，缩短诊疗时间，降低医疗费用和负担，提高患者的满意度和治疗效果。

四、基于神经网络的医疗决策支持系统的设计和实现基于神经网络的医疗决策支持系统的设计和实现主要包括以下几个方面：1. 数据预处理在建立神经网络模型之前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据归一化、特征选取等。

数据清洗包括去除冗余数据、填充缺失值等；数据归一化是将数据缩放到预定范围内，以便训练网络；特征选取是根据领域知识或数据挖掘技术，从原始数据中选择最具有代表性和区分性的特征。

基于神经网络与专家系统的智能决策支持系统

基于神经网络与专家系统的智能决策支持系统
祝世虎;董朝阳;张金鹏;陈宗基
【期刊名称】《电光与控制》
【年(卷),期】2006(013)001
【摘要】提出了一种基于神经网络与专家系统的无人作战飞机智能决策支持系统,成功地解决了在规则不完善、战场信息不完全的情况下决策支持系统的推理问题.所设计的神经网络推理机不仅可以在专家系统由于规则不完善和信息不完全无法推理的情况下引导专家系统,而且可以对专家系统的经验进行学习.仿真结果表明所提出的方法有效.
【总页数】4页(P8-11)
【作者】祝世虎;董朝阳;张金鹏;陈宗基
【作者单位】北京航空航天大学自动化学院,北京,100083;北京航空航天大学自动化学院,北京,100083;北京航空航天大学自动化学院,北京,100083;中国一航○一四中心,河南,洛阳,471009;北京航空航天大学自动化学院,北京,100083
【正文语种】中文
【中图分类】V271.4;TP182
【相关文献】
1.有限元法在焊接工艺专家系统中的技术实现Ⅰ.基于人工神经网络的焊接工艺专家系统 [J], 李玉斌;谢志强;莫春立
2.基于人工神经网络和专家系统Shell的城市发展水平综合评价专家系统的研究
[J], 王宗军
3.基于神经网络的智能决策支持系统研究 [J], 曾明;魏衍
4.基于人工神经网络和专家系统Shell的城市发展水平综合评价专家系统的研究[J], 王宗军
5.基于人工神经网络和专家系统Shel的城市发展水平综合评价专家系统的研究[J], 王宗军
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

神经网络专家系统

1.神经网络专家的基本原理
神经网络最主要的特征：大规模模拟并行处理、信息的分布式存储、连续时间非线性动力学、全局集体作用、高度的容错性和鲁棒性、自组织、自学习和实时处理。
神经网络专家系统（NNES）是以神经网络为核心建造的一种符号——数值结合智能型系统，它不仅可以很好的实现专家系统的基本功能，模拟人类专家的思维方式进行推理决策和问题求解，还具有学习能力、自适应能力、并行推理能力、联想记忆能力。
对于特定的输入模式神经网络通过前向计算产生一个输出模式其中各个输出节点代表的逻辑概念同时被计算出来特定解是通过输出节点和本身信号的比较而得到的在这个过程中其余的解同时被排除这就是神经网络并行推理的基本原理
神经网络专家系统
9.3神经网络专家系统
专家系统作为为人们提供专业知识的工具，越来越受到用户们的喜爱。然而传统的专家系统只能在有限的定制式的规则中寻求答案，对于一个庞大的知识库，或者复杂难解的数据结构，亦或者一个几乎无规则可循的知识集合，传统专家系统就显得无能为力了。因此有人就提出使用人工神经网络开发专家系统的推理机机制，于是“人工神经网络专家系统”的概念也就应运而生。
神经网络用大量神经元的互连及对各连接权值的分布来表示特定的概念或知识，这与传统计算机局域式信息处理方式有所不同。在进行知识获取是，它只要求领域专家提供范例或实例及相应的解，通过特定的学习算法对样本进行学习，经过网络内部自适应算法不断修改权值分布以达到要求。把领域专家求解实际问题的启发式知识和经验分布到网络的互连权值分布上。对于特定的输入模式，神经网络通过前向计算，产生一个输出模式，其中各个输出节点代表的逻辑概念同时被计算出来，特定解是通过输出节点和本身信号网络并行推理的基本原理。在神经网络中，允许输入偏离学习样本，只要输入模式接近于某一学习样本的输入模式，则输出亦会接近学习样本的输出模式，这种性质使得神经网络专家系统具有联想记忆的功能。

神经网络在专家系统中的应用

二、数字的识别
Thank you
神经网络推理具有如下特征：
（1）并行推理：同一层的处理单元(神经元)是完全并行的，但层间的信息传递是串行的。由于层中处理单元的数目要比网络的层数多得多，因此它是一种并行推理。（2）自适应推理：网络推理只与输入及网络自身的参数有关，而这些参数又是通过使用学习算法对网络进行训练得到的．因此它是一种自适应推理。（3）在网络推理中不会出现传统专家系统中推理的冲突问题。
三、神经网络与专家系统的集成（取长补短）根据集成侧重点不同，分为三种模式： 1、神经网络支持专家系统：以传统专家系统技术为主，辅以神经网络的有关技术。 2、专家系统支持神经网络：以神经网络有关技术为主，建立相应领域的专家系统。（后续介绍） 3、神经网络与专家系统的对等模式：求解复杂问题时，将其分为若干个子问题，针对每个子问题特点分别用神经网络及传统专家系统进行解决。
(3)图中连接弧上标出的wij值是根据一组训练样例，通过运用某种学习算法(如B-P算法) 对网络进行训练得到的，这就是神经网络专家系统所进行的知识获取。 (4)由全体wij的值及各种症状、疾病、治疗方案名所构成的集合就形成了该疾病诊冶系统的知识库。
11.3.3 基于神经网络的推理
网络计算实现:把用户提供的初始证据用作网络的输入，通过网络计算最终得到输出结果。例如诊治疾病的例子，若用户提供的证据 x1=1(即病人有x1这个症状)，x2=x3=-1(即病人没有x2 与x3这两个症状)，当把它们作为输入送入网络后，就可算出x7=1，这是由于： 0 + 2 × 1 +（-2）×（-1）+ 3 ×（-1）= 1 >0
识别结果
待测语音
预处理
特征提取