第四章智能技术的决策支持和智能决策支持系统2.ppt
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第四章智能技术的决策支持和智能决策支持系统2.ppt
决策支持系统及其开发一、机器学习综述1、人类的学习2、机器学习定义二、机器学习发展过程机器学习范例1.PLANT/SS系统1.PLANT/SS系统2.钟鸣和陈文伟的IBLE算法验证4.6.2机器学习分类1.机械学习(ROTELEARNING)1.机械学习(ROTELEARNING)1.机械学习(ROTELEARNING)知识转换2.示教学习的实现步骤(被告知学习)3.通过例子学习(示例学习)3.通过例子学习(示例学习)3.通过例子学习(示例学习)3.通过例子学习(示例学习)4.解释学习(EBL)4.解释学
智能决策支持系统和智能技术的决策支持.ppt
第四章智能决策支持系统和智能技术的决策支持4.4神经网络的决策支持4.5遗传算法的决策支持4.6机器学习的决策支持4.4.1神经网络的基本原理i1,i2,……in为神经元的输入量,Oi为神经元的输入,Wij为外面神经与该神经连接强度(即权),θ为阀值,f(x)为该神经元的作用函数:Oi=f(∑WijIi-θi)i=1,2,……,n神经元的输入计算:I=∑WijIi-θi(i=1,2,……,)2.神经元的作用函数:(1)阶跃函数(2)Sigmoid函数(3)高斯型函数4.4.2神经网络的互连结构(2)从输出
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决策支持系统及其开发4.3专家系统与智能决策支持系统4.3.1专家系统原理专家系统VS数据库检索数值计算是用算法解决实际问题。数据->知识,算法->推理,它也是一种知识推理。它与专家系统的区别:(1)算法(推理过程)是固定形式的。而专家系统的推理形式不固定,问题不同,推理过程也不一样。(2)数值计算只能处理数值,不能处理符号。知识推理的特点2.专家系统结构产生式规则的推理机=搜索(知识)+匹配(规则前提)推理过程是一边搜索一边匹配,匹配需要找的事实。事实来源:1)规则库中的规则;(2)用户提问。匹配结果:
第四章(1) 智能决策支持系统和智能技术的决策支持2.ppt
第4章人工智能的决策支持和智能决策支持系统第4章目录(1)部分内容4.1智能决策支持系统综述人工智能技术主要利用知识推理,完成定性分析。人工智能技术融入决策支持系统后,使DSS在模型技术与数据处理技术的基础上,增加知识推理技术,提高辅助决策能力。4.1.2智能决策支持系统结构1)专家系统是利用大量的专门知识解决特定领域中的实际问题的计算机程序系统;2)神经网络是利用神经元的信息传播模型(MP模型)进行学习和应用;3)遗传算法是模拟生物遗传过程的群体优化搜索方法;4)机器学习是让计算机模拟和实现人类的学习,
第四章智能技术的决策支持和智能决策支持系统4.ppt
决策支持系统及其开发(3)部分内容4.4神经网络的决策支持神经元由细胞体、树突和轴突三部分组成;细胞体对接收到的信息进行处理;轴突是较长的神经纤维,是发出信息的;树突的神经纤维较短,是接收信息的;一个神经元的轴突末端,与另一个神经元的树突之间密切接触,传递神经元冲动的地方称为突触。神经元具有如下性质:(1)多输入单输出;(2)突触具有加权的效果;(3)信息进行传递;(4)信息加工是非线性。1、神经元的数学模型MP(神经元的数学模型)模型方程为:其中Wij是神经元之间的连接强度,Wii=0,Wij(i≠j)