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1.
简要分析了传统的决策支持系统中的自适应知识库求精问题,提出了一种基于神经网络块间联系的规则的自适应推理知识求精算法.该算法能够有效地检查知识的一致性与相容性,及时发现并排除知识库知识之间的冗余和矛盾.该算法能够更好支持决策过程.
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2.
研究分析了已有NBP网络学习算法样本学习速度慢以及样本个体误差较大的原因,并在此基础上提出了一种基于训练集递减的自适应增强组合算法.通过对个体样本误差分布、泛化特性等方面的实例分析表明,该算法具有良好的泛化特性,既提高了样本学习速度,又改善了样本个体误差.
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