【摘 要】
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该文针对目前知识处理中知识表示与知识获取的难题, 及IDSS缺乏适应性、演进能力等问题,研究人工智能的两种机制的集成,即基于连接机制的神经网络(NN)与基于符号机制的专家系
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该文针对目前知识处理中知识表示与知识获取的难题, 及IDSS缺乏适应性、演进能力等问题,研究人工智能的两种机制的集成,即基于连接机制的神经网络(NN)与基于符号机制的专家系统(ES)集成技术进行求解,并分别对管理决策领域中的不同情况研究不同的集成理论、方法与技术.首先,该文从NN作为一种计算模式的角度研究了NN在管理领域中的应用能力,指出前向神经网络特别适合于辅助管理中复杂的分类问题.其次,该文对神经网络与专家系统的集成进行了系统的理论研究,论证了连接机制的神经网络与符号机制专家系统产生式规则具有等价性、可转换特性及功能的互补性.该文重点研究后两种模式NN与ES的集成理论与技术.第三,该文研究了基于连接转换模式的前向神经网络与专家系统的集成技术.该文研究了逻辑神经网络理论与方法,提出用基于神经网络与专家系统集成整体模式的逻辑神经网络与专家系统的集成技术,来实现IDSS中有关管理问题的一般规则知识的表示、推理与学习的理论与方法.
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