摘要
本文以决策支持系统(DSS)的理论方法为基础,综合运用人工智能、模糊集、神经网络理论.提出了嵌入神经网络专家系统的智能化城市评价决策支持系统(ICEDSS)的基本结构模式,介绍了ICEDSS各组成部分的功能,讨论了具有神经网络专家系统的综合评价子系统的工作原理,描述了多层次多目标模糊综合评价模型和基于神经网络的系统自学习原理.整个ICEDSS的原型系统已在IBM微型机上用TurboC,FORTRAN77和Foxbase ̄+语言实现.
This paper proposes the fundamental framework of neural network expert systems integrated intelligent city evaluation support sys-tem(ICEDSS),introduces the function of each part of ICEDSS,discusses the working principles of comprehensive evaluation subsystem with neural network expert systems,describes the multilayer and multiobjective fuzzy comprehensive evaluation model and the system self-learning principles based on neural networks.The prototype system of the whole ICEDSS had been implemented on IBM microcomputers in Turbo C,FORTRAN 77,and Foxbase ̄+ Languages.
出处
《系统工程理论与实践》
EI
CSCD
北大核心
1995年第4期24-31,共8页
Systems Engineering-Theory & Practice
基金
国家高技术计划支持项目
关键词
决策支持系统
专家系统
神经网络
城市评价
intelligent decision support system
expert system
neural network
fuzzy comprehensive evaluation
self-learning
city