自学习智能决策支持系统

提出了一种基于神经网络与专家系统的自学习智能决策支持系统,使得智能决策支持系统能够对过去的经验进行学习。在无人作战飞机系统的应用表明,智能决策支持系统不仅能够对过去的经验进行学习,并且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。仿真结果表明,提出的方法显著地提高了智能决策支持系统的性能。

载人飞船环控生保自学习智能决策支持系统的设计与实现

目的在载人飞船飞行期间监控环境控制与生命保障系统(environment control and life support system,ECLSS)的工作状态,对故障进行诊断和决策支持。方法依据决策支持系统、神经网络和专家系统原理,设计出了环控生保决策支持系统(ECLSS Decision supporting system,EDSS)的基本结构,运用故障树分析方法进行故障划分,形成专家知识,并将神经网络与专家系统相结合进行自学习。结果在2人5天的“神舟”6号载人飞行试验中,软件系统得到了全面考核和验证,为试验任务的圆满成功提供了良好的技术支持和保障。结论所建立的决策支持系统能够准确、迅速地进行数据判读和故障诊断,数学模型设计正确,参数预测结果合理。

基于人工智能的临床决策支持系统早期临床评估的透明化报告

随着人工智能(AI)在医学领域的广泛应用,越来越多基于AI的临床决策支持系统应用于临床诊断与筛查等。早期临床评估对于评价基于AI临床决策支持系统的临床性能、安全性和人为因素具有重要意义,有利于为进一步的大规模临床试验奠定基础,但相关临床研究报告的透明度和完整性尚待提高。2022年5月,基于AI的临床决策支持系统早期临床评估报告指南(DECIDE-AI)正式在线发表。本文将结合DECIDE-AI中的AI相关报告项目及相关文献,探讨基于AI的临床决策支持系统早期临床评估的透明化报告,以期帮助我国系统开发者和研究者更好地理解与应用相关指南,提高基于AI的临床决策支持系统早期临床评估报告的透明度。

计算机网络技术在智能数据分析与决策支持系统中的应用分析

计算机网络技术急速进步与不断进化,为人工智能技术发展铺平了道路,架构起坚实的基础。本篇文字研究的焦点就是这个领域——详尽分析计算机网络技术在推动人工智能应用的展现力上所展示的实力。云计算、网络编程以及大数据处理三者为重头戏,每一项技术都对人工智能学习与分析的能力进行了无比强大的推广和升级,并为其实践应用的优化贡献力量。文章的重点方向还将转向如何借助网络技术,协助人工智能在深度学习、模式认知以及自然语言处理等重点环节上,达成更高效且更准确的成果。最后,文章将点评当前计算机网络技术对人工智能的影响,同时,也预测了未来发展趋势,并强调了在人工智能领域进一步开发和优化计算机网络技术的重要性,以便更好地服务于人工智能的实际应用和推广。总的来说,计算机网络技术的高级性能和广泛应用在人工智能领域发挥了至关重要的作用,并将在未来继续发挥其核心价值。

机器学习在传染病临床决策支持系统中应用的研究进展

从应用基础、应用现状、面临挑战及未来发展趋势4个方面对机器学习临床决策支持系统在传染病管理中的相关研究进行综述,旨在进一步增强对传染性疾病的智能管理,为智慧医疗的发展提供参考及借鉴。

诊断类智能化临床决策支持系统应用现状与思考

医学的实践性、疾病的个体性导致误诊率居高不下,而基于人工智能和医学大数据的临床决策支持系统(clinical decision support system,CDSS)能在疾病诊断时为医生提供决策支持,成为解决此类问题的一个重要手段,且现已取得一定的成效。不过,尽管CDSS在提高医疗决策的准确性和效率方面具有潜在优势,但其在实施过程中也存在一系列的问题,这些问题可能影响CDSS的可靠性、可用性和安全性。本文对诊断类CDSS的应用现状、面临的挑战和未来发展趋势进行总结分析,以期对我国CDSS向智能化和知识化方向发展提供参考。

基于大数据分析的智能决策支持系统设计

本文围绕智能决策支持系统(intelligence decision supporting system,IDSS)的设计与实现展开研究,旨在探讨基于大数据分析的IDSS在企业决策中的应用路径与方法。通过整合海量数据、数据挖掘技术与机器学习算法,系统优化了资源配置、增强了企业的预测能力,并实现了对市场环境的实时响应与监控。结果表明,IDSS在提升企业决策科学性与效率方面具有显著优势,尤其在金融、医疗、物流等行业中具有广泛的应用前景。该系统的开发与应用不仅能提高企业的运营效率,还为未来智能化决策的研究提供了理论与实践基础。

基于智能技术的电力交易决策支持系统设计

阐述电力交易决策支持系统的特点,探讨电力交易决策支持系统设计与架构,分析电力交易决策支持系统关键技术与算法。通过引入先进的人工智能技术,该系统可以更好地预测市场走势、优化交易策略、降低交易风险,从而推动电力交易市场的可持续发展。

人工智能在财务决策支持系统中的应用:机遇与挑战

烟草企业作为全球经济体系中的关键参与者,其在全球市场中的地位和贡献不可忽视。然而,伴随着全球经济格局的不断变化和科技的飞速发展,烟草企业面临前所未有的挑战和机遇,其中,财务决策的重要性凸显而出,财务决策不仅关乎企业的日常运营,更涉及企业的战略规划和长期发展。本文旨在探讨并分析人工智能在烟草企业财务决策支持系统中的应用,探讨其带来的机遇与挑战,旨在为烟草企业决策者提供更为全面的信息,帮助其更好地理解并应对当前财务决策面临的问题与机遇,为行业的可持续发展和创新发挥积极作用。

智能决策支持系统在企业管理中的应用

随着信息技术的迅速发展,智能决策支持系统(IDSS)在企业管理中的应用日益受到关注。本文旨在探讨IDSS在企业管理中的应用,分析其当前存在的问题并给出解决措施。首先介绍了IDSS的背景和意义,阐述了其在生产运营、市场营销、供应链管理等领域的具体应用场景,并强调了其对企业决策的重要性。然后分析了IDSS面临的挑战,包括数据质量、模型不确定性等问题,并提出了利用大数据、人工智能等新技术来解决这些问题的解决方案。通过本文,可以更深入地理解IDSS在企业管理中的作用,为企业决策者提供理论指导和实践建议。With the rapid development of information technology, the application of Intelligent Decision Support Systems (IDSS) in enterprise management is attracting increasing attention. This paper aims to explore the role and impact of IDSS in enterprise management, analyze the current problems it faces, and provide solutions. The background and significance of Intelligent Decision Support Systems (IDSS) are first introduced, elucidating its specific application scenarios in areas such as production operations, marketing, and supply chain management, emphasizing its crucial role in business decision-making. Subsequently, the challenges faced by IDSS are analyzed, including issues like data quality and model uncertainty, with proposed solutions leveraging new technologies, such as big data and artificial intelligence. This aims to provide a deeper understanding of IDSS’s role in enterprise management, offering theoretical guidance and practical recommendations to facilitate continuous business development and innovation. Through this paper, a deeper understanding of the role of IDSS in enterprise management can be gained, providing theoretical guidance and practical advice for business decision-makers.

人工智能在财务决策支持系统中的应用

随着科技革新如物联网、大数据、云计算和区块链的兴起,企业的运营、竞争和财务管理理念正经历深刻的转型,推动着财务决策支持系统迈向更为高效和智能的新纪元。在信息技术日新月异的今天,若仍沿用传统的财务决策方式,将难以提高企业的核心竞争力。基于此,文章在相关理论研究的基础上,分析在财务决策支持系统中应用人工智能的必要性,并探讨了人工智能财务决策支持系统工作原理,总结其优势,建立智能财务决策方法体系和模型,助力企业减少财务决策失误,实现多因素高速分析和财务智能决策。

基于大数据分析的智能采购决策支持系统研究

在数字化时代的背景下,企业采购活动面临着日益复杂多变的市场环境和竞争压力。基于此,本文探讨了大数据技术在采购决策中的应用,分析了现有采购系统存在的问题,如数据处理能力不足、供应商评估主观局限、监控预警能力缺失等,提出了基于大数据的智能采购决策支持系统的技术实现路径,包括构建数据管理平台、运用先进技术深度分析、建立供应商智能评估模型等。实践效果表明,该系统能显著提高采购决策准确性与效率,优化供应商管理。

110kV变电站智能运维决策支持系统的设计

阐述智能运维决策支持系统的设计和应用。系统集成先进的人工网络与计算算法,通过多模块设计,实现数据采集、监测、智能决策和用户界面功能,并实例验证该系统的可行性和实用性。

会计信息系统与智能决策支持系统的集成研究

会计信息系统以及智能决策支持系统在当前社会企业发展过程当中属于极重要的基础工具,在各个领域中有着极为重要的作用。会计信息系统在应用过程中,能够使企业财务信息管理更加高效,并形成更为合理的管理报告。而智能决策支持系统在使用过程当中,能够通过数据分析以及智能算法,提供有效的决策支持,使管理人员能够做出较为正确的战略决策。但两者之间存在分离性,致使信息传递以及数据集成存在一定的问题。基于上述角度,本文对会计信息系统以及智能决策支持系统的集成进行详细的分析。

智能决策支持系统在地质灾害管理中的应用探索

地质灾害的发生会对人类的生命和财产构成极大的危害,既影响人们的生活,也不利于社会经济的稳定发展。传统地质灾害管理在信息获取方面存在一些不足,一旦发生灾害无法及时采取处理措施,因此智能决策支持系统应运而生,其强大的数据分析和决策能力为地质灾害管理提供了更好的解决办法与思路,能够帮助工作人员更准确、及时地获取相关的灾害信息,辅助工作人员进行风险评估、预警发布和应急响应,从而提高地质灾害管理的效率和水平。阐述了智能决策支持系统的定义,介绍了智能决策支持系统关键技术、智能决策支持系统在地质灾害管理中的应用,探讨了智能决策支持系统在地质灾害管理中的未来发展。

水利工程管理中的信息化应用与智能决策支持系统的构建研究

在水资源的规划与监管步骤中,信息技术被广泛采用,并且打造智能化的决策辅助平台目前是水行业广泛关注的话题。本文深入探讨了信息技术在水资源管理中的具体应用的实质和特点,进行了深入细致的研究管理活动中的需求评价、功能以及遭遇的难题。进而对决策支持智能系统的构成要素进行了研究,这涵盖了数据搜集与处理技术、智能模型的挑选和算法确定、功能的规划与执行,以及系统整合优化过程。本研究旨在是设计用于水工管理的高效率信息化处理系统,旨在提高管理效率和提高决策能力。

人工智能技术在配电网运行智能决策支持系统中的应用研究

本文围绕人工智能技术在配电网运行智能决策支持系统中的应用进行了研究。文章首先回顾了配电网运行决策系统的传统方法,然后介绍了人工智能,特别是机器学习和强化学习在配电网智能化决策中的应用。通过构建基于这些技术的配电网智能决策支持系统,实验验证了系统的有效性。研究发现,该系统能够提高配电网的运行效率和稳定性,为未来电网智能化管理提供了有力的技术支持。

基于大数据的汽车性能优化与智能决策支持系统研究

以大数据技术为基础,针对汽车性能优化和决策支持等需求展开调研,主要介绍了包括传感器技术、数据采集与传输技术、数据清洗预处理方法在内的大数据采集与处理关键技术;对包括数据挖掘技术、机器学习和深度学习模型在内的汽车性能数据分析与建模方法进行了探讨;提出包括决策模型设计、智能算法应用、系统架构技术等在内的智能决策支持系统的设计与实现方案。该系统的可行性和有效性已通过实验案例得到验证,技术支持和决策参考已为汽车业界提供服务。

化工事故应急处理中的高效智能决策支持系统构建研究

本论文着眼于化工事故应急处理这一复杂问题,以建设高效的智能决策支持系统为目标。该系统集成大数据分析、机器学习算法和专家系统等技术,实现化工事故快速辨识、精准风险评估和智能应急方案推荐等。通过对事故案例的深度挖掘和特征数据库的构建,利用机器学习的方法对事故的类型及后果进行了预测。结合专家知识库设计了一个智能化的决策支持框架以帮助应急管理人员开展实时和科学地决策。研究证明,本系统可显著提高应急处理效率和准确性,有效降低事故损失和确保人员安全,可为化工行业安全生产和应急管理提供强有力的技术支撑。

脑血管病临床决策支持系统对卒中医疗服务质量关键绩效指标的影响研究

目的探索脑血管病临床决策支持系统(clinical decision support system,CDSS)对卒中医疗服务质量关键绩效指标改进是否具有积极作用。方法回顾性连续纳入首都医科大学附属北京天坛医院血管神经病学2病区应用脑血管病CDSS前(2020年1—11月)住院治疗的缺血性卒中患者作为对照组,应用脑血管病CDSS后(2021年1—11月)收治的缺血性卒中患者作为干预组,比较两组患者的基线特征和缺血性卒中医疗服务质量关键绩效指标,评估脑血管病CDSS对卒中医疗服务质量的影响。结果本研究共纳入1331例患者,其中对照组651例,干预组680例。对照组平均年龄为(71.7±11.8)岁,男性490例(75.3%);干预组平均年龄(72.3±10.2)岁,男性498例(73.2%)。缺血性卒中医疗服务质量关键绩效指标中,干预组入院48 h内不能行走患者进行深静脉血栓预防率(86.3%vs.65.0%,P<0.01)、出院时患者抗栓治疗率(98.1%vs.96.2%,P=0.03)、出院时合并心房颤动的患者抗凝治疗率(70.1%vs.44.2%,P<0.01)均高于对照组。结论脑血管病CDSS有助于改善缺血性卒中患者的医疗服务质量关键绩效指标。