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决策支持系统(DSS) 是综合利用大量数据、有机组合众多模型、通过人机交互、辅助各
级决策者实现科学决策的系统。神经网络是由大量类似于神经元的处理单元相互连接而成的非线性复杂网络系统。本文首先分析了目前决策支持系统研究中存在的问题，阐明了神经网络实现并行处理的机制，提出了结合神经网络的智能决策支持系统研究框架，并具体分析了重点问题的实现思路与方法，并具体分析了各级的基本任务与实现方法。最后，论文给出了基于神经网络的智能决策支持系统在番茄栽培智能模块中的应用。
关键词：智能决策支持系统，对向传播神经网络，BAM 神经网络
决策支持系统最早在七十年代初由美国科学家 Scott Morton 提出，并在八十年代迅速发
展起来，在国际上已形成了一个学科研究领域。它的功能是综合利用大量数据，有机组合众多模型，通过人机交互系统，辅助各级决策者实现科学决策。智能化是决策支持系统研究的主要发展方向之一。神经网络是一个具有高度非线性的超大规模连续时间动力系统，其最主要特征为网络的全局作用、大规模并行分布处理能力、高度的鲁棒性和学习联想能力。同时它又具有一般非线性系统的共性，即吸引性、耗散性、非平衡性、不可逆性、高维性、广泛联结性和自适应性。它是一个有着广泛应用背景的十分热门的交叉学科。因而，结合神经网络的智能决策支持系统研究极具理论和实用价值，成为决策支持系统的研究前沿之一。
级决策者实现科学决策的系统。神经网络是由大量类似于神经元的处理单元相互连接而成的非线性复杂网络系统。本文首先分析了目前决策支持系统研究中存在的问题，阐明了神经网络实现并行处理的机制，提出了结合神经网络的智能决策支持系统研究框架，并具体分析了重点问题的实现思路与方法，并具体分析了各级的基本任务与实现方法。最后，论文给出了基于神经网络的智能决策支持系统在番茄栽培智能模块中的应用。
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决策支持系统最早在七十年代初由美国科学家 Scott Morton 提出，并在八十年代迅速发
展起来，在国际上已形成了一个学科研究领域。它的功能是综合利用大量数据，有机组合众多模型，通过人机交互系统，辅助各级决策者实现科学决策。智能化是决策支持系统研究的主要发展方向之一。神经网络是一个具有高度非线性的超大规模连续时间动力系统，其最主要特征为网络的全局作用、大规模并行分布处理能力、高度的鲁棒性和学习联想能力。同时它又具有一般非线性系统的共性，即吸引性、耗散性、非平衡性、不可逆性、高维性、广泛联结性和自适应性。它是一个有着广泛应用背景的十分热门的交叉学科。因而，结合神经网络的智能决策支持系统研究极具理论和实用价值，成为决策支持系统的研究前沿之一。
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