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决策支持系统(Decision Support System，简称DSS)的概念在20世纪初巾Keen P G和Morton M S等人提出，1980年Sprague R H提出了基于数据库和模型库的DSS结构，目前各个I)SS框架结构，概括起来分为基于X库和基于知识的DSS的框架结构两大 类，前者以各种库及其管理系统作为DSS的核心，后者以问题处理单元作为系统的主要部分。随着研究的深入，人们发现传统的手 段难以在决策中取得理想的结果，于是将AI中知谚l表示与知识处理的思想引入到了DSS中，产生厂智能决策支持系统(Intelligent Decision Support Systems，简称IDSS)。M前在研究的各类DSS大都与计算机技术紧密关联，对计算机依赖程度过高，从而产生了很 多局限。且不能解决或者有效提供对于复杂巨『廿J题的决策支持|lI。 机器学习是人工智能研究的重要方向，已在DSS中扮演起越来越晕要的角色，若将两者有机地结合起来，改进问题处理系统， 增设学习系统．就成为一种基于学习的DSS体系结构，简称Mi．一IDSS[21。对神经网络箅法运用集成学习(Ensemble Learning)的思 想，即为神经网络集成(Neural Network Ensemble)方法，它通过洲练多个神经网络并将其结果进行合成，町显著地提高神经网络系统 的泛化能力。该方法易于使用且效果明显，是一种非常有效的T程化神经计算方法131。