CBR-ANN智能决策支持方法及应用的开题报告1.研究背景随着信息技术的飞速发展，企业每天都会产生大量的数据，如何从这些数据中提取有价值的信息以支持企业的决策已成为一个紧迫的问题。传统的决策支持系统（DSS）存在着决策支持的局限性和通用性不强的问题。与此同时，人工神经网络（ANN）作为一种智能决策支持工具，已被广泛应用于企业决策中。但是，ANN在决策支持中的缺点在于其结果的可解释性不强和参数的选择较为困难。针对以上问题，结合经典的经济学原理，基于ANN和案例推理方法，提出了基于案例推理和CBR-ANN智能决策支持方法以及应用。2.研究内容和目标该研究的主要目标是设计并实现一种智能决策支持方法，能够为企业提供问题诊断、决策建议等服务，并对其决策结果进行评估和反馈。具体内容包括：（1）研究并深入理解CBR-ANN方法以及ANN的基本原理和特点；（2）开发一个基于案例推理和CBR-ANN的决策支持系统；（3）利用实际案例验证系统的有效性和可行性；（4）从本研究中提炼出经典的决策支持方法，为企业提供合理的决策建议和路径。3.研究方法和具体步骤（1）收集企业的历史决策案例，并对这些案例进行分析和归类；（2）采用经典的神经网络算法，对企业的历史数据进行建模，并运用该经验案例来训练神经网络；（3）利用案例推理方法对当前问题进行诊断分析，提出决策建议；（4）对决策结果进行评估和反馈，以不断优化决策支持系统。4.论文创新点和预期贡献（1）提出一种新的CBR-ANN智能决策支持方法，将经典的神经网络算法与案例推理方法有机结合，形成一种新的智能决策支持系统。（2）开发出一个结合经典经济学原理的决策支持系统，该系统能够针对不同类型的决策问题提出相应的解决方案，并在实际的决策场景中进行优化和调整。（3）提供决策支持系统的可靠性和有效性的实验数据，展示该系统的潜在应用价值以及为企业提供决策支持方案的优势。5.预期研究成果（1）CBR-ANN智能决策支持方法的研究论文；（2）基于经济学原理的决策支持系统原型和操作手册；（3）实验数据和分析报告，验证系统的可靠性和有效性；（4）企业决策支持实例案例或应用案例，为企业提供完善的决策支持服务。