基于神经网络的时序数据挖掘：中小企业决策支持系统

本篇论文深入探讨了"人工智能-基于人工神经网络的时序数据挖掘应用研究"这一主题，主要关注的是如何利用先进的神经网络技术解决企业在数据处理和决策支持方面的挑战。当前，随着数据挖掘技术在企业管理中的广泛应用，尽管我国在该领域取得了一定的进展，但仍存在诸多不足，如缺乏针对实际场景的软件和可视化挖掘工具，导致企业内部信息难以转化为决策支持，制约了企业的智能化发展。 论文首先介绍了数据挖掘在提升企业决策效率中的关键作用，特别强调了对于西部中小型企业来说，由于技术和资源的限制，这个问题尤为突出。因此，作者提出迫切需要开发一种能有效处理各种数据、辅助企业决策的应用系统，以促进企业发展。 研究的核心内容围绕动态BP神经网络展开。论文系统梳理了时序数据挖掘的理论基础和技术，提出了动态逐渐增元的数据预测框架，设计了一个实用的平台，旨在处理实际业务中的时序数据，挖掘其中隐藏的规律和模式。为了提高预测精度，论文针对时序交易数据的特点，采用了基于小样本空间的误差最小预测策略，并结合BP神经网络的动态处理能力，确保预测结果的准确性。 此外，论文还创新性地结合了领域知识和专家经验，通过将其他经济指标参数融入预测，进一步增强了预测性能。针对神经网络特征变量过多可能导致收敛速度慢的问题，论文提出了动态可干预的数据预测方法，利用可视化编程和灵敏度分析技术，优化了网络结构，提升了预测精度，并强化了知识规则的解释和积累能力。 这篇论文不仅提供了理论研究，还着重于实际应用，旨在通过人工智能技术，特别是人工神经网络，推动我国西部中小型企业对时序数据的有效利用，提升其决策效率和管理水平，从而促进整体经济的发展。