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申请/专利权人：南京林业大学

摘要：本发明涉及一种基于机器学习的实时决策支持系统，旨在为不同行业如金融、物流和医疗等提供快速准确的决策辅助。该系统通过实时收集和分析来自多个数据源的数据流，并利用多种机器学习算法进行预测和分析，以辅助决策者理解复杂的数据模式并做出明智的决策。系统包括数据预处理、特征工程、模型训练与评估、实时数据处理、用户界面和系统集成等关键模块。此外，系统设计考虑了定制化服务和未来扩展性，确保能够适应不同行业的特定需求。通过本系统，决策者能够在保持高可靠性和低延迟的条件下，获得及时、准确的决策支持。

主权项：1.一种基于机器学习的实时决策支持系统，其特征在于，包含以下模块：数据接收模块：配置用于从多个数据源实时收集数据流，该模块具备高速数据捕获能力，能够处理大规模并发数据输入，确保数据的完整性和时效性。该模块还具备数据格式识别和适配功能，以支持不同来源的数据无缝集成；数据预处理单元：配置用于自动执行异常值检测与处理、缺失值填补及数据标准化功能。该单元采用先进的统计方法和机器学习算法，以确保数据清洗过程的准确性和效率。此外，该单元能够自适应地调整预处理参数，以适应数据特性的动态变化；特征工程模块：配置用于自动选择和构造对决策有帮助的特征。该模块利用先进的数据挖掘技术，包括特征选择、特征提取和特征转换，以识别数据中的关键模式和趋势。该模块还支持多维度特征分析，以增强模型的泛化能力；机器学习模型训练单元：配置有多种算法，包括但不限于深度学习网络、回归模型、分类模型或聚类模型，并优化模型参数以适应不同决策场景。该单元支持自动化模型选择和超参数调优，以实现最优的模型性能；实时数据分析引擎：配置用于确保低延迟和高可靠性的数据流分析和预测。该引擎采用实时数据流处理框架，结合高效的计算模型，以实现对数据流的快速响应和实时分析；用户界面：配置有直观的可视化工具和报告功能，辅助解释模型预测并提供决策建议。该界面提供定制化的视图和交互式控件，使用户能够根据个人需求定制信息展示和分析流程；系统集成模块：配置用于将机器学习模型无缝集成到现有IT基础设施中。该模块支持与多种IT系统的接口和协议，确保数据流畅交互和系统兼容性；监控与维护模块：配置用于实时监控系统性能并根据需要更新模型。该模块采用先进的监控技术，实时跟踪系统状态和性能指标，并提供自动化的模型维护和更新机制；定制化服务接口：配置允许根据不同行业的具体需求调整系统功能。该接口提供API和插件架构，支持第三方开发者和业务专家进行定制开发和集成，以满足特定业务场景的需求。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京林业大学 基于机器学习的实时决策支持系统