VIII. Hỗ trợ ra quyết định nhóm (Group Decision Support Systems)
4.1.7 Mạng tính toán nơtron (Artifical Neural Network – ANN)
Tất cả các kỹ thuật trước đây đều dựa vào dữ li u, th ng tin hay kiến thức rõ ràng được lưu trữ tr n máy tính và được sử d ng khi cần Tuy nhi n, trong thế giới thực tế phức tạp, chúng ta có thể kh ng có đủ dữ li u, th ng tin hay kiến thức rõ ràng Nhưng người ta lại phải ra những quyết định dựa tr n những th ng tin từng phần, kh ng đầy đủ hay kh ng chính xác Những tình huống như thế được tạo ra do sự thay đổi nhanh chóng của m i trường Những người ra quyết định thường sử d ng kinh nghi m để xử l những tình huống này ; nghĩa là, họ nhớ lại những kinh nghi m và học hỏi từ kinh nghi m của họ để suy ra vi c cần làm với những tình huống mới tương tự nhưng kh ng chính xác lặp lại tình huống trước đó
Ví d : Mạng tính toán nơtron nhận biết được những cơn đau tim nhiều hơn bác sỹ
Bác sỹ cấp cứu nhận biết được 78 phần trăm b nh nhân đau tim trong 1 thí nghi m, gồm 331 b nh nhân phàn nàn về chứng đau ngực tại phòng cấp cứu của b nh vi n San Diego Cơn đau tim càng được chẩn đoán sớm thì càng có cơ hội cứu sống được b nh nhân
Bác sỹ Baxt của trường Đại học ở California, Trung tâm y học San Diego, đã báo cáo trong Bi n ni n nội khoa, tháng 12 năm 1991, sử d ng một kỹ thuật máy tính mới, gọi mạng tính toán nơtron, nhận biết nhanh chóng và chính xác 97% b nh nhân như thế Hơn nữa, khi được so sánh với những bác sỹ, chương trình máy tính cũng tỏ ra rất hi u quả khi bị mất những th ng tin quan trọng
52 Copy right by Nguyen Thi Thanh Tam –ĐH Duy Tân
Khả năng hoạt động của kỹ thuật tính toán nơtron khi mất dữ li u là một trong những ưu điểm lớn nhất của kỹ thuật mới này, nó được sử d ng thành c ng trong nhiều ứng d ng quản l tài chính
Trong tất cả các kỹ thuật trước đây, chúng ta chưa hề thấy yếu tố máy tính có khả năng học (learning) C ng ngh cho phép khép kín lỗ hổng này được gọi là kỹ thuật mạng tính toán nơtron hay mạng nơtron nhân tạo (ANN) Kỹ thuật ANN, dùng phương pháp nhận dạng mẫu, đã được sử d ng thành c ng trong một vài ứng d ng kinh doanh, nhưng vẫn cần có nhiều nghi n cứu và phát triển