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A Framework for Developing Multi-Layered Networks of Active Neurons for Simulation Experiments and Model-Based Business Games Using Self-Organizing Data Mining with the Group Method of Data Handling

机译：一种开发用于模拟实验和基于模型的商业游戏的多层活动的多层网络的框架，使用自组织数据挖掘与数据处理组方法

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Artificial Neural Networks make it possible to develop faster model-based business games, but in general, they are neither easy to develop nor easy to understand. This paper presents a highly automated framework for developing Multi-Layered Networks of Active Neurons for simulation experiments and model-based business games using self-organizing data mining with the Group Method of Data Handling. It discusses some of the results from international research done in Europe, Australia, and most recently at Walla Walla University in College Place, Washington, USA.

机译：人工神经网络可以开发更快的基于模型的商业游戏，但总的来说，它们既不容易发展也不容易理解。本文介绍了一种高度自动化的框架，用于开发用于模拟实验和基于模型的商业游戏的多层次网络的多层网络，使用自组织数据挖掘与数据处理的组方法。它讨论了欧洲，澳大利亚和最近在大学酒店，华盛顿，华盛顿州沃拉瓦拉大学的国际研究中的一些结果。

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来源
《International Simulation and Gaming Association Conference》|2018年|199p|共9页
会议地点
作者
Mihail Motzev;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP39-53;
关键词
Business simulations; Model-based business games Artificial Neural Networks (ANNs); Multi-Layered Networks of Active Neurons (MLNAN); Group Method of Data Handling (GMDH);

机译：业务仿真;基于模型的商业游戏人工神经网络（ANNS）;多层活性神经元网络（MLNAN）;数据处理的组方法（GMDH）;

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