论文选题灵感：智能决策与数据分析 | MDPI Electronics

本文围绕智能决策与数据分析展开，探讨了多个相关领域的研究进展。首先，提出了一种基于邻域相似性的医疗数据集插值算法，并通过实验验证了其预测精度。其次，研究了Shapley加性解释（SHAP）在数据中心操作中的应用，强调了模型可解释性的重要性。此外，还提出了一种针对能源管理的智能决策支持方法，旨在解决人工智能分析中的“黑匣子”问题。最后，讨论了机器学习、大型语言模型和自然语言处理在自动研究审查支持中的应用，并提出了未来研究方向。总体而言，本文展示了智能决策与数据分析在多个领域的广泛应用，并强调了可解释性在人工智能系统中的重要性。