Resumen

Con el continuo desarrollo de la economía social, el turismo se ha convertido en una de las muchas opciones y está volviéndose cada vez más popular. Sin embargo, es importante tener en cuenta cómo proporcionar servicios turísticos de alta calidad y eficientes. Este documento introduce el algoritmo de red neuronal y la función de decisión de clasificación óptima, a través de la combinación unificada, clasificación y codificación de lugares turísticos, para lograr la clasificación de subclases de lugares turísticos, basada en la función de distribución óptima de selección inteligente aleatoria, y la formación de las rutas turísticas claras correspondientes de los lugares turísticos. La iteración de motivación correspondiente se obtiene utilizando la transmisión de la ruta de viaje correspondiente, se define la mejor ruta de viaje, se proporciona el soporte de decisión auxiliar correspondiente, y se lleva a cabo el experimento de simulación. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo de red neuronal y la función de decisión de clasificación óptima son efectivos y pueden respaldar la

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Desarrollo; Turismo; Algoritmo de red neuronal; Función de decisión de clasificación; Lugares turísticos; Asistencia inteligente para la toma de decisiones
• Keywords:Development; Tourism; Neural network algorithm; Classification decision function; Scenic spots; Intelligent decision assistance