神经网络控制系统如何与其他决策支持工具和技术集成？

神经网络控制系统可以与其他决策支持工具和技术集成，以提高管理者的决策效率和准确性。以下是一些可行的集成方法：

数据集成：神经网络控制系统可以与数据仓库、数据挖掘工具和业务智能系统集成，以获取更多的数据并提高对数据的分析和预测能力。

模型集成：神经网络控制系统可以与其他预测模型和决策模型集成，以利用不同模型的优势，提高决策的准确性和稳健性。

用户界面集成：将神经网络控制系统集成到现有的管理信息系统或决策支持系统中，以提供更直观、易用的用户界面，方便管理者使用和理解系统输出的结果。

自动化集成：利用神经网络控制系统的预测能力和自动化决策能力，与现有的生产调度系统、供应链管理系统等进行集成，实现自动化的生产和供应链决策。

实时集成：将神经网络控制系统与实时数据流处理系统集成，以实现对实时数据的分析和预测，帮助管理者及时做出决策。

案例说明：某电子商务公司将神经网络控制系统集成到其销售预测系统中，通过神经网络对销售数据进行分析和预测，与传统的时间序列模型集成，提高了销售预测的准确性和稳健性，帮助公司做出更准确的库存管理和供应链决策。

综上所述，神经网络控制系统可以通过数据集成、模型集成、用户界面集成、自动化集成和实时集成等方式与其他决策支持工具和技术集成，为管理者提供更全面、准确的决策支持。