基于神经网络的数据挖掘方法
基于改进BP神经网络算法的数据挖掘技术的研究
它是基于梯度法的极小化二次性能指标函数， 即Ｅ＝∑ ＿ Ｅ ｍｌｋ
～ ｎ。
式 ， 为 部 差 数即ｋ＞ （） ∑ －ｋ ∑ 中Ｅ 局 误 函 ，Ｅ ． １ Ｙ ｅ ｋ ； ｋ ｋ ＝ ｋ ｅ＝ ）
寻 求 目标 函数 的极小 有两 种 基本 方法 ， 即逐 个处 理和 成批 处理 。所 谓逐 个处理 ， 既随 机依 次输 入样本 ， 每输 入一个 样本 都进 行连 接权 的调整 。所谓成 批 处 理， 在所 有 样本 输入 后 计 算其 总 误差 进 行 。 是
文章编 号 ：０ ９ ９ ４ ２ １ ） １ ０ ５ ２ １ ０ — １Ｘ（０ ０ ３ ０ ７ ０
１数据 挖掘 技 术 数据 挖掘技 术 （ａ ａ Ｍｎ ｎ ｅｈ ｏ ｏ ｙ 是运 爿基于 计算机 的 方法， Ｄ ｔ ｉ ｉｇ Ｔ ｃｎ ｌ ｇ ） ｊ 包括新 技术， 而在大 量 的数 据 中获得 有效 的 、 从 潜在有 用价 值 的、 终可理 解 最 的模 式 的非平 凡过程 。 用数 据挖 掘技术 到数 据处 理 中， 以提 高数据 处理 效 应 可 率、发现数 据之 间存在 的关 系， 改变 目前数 据 分析人 员更 多地依 赖 自身 的直 觉和 经验 来进 行判 断 的局 面， 为企业 带来 利益 ， 为科 学研 究寻 找最 佳解 决 或
设 隐含层 数 为 Ｌ 第 ｒ隐含层 连接 权 ｗｒ 阵第 Ｐ行 的调整 方程 为 ： Ｉ 矩
Ａ Ｗ
口
（ 咄 一 ｌ ｈ ” １ ｆ ｒ ） ： Ｗ （ ： ，ｐ ， Ｏ ２ ＂ ｗ”
其 ≤ （ 中 ｝＝ ｒ ｈ
当 ｒ ＝Ｌ 时 ，ｈ ” ｋ ， 由上 式 分 析 可 见 ， 隐 含 层 局 部 的 误 差 ＝ｘ ，
《 （ ０ ， 的 算是以 层的 误差为 础的 即 算 ＝，） 计 ｒ １ ２ 高 局部 基 ， 在计 过程中 部误 局
基于改进神经网络的数据挖掘
Ｍｉｒｃｍｐ ｔｒＡ ｐｉａｉｎ ｏ． ３Ｎｏ ７ ２０ ｃｏｏ ｕｅ ｐ ｌ ｔ ｓ １２ ， ． ，０ ７ ｃ ｏ Ｖ 文 章 编 号 ：０ ７ ７７ ２０ ）７ ０ １ 一Ｏ １ ０ — ５Ｘ（０ ７ ０ — ０ ４ ２
研 究 与 设 计
ｋ— ｋ— １ 一
性 。 由 于神 经 网络 算 法 仍 旧是 最 速 下 降 法 ， 不能 避 免 局 部 但 仍
极 值 问 题 。 拟退 火 算 法 通 过 逐 步 减小 网络 联 接 权 的修 改 量 ， 模 使 神 经 元 网络 在 寻 找 全 局 极 小 点 区 域 时 ， 足 够 的 “ 量 ” 有 能 从 局 部 极 小 点 跳 出来 ， 旦 进 入 全 局极 小值 区 域 ， 接 权 的修 改 一 联
量 将 变 小 ， 网络 没 有 足 够 的“ 量 ” 出 来 ， 模 拟 退 火 算 法 使 能 跳 故
基 本 解 决 了局 部 极 值 问 题 。 用 Ｃ ｕｈ 使 ａ ｃ ｙ训 练 能 够 提 高训 练速
根据 距 离 的选 取 更 新 划 分 矩 阵 ｕ 根据 划 分 矩 阵 ｕ， 新 聚 类 中心 Ｐ 更
为 解 决 Ｆ Ｍ 算 法 的有 效性 问题 和局 部最 小 问 题 ， 者 提 Ｃ 作
掘就是为顺应这种需要应 运而生发 展起来 的数据处理技 术 ， 聚类 、 策树 、 经 网络 是 数 据 挖 据 中 的重 要 技 术 。在 聚 类 方 决 神 面 ， 何 创 新 或 改 进 算 法 以提 高 聚 类 有 效 性 是 当前 研 究 的热 如 点 问 题之 一 。在 聚 类 分 析 中 ， 目前 往 往 将 两 种算 法 混 合 进 行 。 本 文 提 出 了三 种 算 法 混 合 的新 方 法 ， 即基 于 改 进 的 模 糊 逻 辑 神 经 元 网络 算 法 的 Ｆ Ｍ 算 法 ， 过 试 验 ， 大 多 数 情 况 下 可 Ｃ 经 在
神经网络在数据挖掘中的应用
神经网络在数据挖掘中的应用随着计算机科学的快速发展，数据挖掘技术已经成为了数据分析领域中的重要手段。
它可以从庞大的数据集中发现隐藏的模式和规律，帮助人们预测未来趋势，优化决策。
在数据挖掘中，神经网络是一种非常重要的工具，它在各种数据挖掘任务中都具有重要的应用价值。
本文将介绍神经网络在数据挖掘中的应用，并探讨其未来发展方向。
一、神经网络简介神经网络是一种模拟生物神经系统的计算机模型，它可以通过学习发现数据中复杂的模式，并用于分类、预测和优化等任务。
神经网络由许多神经元组成，这些神经元之间构成了一个复杂的网络结构。
在神经网络的学习过程中，神经元之间会自动调整其连接权重，从而实现对训练数据的拟合。
二、1.分类在分类任务中，神经网络被广泛应用。
通过对已经分类的数据进行学习，神经网络可以自动地对新数据进行分类。
神经网络的分类精度通常比传统的分类算法要高，尤其是在处理非线性分类问题时效果更加明显。
例如，在银行领域，可以使用神经网络对信用风险进行分析，帮助银行挑选优质的客户，提高贷款的审核效率；在生物信息学领域，可以使用神经网络对未知蛋白质进行分类，以了解其功能、性质等信息。
2.预测神经网络也可以被应用于预测任务中。
通过对已有的数据进行学习，神经网络可以学习到数据中的规律和趋势。
然后，使用已经学习到的规律和趋势，可以对未来数据进行预测。
例如，在股市预测方面，可以使用神经网络对股票价格进行预测；在气象学方面，可以使用神经网络对未来的气象数据进行预测并进行相应的调整。
3.优化神经网络还可以被用于优化任务中。
在这种任务中，神经网络可以学习到某个系统的局部规律，然后使用这些规律进行优化操作。
在一些大规模、高维的优化问题中，神经网络比其他算法更具有优势。
例如，在交通规划方面，可以使用神经网络对交通网络的优化进行分析，在学校排课方面，可以使用神经网络对课表进行排列，以减少教室的使用率，提高学校的资源利用率。
三、神经网络在数据挖掘中的发展方向随着数据挖掘技术的不断发展，神经网络也在不断发展中。
数据挖掘与神经网络的结合
数据挖掘与神经网络的结合数据挖掘与神经网络的结合是当今科技领域中非常热门的研究方向。
随着互联网的迅猛发展和大数据时代的来临，数据的规模和复杂性都急剧增加，传统的数据挖掘方法面临着巨大的挑战。
而神经网络作为一种强大的模式识别和学习的工具，能够有效地处理大规模的、复杂的非线性数据，为数据挖掘提供了新的思路和方法。
数据挖掘是从大规模数据集中发现有用信息的过程。
它包括从数据中提取出隐藏的模式、趋势和规律，并利用这些知识做出预测和决策。
传统的数据挖掘方法主要基于统计学和机器学习的技术，如决策树、聚类、关联规则挖掘等。
然而，这些方法在处理大规模、高维度、非线性的数据上存在一定的局限性。
而神经网络作为一种模拟人脑神经元网络的计算模型，被认为是解决复杂问题的有效工具。
神经网络是一种由大量互联的神经元组成的计算系统，它模拟了人脑中神经元之间的连接和传递信息的方式。
神经网络能够从数据中学习并建立一种复杂的非线性映射关系，实现模式识别、分类和预测等功能。
相比传统的数据挖掘方法，神经网络具有更强的非线性建模能力和更强大的泛化能力，能够更好地处理复杂的数据关系。
将数据挖掘和神经网络相结合，可以充分发挥两者的优势。
首先，神经网络可以作为一个强有力的数据挖掘工具，应用于特征提取、数据降维、分类和预测等任务。
通过训练神经网络，可以学习到数据中的潜在特征和规律，从而提高数据挖掘的准确性和效果。
其次，数据挖掘可以为神经网络提供更好的数据预处理和特征选择，从而加速网络的训练和提高泛化能力。
数据挖掘方法可以帮助神经网络识别和过滤无关的特征，减少数据的干扰，提高网络的性能和效率。
数据挖掘与神经网络的结合在各个领域都有着广泛的应用。
在金融领域，通过对历史交易数据进行挖掘和建模，可以预测股票价格的波动和市场的走势，辅助投资决策。
在医疗领域，通过分析大量的病例数据和基因数据，可以发现潜在的疾病风险因素和治疗方法，提供个性化的医疗服务。
在电商领域，通过对用户的浏览、点击和购买行为数据进行挖掘，可以实现个性化推荐和精准营销，提升用户的购物体验和消费满意度。
基于模糊神经网络的数据挖掘技术的研究
隐藏着许多重要 的信息 ，人们希望能够对其进行更高层次 的分析 ，以便更好地利用这些数据。为 给决策者提供一个统一 的全局视角 ，在许多领域建立了数据仓库 。但 大量 的数据往往使人们无法 辨别隐藏在其 中的能对决策提供支持 的信息 ，而传统的查询 、报表工具无法满足挖掘这些信息的
需求 。因此 ，需要一种新的数据分析技术处理大量数据 ，并从 中抽取有价值 的潜在知识 ，数据挖 掘 （ ａ ｎ ｇ 技术 由此应运而生。数据挖掘技术也正是伴随着数据仓库技术 的发展而逐步完 Ｄ ｔ Ｍｉ ｎ ） ａ ｉ
大致可经历以下 ５个步骤 ：
（） １ 数据选择。从数据库中提取所需数据及其相关属性 。 （） ２ 数据预处理 。对在数据选择阶段产生的数据 ， 根据需要进行再加工 ， 保证数据的完整性和
一
致性 ， 对缺失 、失真等噪声数据应用数据平滑技术进行处理。针对数据特点 ， 可选取分箱、聚类 、
Ａｓａ Ｐ ｄｆ ｎ ｅ ｅ ｃ ｎ Ｉ ｆ ｒ ｔ ｎＰ ｏ ｅ ｓ ｇｐ ：２ ｉ— ａ ｉ Ｃｏ ｆ ｒ ｎ ｅｏ ｎ ｏ ｍａ ｏ ｒ ｃ ｓ ｉ ， ｐ ３ ０～３ ３ ｃ ｉ ｎ ２
［］ ｒ ｈ ｘｍｇ ， ｒｆ ｎ ｈ ｇ ” ａ ｎ ｇＡ ｄ ｐ ｖ ｅｒｌ ｔ ｒ ｄｌｏ ｉａｃ ａ ｓ ”Ｐｏｅｄｎ ｓ ８Ｄ ｕ ｉ Ｐｏ ｇＺ ａ ，Ｄ ｔ Ｍｉｉ — ｎＡ ａｔ ｅＮ ｕａＮｅ Ｓ ｉ Ｘｕ Ｍｉ ｎ ａ ｎ ｉ ｗｏｋＭｏ ｅ ｆｒ ｎ ｎｉ Ａ ｌ ｉ ， ｒｃｅｉｇ Ｆ ｌ ａｎ ｙ ｓ
利用 目 比较成熟的机器学习方法。 前
（） ５ 神经网络方法 ：神经网络由于本身 良 好的鲁棒性 、自 组织 自 适应性、并行处理 、 分布存储
４ ４
基于BP神经网络算法的数据挖掘方法研究
及的学科 广泛 ，挖掘方法种类也是多种多样 ，他们 的主要任务
主要包括 以下 ４种 ，这也是数据挖掘的最重要 的 ４个任务 ：
（）分类 （ｌｓｉｃｔ ｎ 。数据挖 掘中分类的任务 主要是 １ Ｃａｓ ｉ ｉ ） ｆａｏ
输入层 隐含层 输 出层
训练 分类 函数或者分 类模 型 ，也成 为分类 学 习器 ，该 学习 器 能够按 照预定 义 的模 型把数据 库 中的数据 项映射 指定 的类别 中，也成为有监督学习任务 。 （） 汇总 （ｕ ａｉ ｔ ｎ 。该 任务 的主要 目的是对 数据 ２ Ｓ ｍｍ ｒ ａ ｏ） ｚｉ 进行提取 ，给出一个 比较集 中的描述 形式 ，数据 挖掘 中从数 网络算法 的数据挖 掘方法研 究
蒋 菱 。叶 明亮
（ 四川大学计算机学院 ，成都 ６ ０ ０ ） １２ ７
摘
要 ： 详 细介 绍 了数据挖掘技 术的相关概念 、任务 以及神 经 网络原理 ，指 出了传统的 Ｂ Ｐ算法在数据挖掘过程 中
的不足之 处 ，提 出了一种 变异 的 Ｂ Ｐ神 经网络 算法 ，大大提 高 了 Ｂ Ｐ神 经网路 算法的收敛速度 。 关键词 ： 数据挖掘 ； 经网络 ； Ｐ算法 神 Ｂ
有效 的 。神 经网络通 常用 于解 决分类 和 回归两类 问题 ，神经 网络模 型 的结 构主要 包括输 入层 、输 出层 和隐含层 ，其 中输
基于神经网络的数据挖掘方法评述
文章编号：１０—８ ３２ ０）４０５ －４ ０３２ ４（０７０ －９７０
基于神经 网络 的数据挖掘方法评述
方诗 虹，刘 玉 萍
（ 南民族大学计算机科学与技 术学院，四川成都 ６ ０ ４ ） 西 ｌ０１ 摘 要： 简要叙述 了数 据挖掘 的概念及 几种 主要 的基 于神 经 网络 的数据挖掘 方法，并对这些 方法的研 究现状进行 了评
维普资讯
，
第 ３ 卷第 ４ ３ 期
西 南 民族 大 学 学报 ・ 自然 科 学版
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆ ｏ ｔ ｗｅ ｔ ｉｅ ｓ ｙ ｆ ｒ ｔ ｎ ｌ ｉｓＮａ ｕ ａ ｃｅ ｃ ｉｉｎ ｏ ｒ ａ ｕ ｈ ｓ ｖ ｒ ｉ ｏ ｉ ａ ｉ ｅ ・ ｔ ｒ ｌ ｉｎ ｅＥｄ ｔ ｏ Ｓ Ｕｎ ｔ Ｎａ ｏ ｔ Ｓ ｏ
２ 数据挖掘方 法评述
２１ 基 于神经 元 网络 的方 法 ．
从认知的角度看 ，神经网络模拟人类的形象直觉思维 ． 其最大的缺点是 “ 黑箱 陛，人们难以理解网络的 学习和决策过程．因此有必要建立 “ 白化”机制 ，用规则解释网络的权值矩阵 ，为决策支持和数据挖掘提供说 明． 通常有两种解决方案［】 ３： ＇ ４ （） １ 建立一个基于规则的系统辅助． 神经网络运行的同时，将其输入和输 出模式给基于规则的系统． 然后用
（ 直接从训练好的网络中提取（ ２ ） 分类） 规则． 这是当前数据挖掘使用得比较多的方法．
图 ２ 数 据挖 掘 工 作 流 程
从网络中采掘规则 ，主要有下述两种倾向：
（） １ 网络结构分解 的规则提取 它以神经网络的隐层结点和输 出层结点为研究对象 ，把整个网络分解为许多 单层子网的组合． 这样研究较简单的子网，便于从中挖掘知识． ｕ Ｋ Ｆ 的 Ｔ算法和 Ｔｗ ｌ的 Ｍｏ 算法是有代表 ｏｅ ｌ ｆ Ｍ 性的方法． Ｔ方法的缺点是通用性差 ， Ｋ 且当网络比较复杂时， 算法的复杂性高 ， 容易产生组合爆炸问题 ． 以， 所 对于大规模 网络 ，此类算法在提取规则前 ，需要对网络结构的剪枝和删除冗余结点等预处理工作． 曾任 ，卢 袁 振中提出一种 由预处理和规则提取两阶段组成的方法 ：预处理阶段中包含有动态修正、聚类和删枝部分 ，分别 完成构造 出全联接或者非全联接网络的初步拓扑结构 、删截掉不重要或者多余的隐含节点和联接等工作． 刘振
基于神经网络的时空数据挖掘技术研究
基于神经网络的时空数据挖掘技术研究近年来，随着科技的迅猛发展，数据挖掘技术已然成为了十分热门的领域。
数据挖掘技术的应用范围极其广泛，其中包括了从商业领域到医疗领域等众多领域。
其中，时空数据挖掘技术不仅仅可以帮助我们更好地理解物理现象，还可以帮助我们更好地理解人类行为规律。
而随着人工智能技术的不断发展，越来越多的时空数据挖掘技术基于神经网络进行研究。
一、时空数据挖掘技术概述时空数据挖掘技术是一种研究时空数据中隐藏模式和规律的领域。
时空数据通常包括所有在时空领域上发生的事件和现象，包括地球物理学中的重力场、电磁辐射、地震、气象、流体力学和遥感等各种数据。
时空数据挖掘技术旨在将时空数据转化为有用的信息和知识，以提高数据分析师或研究人员的决策和预测能力。
二、神经网络的理论基础神经网络是一种模拟人脑结构和功能的学习算法，并由此获得知识和经验。
神经网络中的每个节点或神经元相互连接，它们之间的连接是通过权重来表达的，神经元以子节点的形式建立神经网络，通过反向传播算法训练模型。
三、基于神经网络的时空数据挖掘技术1.神经网络应用在时空数据预测中的案例神经网络技术可以应用于时空数据预测领域。
比如，可以应用于根据过去的气象数据预测未来的天气情况。
神经网络预测技术的优点在于其能够自适应”，能够根据数据变化自动改变其学习参数，从而提高预测的准确性。
2.神经网络应用在时空数据分类中的案例神经网络还可以用于时空数据分类方面。
比如，可以使用神经网络将空间中的三维点云数据进行分类。
在这个案例中，神经网络将点云数据抽象为一组训练数据，并以图像的形式输入到模型中进行学习。
这样，神经网络就能够准确地分类点云数据。
四、时空神经网络技术的发展趋势1.神经网络技术与传统数据挖掘技术相结合在未来，时空神经网络技术将与传统的数据挖掘技术相结合。
神经网络模型可以用于解决在时空数据挖掘过程中存在的高维度和复杂的问题，而传统的数据挖掘技术则可以用于处理由神经网络模型产生的数据。
基于神经网络的数据挖掘方法
基于神经网络的数据挖掘方法随着信息时代的不断发展，数据的产生和存储量呈现爆炸式增长。
如何从海量数据中提取有用的信息，成为了我们面临的一项重要的挑战。
而数据挖掘技术，就是一种从大量数据中提取有用信息的方法。
在这篇文章中，我们将介绍基于神经网络的数据挖掘方法。
一、神经网络概述神经网络是一种从生物学启发得出的机器学习算法。
它由许多个简单的、处理能力较弱的单元（即“神经元”）组成，这些神经元之间通过连接来传递信息。
每个神经元都有自己的权重和阈值，用于确定它们接收到输入时所产生的输出。
神经网络的目的，就是通过在训练数据上反复调整每个神经元的权重和阈值，来实现对输入数据的分类、回归等任务。
二、神经网络在数据挖掘中的应用神经网络在数据挖掘中广泛应用于分类、预测、聚类、关联规则挖掘等任务。
具体地说，神经网络可以被用来建立一个分类器，通过学习一定的输入-输出映射关系，在未知输入数据的情况下，识别并预测其对应的标签。
神经网络也可以用来进行预测，例如通过历史销售数据的学习，预测未来的销售收入。
此外，神经网络可以进行聚类，即将一组数据分成几个相似的群体，其中每个群体都具有不同的特征。
最后，神经网络还可以用于关联规则挖掘，它可以发现不同变量之间的相互关系，如一个变量是否会影响其他变量的值。
三、神经网络的特点与传统的统计模型相比，神经网络具有以下几个特点：1. 可以适应非线性模型：神经网络不需要遵循线性假设，可以处理非线性关系。
正是因为这个原因，神经网络在处理非线性问题上表现得更加优秀。
2. 具有强的自适应能力：人们发现，神经网络在处理模糊的、不确定的、复杂的问题上能够自适应地进行学习，并且表现出非常强的鲁棒性和容错性能。
3. 通用性强，可扩展性好：神经网络具有很强的通用性，能够处理各种数据类型和结构。
同时，神经网络可扩展性好，能够支持大规模的分布式计算。
四、神经网络的应用神经网络已经在很多领域得到广泛的应用，例如金融、医疗、电力、制造等。
基于神经网络的数据挖掘研究
控 制 理 论 与 应 用
Ｃｏｎ ｒ ｌＴｈ ｏｒ ｎ ｔｏ ｅ ｙ ａ ｄ Ａｐｐ ｉ பைடு நூலகம் ｉ ｎｓ ｌ ｔ ｃ ｏ
Ⅸ 自动 化 技 术 与 应 用 》２ ０ ０ 第 ２ ７年 ６卷 第 ７期
基 于 神 经 网络 的 数 据 挖 掘 研 究
１ 引 言
现代信息技术的高速发展， 数据库应用的规模、范围不断扩 大， 可获得的数据量越来越大， 数据的种类也 日益繁多 。 面对女 此 １ １ 大规模的、并且存在着 “ 噪声” 的数据 ， 如何从中提取出隐含其中
数， 从而得 到更符合实际情况的知识和规则。 在ＡＮ Ｎ的实现过程 中需要大量的数据来产生充足的训练和测试样本模式集 ， 以便有 效地训练和评估神经网络的性能 ， 这一点正好是建立在数据仓库 和大型数据库上的数据工具所能提供的。两者优势互补 ， 将神经 网络应用于数据挖掘具有现实意义和实用价值 。
神经网络是由一个或多个神经元组成的信 息处理系统。对于 具有ｍ个输入节点和ｎ 个输 出节点的神经网络， 输入输出关系可 以 看作是Ｉ维欧氏空间到ｎ ｎ 维欧氏空间的映射模型。 网络实际输出与
看好，ａｔ ｒ ｒｕ 在 １ ７ Ｇ ｒ ｅ ｏｐ ９ 年的—份报告中指出： ｎ Ｇ ９ 数据挖掘技术
有效的、新颖的、潜在有用的并最 终可理解模 式的高级处理过
程。 它的核心技术是 人工智能、机器学习、统计等 ， 但是一个数 据挖掘（ ａａＭｋｔｇ系统并不是多项技术的简单组合 ， Ｄ ｔ ｎｎ ） 而是一
个完整的体系 ， 包括数据采集、预处理 、数据分析 、数据挖掘 、
结果表述与可视化等 。人工神经 网络 （ ｔｆ ｃ ａ Ｎｅ ｒ ｌ Ａｒ ｉｉ ｉ ｌ ｕ ａ
基于神经网络的大学生自主创业数据挖掘
赵 欣 鑫
（ 海 海事大 学信息 工程 学院 ， 海 ２０ ３ ） 上 上 ０ １ ５
摘 要 ：通 过 介 绍 神 经 网 络 以及 数 据 挖 掘 技 术 ， 对 目前 大 学 生 自主 创 业 中存 在 的 种 种 困 难 ， 针 利 用 数 据 挖 掘 中 的神 经 网 络 方 法 实 现 对 上 海 地 区 商 户 的 分 析 ． 从 而挖 掘 出 比较 适 合 大 学 生 自主 创 业 的 选 择 。 关 键 词 ：神 经 网络 ： ；数 据 挖 掘 ＢＰ
统 ． 过对连续 或断续方 式 的输 入作 状态 响应而进 行 通
Ｘ１
处理 神 经网络是 由大量 “ 神经 元 ” 互连 而成 的网络 ．
从 连 接 方 式 看 ． 主 要 有 前 馈 式 网 络 、 馈 式 网 络 和 它 反
Ｘ２ Ｘ３
● ● －
自组织 网络 ３种 网络 模型 ． 中最常 用的是前 馈式 网 其
图 １
除 了 输 入 层 的 节 点 ｆ 经 元 １神 经 网 络 的 每 个 节 神 ．
点 ｉ 都有一组来 自上 层节点 的输入 变量ｆ １ 。 Ｘ ） ｘ ， …，ｎ ｘ２
和 一 组 对 应 的 连 接 权 重 （ ｌ Ｗ２， ． ｉＩ 节 点 ｉ Ｗ ｉ ｉ … Ｗｎ１而 ， 的 输 出 只 有 一 个 ｙ＝ （ Ｗｄ ） 其 中 ｆ 定 义 在 ｉｆ ￣一 ， 是
生创业 的选择度 ｖ ｖ ａ ＋ ２２其 中 ａ ＞ ． ＞ ＝ ｌ １ ｙａ ． １ ０ａ Ｏ且 ａ ＋ ２ ｌ
ａ ＝ｌ ２ 。
然 后 对 属 性 数 据 进 行 处 理 于像 销 售 额 和 利 润 对
一种基于模糊神经网络的数据挖掘算法
库管理系统 的应用领域越来越广泛 。日常生活、学习、工作 等各方面涉及到的各种数据均成为数据库系统 的信息来源 ， 致使数据库规模越来越庞大。 如何管理这样 大规模 的数据库 ， 如何 从大量 的数据 中获取 需要 的信息呢 ？为 了解决这 一 问
挖掘 中运用模糊性处理方法可有效 解决神经 网络 中存在 的不
时变的、非易失 的数据集 合…。数据仓库 早期主 要用于产生 报告和实现预先定义 的查询 ，之后用于分析汇总的数据和细 节的数据 ， 以报告和图表形式提供 结果 。再后来 用于决策 ， 并 进行 多维分析和复杂的切片和切块操作 ， 最后用于知识发现 ， 并使用数据挖掘工具进行决策。
．
［ ｙｗｏｄ ］ Ｆ ｚｙｔｅ ｒ； ｅ ｒｌ ｅｗｏｋ Ｄａ ｎｎ Ｋｅ ｒｓ ｕｚ ｏ Ｎ ｕａｎ ｔ ｒ； ｔ ｍｉｉｇ ｈ ｙ ａ
１概述
随着计 算机应用 的普及和数据库技 术的不断发展 ，数据
的数 学模型 ，通过学 习将输入与输出 以权值的形式编码 ，把 它们关联起来 。它在数据挖掘和模 式分类 中有以下优势 ： （） Ｉ分类精确 ，鲁棒性好 ；
复杂 、网络训练时间长、结果表示 不易理解等 不足 。经过模糊神经 网络的建立和训练达到精度要 求，实现 了运用模糊神经 网络方法从数据
库 中提取知识的 目标。
关健词 ：模糊理论 ；神经 网络 ；数据挖掘
Ｄａ ａ Ｍ ｉ ｉ ｇＡｌ ｏ ｉｈ ｓ ｄ ０ ｕ ｚ ｕ ａ ｔ ｒ ｔ ｎ ｎ ｇ ｒｔ ｍ Ｂａ ｅ ｎ Ｆ ｚ ｙ Ｎｅ ｒ ｌ Ｎｅ ｗｏ ｋ
题 ，数据仓库与数据挖掘技术应运 而生。 数据仓库是支持管理 决策 过程 的、 向主题的、 面 集成 的、
基于神经网络的数据挖掘算法分析
基于神经网络的数据挖掘算法分析第一章神经网络和数据挖掘的概述神经网络和数据挖掘是现代机器学习领域中非常重要的两个分支。
神经网络是模拟人类神经系统的复杂计算模型，用于处理复杂的非线性问题；而数据挖掘则是从大量的数据集合中寻找潜在的规律和模式，以支持决策和预测。
基于神经网络的数据挖掘算法结合了这两个领域的方法和技术，被广泛应用于各种领域中的数据分析与认知任务。
本文将着重介绍基于神经网络的数据挖掘算法的分析方法和原理。
第二章神经网络模型的基础神经网络是一种有多个节点组成的图形结构，其中每个节点代表神经元，用于接受和处理来自其他神经元的输入信号并生成相应的输出信号。
神经元之间的连接强度由权重值表示，它们可以被调整以改变模型的性能。
常见的神经网络模型有感知机、多层感知机和循环神经网络等。
在基于神经网络的数据挖掘算法中，多层感知机是最常用的模型之一。
它由输入层、中间层和输出层三个部分组成，其中输入层接受原始数据的特征向量表示，中间层包含多个隐含层，根据不同的任务需要可以选择不同的中间层数量，而输出层则输出模型的预测结果。
第三章神经网络的训练和优化算法神经网络的性能和效果取决于其权重值的设置，因此需要通过训练网络来调整权重值。
常见的神经网络训练算法有前向传播算法和反向传播算法。
前向传播算法将输入向量传递到输出层，保存所有节点之间的中间层结果。
输出层的误差可以通过比较预测输出与实际输出之间的差异来计算。
反向传播算法从输出层向后计算误差，并根据目标输出和输出层的误差来调整权重。
这个过程反复进行至模型的预测结果达到最优。
此外，梯度下降算法、随机梯度下降算法和Adam算法等优化算法可以加速神经网络的收敛和训练过程。
第四章基于神经网络的数据挖掘算法案例神经网络被广泛应用于各种领域的数据挖掘任务中，例如图像识别、自然语言处理、预测和分类等。
在图像识别任务中，卷积神经网络是一种基于神经网络的算法框架，能够对图像中的特定视觉对象进行识别。
基于神经网络计算的数据挖掘方法研究
本、 图形 、 图像数据， 至是分布在网络上的异构型数据。发现 甚 知识 的方法可以是数学的， 以是非数学 的： 以是演绎的 ， 也可 可
也 可 以是 归 纳 的 。 现 了的 知 识 可 以 被用 于 信 息管 理 、 询优 发 查
越 显 示 出其 强 大 的 生 命力 。
做 了 大量 的研 究 工 作 ， 给 出 了 以 下 方 法 ： 向神 经 网 络 （ Ｐ 并 前 Ｂ 算 法 等 ） 自组 织 神 经 网络 （ 、 自组 织 特 征 映 射 、 争 学 习 等 ） 。 竞 等
数据挖掘（ ａ ｎｎ） Ｄ ｔ Ｍｉｉｇ就是从 大量 的、 ａ 不完 全的 、 有噪声
神 经 网络 规 则 抽 取 的 研 究 最 早 开 始 于 ２ Ｏ世 纪 ８ Ｏ年代 末 。 １８ ９ ８年 。ａ ａ ｔ 计 了一 个 可 以用 ｉ ｔｅ ＧⅡｎ设 ｆ ｈ ｎ规 则 解 释 推 理 －
道的 、 但又是潜在有用 的信 息和知识的过程 。 还有很多和这一
术 语 相 近 似 的术 语 ， 从 数 据 库 中发 现知 识（Ｄ ）数 据 分 析 、 如 Ｋ Ｄ、 第９ 总 ４期 ）
大 众 科 技
ＤＡ ＺＨｏ ＮＧ ＫＥ Ｊ
Ｎｏ． ２ ０ ８， ０ ６
（ ｕ ｌｔ ｅ ｏ９ ） Ｃ ｍｕａｉ ｌ Ｎ ．４ ｖｙ
基于神经 网络计算的数据挖掘方法研究
冯 欢欣 （ 大连外 国语 学院， 宁 大连 １６ ０） 辽 １０ ２
数据融合ｆ ａ ｕｉ ） Ｄｔ Ｆｓｎｌ ａ ｏ ￣及决策支持等 。人们把原始数据看作
是 形 成 知识 的源 泉 。 像 从 矿 石 中采 矿 一样 。 始 数 据 可 以 是 就 原
基于神经网络进行数据挖掘的一种算法
I T技 术
罗剑芬 钟宝荣 秦晓霞 ( 长江大学计算机科 学学院 湖北荆州 4 34 02 3)
摘 要: 本 文对 神经网 络的数 据挖掘 方法进 行了 详细的 研究, 包括数 据挖 掘的工 作流程 、神经 网络的 基本概 念和 结构、 实现的 关键技
术 以及神 经网 络的应 用, 验证了 算法 的有效 性和高 效率 性。
关键 词: 数据挖掘 神经网络 神经元 BP 网络 分类方法
中图 分类号: TP39 2
文献标识 码: A
文章编号: 16 72- 37 91 ( 20 08 ) 0 3( a ) - 00 84 - 02
现 代信息技术 的高速发 展, 数据库 应用的 规模、范 围不断扩 大, 可获得 的数据量 越来越 大, 数据 的种类也 日益繁多 。面对如 此大规模 的、并且 存在着“噪 声”的数 据, 如何从 中提 取出 隐含 其中 的有 意义的 、对 决策 有用 的信 息或 知识, 进 一步提 高信 息利用 率, 成为 “信 息时代 ”亟待解决 的一个问 题。神经网 络技术 近来在 各领域得 到广泛应 用, 它通过对 训练集 的反复 学习获取 知识, 具有 直观性、并 行性和 抗噪性, 在噪声和 数据不完 整情况下能 够高度 建模。
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入之间的 连接强度, 称为连接权 重; 为该神经 元的阀值; s 为外部输 入的控制 信号, 它可 以用 来调整神 经元的连 接权值, 使 神经元保 持在某 一状态 ; y 为 神经元 的输出 。由此 结构可 以看 出, 神经 元一般是一 个具有多 个输入但 只有一 个 输出 的 非 线性 器 件 。
基于神经网络的数据挖掘技术
基于神经网络的数据挖掘技术数据挖掘技术是近年来快速发展的一种数据分析技术，可以从海量数据中发现有价值的信息，为决策制定提供帮助。
而在众多数据挖掘技术中，基于神经网络的数据挖掘技术因其高效性和精度受到了越来越多人的关注和应用。
本文将介绍基于神经网络的数据挖掘技术的基本概念和应用。
一、基于神经网络的数据挖掘技术概述基于神经网络的数据挖掘技术是通过模拟人脑的神经系统，对数据进行学习，从而通过数据的特征来描述数据之间的相互关系和规律。
神经网络是由大量人工神经元组成的一种数学模型，其可以模拟人类的神经系统，并具有分布式存储、并行计算以及自适应学习等特性。
基于神经网络的数据挖掘技术主要用于处理复杂的非线性数据模型，例如图像处理、语音识别、自然语言处理等应用领域。
基于神经网络的数据挖掘技术主要包括以下步骤：1. 数据输入：将原始数据输入神经网络，以便神经网络学习数据的特征和规律。
2. 神经网络学习：通过反向传播算法，根据所输入的数据调整神经网络中的权重和阈值，使得神经网络能够发现数据之间的关系和规律，从而实现数据的分类、预测等功能。
3. 神经网络输出：根据学习到的权重和阈值，将数据分类或预测结果输出给用户。
基于神经网络的数据挖掘技术的主要特点包括：能够处理非线性数据模型；学习能力强，可以自适应地调整模型参数，逐渐趋于较优状态；具有高度的并行性和容错性；对噪声数据具有较强的鲁棒性。
二、基于神经网络的数据挖掘技术应用案例1. 图像识别基于神经网络的数据挖掘技术被广泛应用于图像识别领域，例如人脸识别、图像分类、图像检索等应用。
通过深度学习技术对神经网络进行训练，可以实现高效准确的图像识别功能。
例如，在人脸识别领域，基于神经网络的技术已经可以实现具有较高准确度的人脸识别功能，并在安保、支付等领域得到广泛应用。
2. 自然语言处理基于神经网络的数据挖掘技术也被广泛应用于自然语言处理领域，例如机器翻译、自动摘要、语音识别等应用。
神经网络算法在数据挖掘中的应用与优化
神经网络算法在数据挖掘中的应用与优化神经网络算法是现今数据挖掘领域中的一种非常热门的算法，该算法模拟了人脑的神经网络结构，利用大量数据的训练过程，不断地调整神经元之间的连接权重，从而使得神经元的输出结果更加准确地预测出实际情况。
在实际的数据挖掘中，神经网络算法被广泛应用于金融、医疗、教育等领域，能够快速准确地从海量复杂的数据中提取有用的信息，得出有意义的结论。
本文将介绍神经网络算法在数据挖掘中的应用和优化，为读者深入了解神经网络算法提供参考。
一、神经网络算法在数据挖掘中的应用随着互联网、物联网等技术的迅速发展，我们已经进入了信息时代。
在此过程中，大数据也成为了一个普遍存在的概念，而数据挖掘就是应对大数据的一种有效手段。
数据挖掘的核心就是从海量数据中挖掘出有用的信息，用以指导决策和行动。
而神经网络算法就是其中一种较为常用的算法。
在实际的数据挖掘中，神经网络算法可以应用于以下几个领域。
1. 金融领域在金融领域中，神经网络算法可以应用于风险评估。
例如，如何对申请贷款的客户进行评估，以决定是否应该给予该客户贷款。
神经网络算法可以利用客户的信用记录、财务状况、个人背景等信息，通过建立一个神经网络模型来预测该客户的还款能力。
这样，金融机构可以准确地评估客户的信用风险，从而降低不良贷款的风险。
2. 医疗领域在医疗领域中，神经网络算法可以应用于病理诊断。
例如，如何利用医学影像等数据提高病理诊断的准确性。
神经网络算法可以训练出一个基于影像特征的神经网络模型，来实现对肿瘤的自动检测和辅助诊断。
这样，医生可以更加快速、准确地判断患者病情，为治疗提供更好的指导和建议。
3. 教育领域在教育领域中，神经网络算法可以应用于学生行为预测。
例如，如何利用学生的行为数据、成绩等信息对其进行分析和预测，以提高教育教学质量。
神经网络算法可以对数据进行处理和分析，训练出一个能够预测学生行为的神经网络模型，以便在教学中针对学生的实际情况制定个性化的教学方案，提高学生的学习成绩。
基于BP神经网络的数据挖掘方法
维普资讯
２０ 年 第 １ ０６ ０期
陈刚等： 基于 Ｂ 神 ＿
隐 含层
输 出层
／ — —— —— — —— 一
ｄ患者 的泪 腺 ： （） １不发达 ，２正 常 （）
，
／ —— —— — —— —— —— — —— —、
据分类的高准确性 ， 以及可用各种算法进行规则提取。
出层 ， 经由每个隐含层 ， 到第一隐含层 。 Ｂ 神经 网络对应着一定的输入 和输 出， Ｐ 由事物 的属性转换成相应的数据作为输入数据 ， 输出数据则 对应着相应的事物主题 ， 隐含的神经网络决定着分类 规则。Ｂ 网络分类 由学习和分类两个过程所组成 ， Ｐ
Ｉ 引 菁 ， 数据挖掘 （ ａ ｉｎ ） Ｄｔ Ｍｎ ｇ 是数据库 中知识发现 的 ａ ｉ 核心 ， 在近年来逐渐兴起 ， 形成 了一种全新 的应用领 域。数据挖掘是从大量的、 有噪声的、 随机的数据 中， 识别有效的、 新颖 的、 有潜在应用价值及完全可理解 模式的非凡过程。从而对科学研究 、 商业决策和企业 管理提供帮助。
Ｃ Ｎ Ｇ ｎ ， Ｉ ａｓ ｅ ｇ ＨＥ ａ ｇ Ｌ Ｕ Ｆ －ｈ ｎ
（ ｏｅｅｏ ｆｍ ｔｎＥ ｇ ｅｒ ｇ Ｊ ｎｘ Ｓｉ ｃ ｎ ｎｉ ｒ ｇＵ ｉ ｒｔ，Ｇ ｎｈｕ ３４０ ，ｈｎ） Ｃ ｌｇ ｆｎ ｒａｏ ｎｉ ｅ ｎ， ｉ ｇｉ ｃ ｎｅａｄＥ ｇ ｅｉ ｎ ｅｓｙ ａｚ １００ Ｃｉａ ｌ Ｉｏ ｉ ｎ ｉ ａ ｅ ｎ ｎ ｖ ｉ ｏ Ａ ｓ ａｔ＇ ｅ ａａ ｅ ｒｅ ｈｒ ｔｉ ｃｏ ｅｒ ｅ ｏ ａ ａｅｉａ ｕａ ｌ ｃ ｓｆ ｄｔ．ｈ ａｅ ｒ ｅｔ ａｃ ｓｉｃｔｎ ｂｔ ｃ：ｎ ｒ ｔｉ ｄｃａ ｃｅｓ ｆ ｕａ ｎｔ ｒ ｃｎｍ ｋ ｅ ｒ ｅ ｌ ｓｙ ａ Ｔ ｉ ｐｐｒｐ ｓｎ ｌ ｓ ａｉ ｒ Ｆ ｐ ｍ ｅｚ ａ ｒｔ ｉ ｎ ｌ ｗｋ ｔ ｔ ｙ ａ ｉ ａ ｓ ｅ ｓ ａ ｆ ｏ ｉ
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基于神经网络的数据挖掘
规则提取和评估： 规则提取和评估： 这一阶段从进化后产生的相对简单的网络 中提取分类规则。 规则提取目的就是从网络中提取规则，并 转换为某种易理解的形式表达出来，如决 策树、模糊逻辑等方法。 再利用测试样本对规则的可靠性进行测试 与评估，最后输出有用知识。
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基于神经网络的数据挖掘
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神经网络原理
神经网络是由大量并行分布式 并行分布式处理单元组 并行分布式 成的简单处理单元。 它有通过调整连接强度而从经验知识进行 学习的能力并可将这些知识进行运算。 是模拟人脑 模拟人脑的一种技术系统。 模拟人脑
11Biblioteka 3基于神经网络的数据挖掘
基于神经网络的数据挖掘由以下二个阶段 组成： 网络构造、 网络构造、训练和剪枝 规则提取与评估
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数据挖掘技术
数据挖掘的主要功能： 数据挖掘的主要功能： ①分类 分类：按照对象的属性、特征，建立不 分类 同的组类来描述事物。 ②聚类 聚类：识别出分析对象内在的规则，按 聚类 照这些规则把对象分成若干类。
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数据挖掘技术
数据挖掘的主要功能： 数据挖掘的主要功能： ③关联规则和序列模式 关联规则和序列模式：关联是某种事物 关联规则和序列模式 发生时其他事物会发生的这样一种联系。 ④预测 预测：把握分析对象发展的规律，对未 预测 来的趋势做出预见。 ⑤偏差的检测 偏差的检测：对分析对象的少数的、极 偏差的检测 端的特例的描述，揭示内在的原因。
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结论
神经网络的不足： 神经网络的不足： ⑦特征函数的选取：特征函数的选取的是 特征函数的选取： 特征函数的选取 否合适，将关系到结果是否有价值和真实。 ⑧实际意义的解释：由于其复杂的函数形 实际意义的解释： 实际意义的解释 式，有时神经网络模型的实际意义难以解 释。
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谢谢聆听！ 谢谢聆听！
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基于神经网络的数据挖掘
适合神经网络的数据挖掘问题： 适合神经网络的数据挖掘问题： 时序预测是依据当前已知的数据来预测将 时序预测 来未知数据的状态。 神经网络固有的输人输出映射特性，特别 适合用来建立预测模型。 不管是线性问题还是非线性问题，只要输 入输出间存在连续映射关系，就可以用一 个多层神经网络以任意精度来逼近之。
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结论
神经网络的不足： 神经网络的不足： ①非数值型数据的处理：量化此类数据往 非数值型数据的处理： 非数值型数据的处理 往凭人们主观经验而定，如果不能按实际 情况进行量化，将影响挖掘结果。 ②数据质量：由于某些数据具有冗余或不 数据质量： 数据质量 完整性，致使产生的规则存在不真实和异 常等问题。
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数据挖掘技术
数据挖掘的含义： 数据挖掘的含义： 数据挖掘，又称数据库中的知识发现 知识发现，就 数据挖掘 知识发现 是从大量数据中获取有效、新颖、潜在有 用、最终可理解的模式的非平凡过程。 简单地说，数据挖掘就是从海量的数据中 挖掘出可能有潜在价值的信息的技术。 这些知识是是隐含的，事先未知的潜在的 有用的信息。
基于神经网络的 数据挖掘方法
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引言 数据挖掘技术 神经网络原理 基于神经网络的数据挖掘 结论
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引言
现代信息技术的高速发展，数据库应用的 规模、范围不断扩大，可获得的数据量越 来越大，数据的种类也日益繁多。 面对如此大规模的、并且存在着“噪声” 的数据，如何从中提取出隐含其中的有意 义的、对决策有用的信息或知识，进一步 提高信息利用率，成为“信息时代”亟待 解决的一个问题。
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基于神经网络的数据挖掘
适合神经网络的数据挖掘问题： 适合神经网络的数据挖掘问题： 聚类是无监督学习过程，它依据数据间的 聚类 相似度将数据集划分为不同的簇。目的是 概观数据的全貌，了解数据点的分布情况 以及可能存在的问题。
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结论
神经网络的优点： 神经网络的优点： ①非用户驱动，用户参与少，挖掘层次深。 ②处理变量较多，能处理定性变量，复杂、 动态数据，发现的事实或规则是以描述和 可视性为主要目的。 ③分布记忆性和快速的计算能力。
适合神经网络的数据挖掘问题： 适合神经网络的数据挖掘问题： 分类是数据挖掘的一个主要问题。 分类 单层感知器的线性可分能力早已证明，但 是对于非线性可分问题单层网络是无能为 力的。 可通过加入中间层，引入转换函数，将非 分线性可分的问题映射后变为线性可分。 一个多层的神经网络具有非常强的分类能 力，并且分类误差率较低。
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引言
20世纪90年代出现的数据挖掘技术 数据挖掘技术受到不 数据挖掘技术 同领域研究学者的极大关注，尽管对数据 挖掘的研究与应用还只处于初级阶段，但 是它的应用前景早已被各方面专家学者看 好。 Garter Group在1997年的一份报告中指 出：数据挖掘技术将在未来的三到五年内 成为对全球影响最的一个关键技术领域。
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数据挖掘技术
数据挖掘的处理过程： 数据挖掘的处理过程： 数据挖掘的过程主要分为5个部分： ①问题的定义 ②数据准备 ③数据整理 ④建立模型 ⑤评价和解释
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数据挖掘技术
数据挖掘的处理过程： 数据挖掘的处理过程：
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数据挖掘技术
现行的数据挖掘方法： 现行的数据挖掘方法： 统计方法、关联发现、聚类分析、分类与 回归和决策树、联机分析处理(OLAP)、查 询工具、主管信息系统(EIS)等。 这些方法帮助分析包含在数据仓库中的数 据，它们的共同特点是问题驱动 问题驱动的。 问题驱动 用户必须提出许多问题，才能得到包含在 复杂关系中的结果，当提不出问题或提出 的问题不正确时，将得不到正确的数据。
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基于神经网络的数据挖掘
网络构造、训练和剪枝： 网络构造、训练和剪枝： 这个阶段需要选择拟采用的网络模型，选 择或设计一种网络训练算法。 训练后的网络可能有些臃肿，剪枝就是在 不影响网络准确性的前提下，将网络中冗 余的连接和结点去掉。没有冗余结点和连 接的网络产生的模式更精练和更易于理解。
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结论
神经网络的不足： 神经网络的不足： ③权值和阈值初值的确定：权值和阈值的 权值和阈值初值的确定： 权值和阈值初值的确定 初值影响算法的迭代次数和学习结果。 ④学习样本的大小：对于数据量较小的数 学习样本的大小： 学习样本的大小 据库，可能出现错误的结果，这时就可以 把这些数据作为新样本补充到学习样本中 去。
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结论
神经网络的不足： 神经网络的不足： ⑤激励函数的选取：激励函数是对多个输 激励函数的选取： 激励函数的选取 入进行处理产生输出的功能模块，它将关 系到结果是有价值和真实。对于数据库中 模糊知识的发现，往先对输出状态进行编 码，采用符号函数作为激励数。 ⑥神经网络的训练速度问题：构造神经网 神经网络的训练速度问题： 神经网络的训练速度问题 络时要求对其训练许多遍，这意味着获得 精确的神经网络需要花费许多时间。