数据挖掘结课论文_袁博

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最新-数据挖掘论文(精选10篇)范文

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数据挖掘论文(精选10篇)摘要:伴随着计算机技术的不断进步和发展,数据挖掘技术成为数据处理工作中的重点技术,能借助相关算法搜索相关信息,在节省人力资本的同时,提高数据检索的实际效率,基于此,被广泛应用在数据密集型行业中。

笔者简要分析了计算机数据挖掘技术,并集中阐释了档案信息管理系统计算机数据仓库的建立和技术实现过程,以供参考。

关键词:档案信息管理系统;计算机;数据挖掘技术;1数据挖掘技术概述数据挖掘技术就是指在超多随机数据中提取隐含信息,并且将其整合后应用在知识处理体系的技术过程。

若是从技术层面判定数据挖掘技术,则需要将其划分在商业数据处理技术中,整合商业数据提取和转化机制,并且建构更加系统化的分析模型和处理机制,从根本上优化商业决策。

借助数据挖掘技术能建构完整的数据仓库,满足集成性、时变性以及非易失性等需求,整和数据处理和冗余参数,确保技术框架结构的完整性。

目前,数据挖掘技术常用的工具,如SAS企业的EnterpriseMiner、IBM企业的IntellientMiner以及SPSS企业的Clementine等应用都十分广泛。

企业在实际工作过程中,往往会利用数据源和数据预处理工具进行数据定型和更新管理,并且应用聚类分析模块、决策树分析模块以及关联分析算法等,借助数据挖掘技术对相关数据进行处理。

2档案信息管理系统计算机数据仓库的建立2.1客户需求单元为了充分发挥档案信息管理系统的优势,要结合客户的实际需求建立完整的处理框架体系。

在数据库体系建立中,要适应迭代式处理特征,并且从用户需求出发整合数据模型,保证其建立过程能按照整体规划有序进行,且能按照目标和分析框架参数完成操作。

首先,要确立基础性的数据仓库对象,由于是档案信息管理,因此,要集中划分档案数据分析的主题,并且有效录入档案信息,确保满足档案的数据分析需求。

其次,要对日常工作中的用户数据进行集中的挖掘处理,从根本上提高数据仓库分析的完整性。

数据挖掘经验总结汇报

数据挖掘经验总结汇报

数据挖掘经验总结汇报数据挖掘经验总结汇报引言:数据挖掘是一项重要的技术,它可以帮助我们从大量的数据中发现隐藏的模式和关联规则,为决策提供有力支持。

在过去的一段时间里,我参与了一个数据挖掘项目,通过分析和挖掘数据,我积累了一些经验和教训,现在将在本文中进行总结和汇报。

1. 数据收集和预处理:在数据挖掘项目中,数据的质量和准确性对于结果的影响非常大。

因此,我首先花费了大量的时间和精力来收集和预处理数据。

数据收集的过程中,我遇到了一些困难,如数据缺失、重复和噪声等问题。

为了解决这些问题,我使用了数据清洗、数据集成和数据转换等技术。

通过这些预处理步骤,我成功地获得了高质量的数据集,为后续的分析和挖掘奠定了基础。

2. 特征选择和特征工程:在数据挖掘过程中,选择合适的特征对于结果的准确性和可解释性至关重要。

我通过分析数据集中的各个特征,使用了统计方法和领域知识来选择最相关和最有价值的特征。

此外,我还进行了特征工程,通过组合、转换和创建新的特征来提高模型的性能。

这些步骤帮助我准确地描述了数据集中的特征,并为后续的建模和分析提供了有力支持。

3. 模型选择和建模:在数据挖掘项目中,选择适合的模型对于结果的准确性和稳定性至关重要。

我在项目中尝试了多种不同的模型,如决策树、支持向量机和神经网络等。

通过对比和评估这些模型的性能,我最终选择了最适合数据集的模型。

此外,我还进行了模型调参和优化,以提高模型的泛化能力和预测准确性。

这些步骤帮助我构建了一个高效和准确的数据挖掘模型。

4. 模型评估和结果解释:在数据挖掘项目中,模型的评估和结果的解释对于项目的成功和可持续发展至关重要。

我使用了多种评估指标,如准确率、召回率和F1值等,来评估模型的性能。

此外,我还使用了可视化工具和图表来解释和展示结果,使非技术人员也能够理解和使用这些结果。

这些步骤帮助我有效地评估了模型的性能,并为项目的成功提供了有力支持。

结论:通过参与数据挖掘项目,我积累了丰富的经验和教训。

数据挖掘期末论文

数据挖掘期末论文

医学数据挖掘期末论文数据挖掘技术在中医方剂研究中应用的探讨学生姓名________专业_________________学院__________________2016年6月数据挖掘技术在中医方剂研究中应用的探讨湛薇摘要:现有的中医方剂数据存在冗余大的、不一致的、无效的噪声数据,降低了中医方剂数据的利用,且其方剂数据需要更加高效的存储、查询以及共享。

而数据库技术融汇了人工智能、模式识别、模糊数学、数据库、数理统计等多种技术方法专门用于海量数据的处理[1],从而解决中医方剂研究中所存在的问题,提高利用效率并且发掘潜在信息。

本文利用关联规则、聚类分析、分类模式等数据挖掘方法,揭示方剂配伍规律的研究,对中医方剂信息的问题进行探讨。

关键词:中医方剂;数据挖掘技术;关联规则;聚类分析;分类模式Data mining technology applied in the study of prescription oftraditional Chinese medicineZhan Wei【Absract】:Existing in traditional Chinese medicine prescription data redundancy, big noise, inconsistent, invalid data, reduces the use of traditional Chinese medicine prescription data, and the prescription data need to be more efficient storage, query and sharing. And the database technology of artificial intelligence, pattern recognition, fuzzy mathematics, database, mathematical statistics and so on the many kinds of technical methods specifically for mass data processing [1], so as to solve the problems in the research of TCM prescriptions and improve the utilization efficiency and explore potential information. Based on association rule, clustering analysis and data mining methods such as classification model, reveals the law of herbal research, discusses the problem of prescription of traditional Chinese medicine information.【Key words】:Prescriptions of traditional Chinese medicine; Data mining technology; Association rules; Clustering analysis; Classification model1引言中医学信息化在这几年来发展迅速,大量中医方剂数据库已被构建与完善,但中医方剂的数据挖掘方面依然有很多亟待解决的问题。

数据挖掘论文

数据挖掘论文

数据挖掘论文数据挖掘是一种通过自动化方法从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程。

这些信息和知识能够用于描述、识别和预测数据模式,以便用于决策制定、数据分析和预测等领域。

在现代的信息技术时代,数据挖掘技术已经成为人们对于大数据处理和分析中不可或缺的工具之一。

本篇论文将从以下几个方面开始介绍数据挖掘:1. 数据挖掘的定义和重要性数据挖掘是在处理具有多个属性的数据时提取有用信息的一个过程。

其目标是发现与一定参数相关的特征或规律性,同时也需要避免对噪声的敏感。

数据挖掘的过程包括以下几个方面:•数据清理:删除和修改不相关、重复或不完整的数据。

•数据集成:将多个来源的数据整合到一个数据库中。

•数据转换:将数据从原始格式转换为可处理的格式。

•数据挖掘:使用机器学习算法等工具发现模式和规律。

数据挖掘对于企业和商业来说非常重要,因为数据挖掘可以帮助企业从庞大的数据中发现并利用有价值的信息和知识,这些信息和知识可以用于提高产品和服务质量、提高客户满意度、优化业务流程等方面。

2. 数据挖掘的应用领域数据挖掘广泛应用于以下领域:•金融:在金融领域,数据挖掘技术可以帮助银行发现欺诈行为、评估信用风险、建立预测模型等。

•零售:在零售领域,数据挖掘技术可以帮助商家理解顾客行为、提高产品销量、发现新兴市场等。

•健康:在医疗保健领域,数据挖掘技术可以帮助医师发现疾病早期症状、制定更准确的治疗方案等。

•电信:在电信领域,数据挖掘技术可以帮助运营商优化网络性能、提高客户满意度、预测客户流失率等。

3. 数据挖掘的方法和技术数据挖掘的方法和技术可以分为以下几类:•分类:根据已知变量推测未知变量的值,通常用于分类和预测分析。

•聚类:将数据分组,使得同一组内的数据相似性较大,不同组之间距离较远。

•关联规则挖掘:从数据中发现频繁出现的组合或关联的模式。

•异常检测:通过发现不正常的模式或行为,帮助识别异常或故障现象。

常用的数据挖掘工具包括Python、R、SAS、Weka等。

《数据挖掘》结课报告

《数据挖掘》结课报告

《数据挖掘》结课报告--基于k-最近邻分类方法的连衣裙属性数据集的研究报告(2013--2014 学年第二学期)学院:专业:班级:学号:姓名:指导教师:二〇一四年五月二十四日一、研究目的与意义(介绍所选数据反应的主题思想及其研究目的与意义)1、目的(1)熟悉weka软件环境;(2)掌握数据挖掘分类模型学习方法中的k-最近邻分类方法;(3)在weka中以“Dress Attribute DataSet”为例,掌握k-最近邻分类算法的相关方法;(4)取不同的K值,采用不同的预测方法,观察结果,达到是否推荐某款连衣裙的目的,为企业未来的规划发展做出依据。

2、意义此数据集共有14个属性,500个实例,包含了连衣裙的各种属性和根据销售量的不同而出现的推荐情况,按照分类模型学习方法中的k-最近邻分类方法依据各属性推断应推广哪些种类的裙子,对发展市场的扩大及企业的发展战略具有重要意义。

二、技术支持(介绍用来进行数据挖掘、数据分析的方法及原理)1、原理:k-最近邻分类算法是一种基于实例的学习方法,不需要事先对训练数据建立分类模型,而是当需要分类未知样本时才使用具体的训练样本进行预测,通过在训练集中找出测试集的K个最近邻,来预测估计测试集的类标号;2、方法:k-最近邻方法是消极学习方法的典型代表,其算法的关键技术是搜索模式空间,该方法首先找出最近邻即与测试样本相对接近的所有训练样本,然后使用这些最近邻的类标号来确定测试样本的类标号。

三、数据处理及操作过程(一)数据预处理方法1、“remove”属性列:数据集中属性“Dress_ID”对此实验来说为无意义的属性,因此在“Attributes”选项中勾选属性“Dress_ID”并单击“remove”,将该属性列去除,并保存新的数据集;2、离散化预处理:需要对数值型的属性进行离散化,该数据集中只有第3个属性“rating”和第13个属性“recommendation”为数值型,因此只对这两个属性离散化。

数据仓库与数据挖掘结业论文

数据仓库与数据挖掘结业论文

数据仓库与数据挖掘结业论文1. 引言数据仓库与数据挖掘是当今信息技术领域中备受关注的重要研究领域。

数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的系统,而数据挖掘则是从这些数据中发现有价值的信息和知识。

本论文旨在探讨数据仓库与数据挖掘的概念、原理、方法以及在实际应用中的重要性和效果。

2. 数据仓库2.1 数据仓库的概念和特点数据仓库是一个面向主题、集成、稳定、随时间变化而演化的数据集合,用于支持管理决策的过程。

它具有高度集成的特点,可以将来自不同数据源的数据进行统一的存储和管理。

此外,数据仓库还具有面向主题的特点,即它关注的是某个特定的主题或者业务领域。

2.2 数据仓库的架构和组成数据仓库的架构通常包括数据源层、数据清洗层、数据存储层和数据展示层。

数据源层负责从各种数据源中提取数据,数据清洗层用于对数据进行清洗和预处理,数据存储层用于存储清洗后的数据,而数据展示层则用于展示和分析数据。

3. 数据挖掘3.1 数据挖掘的概念和目标数据挖掘是从大量数据中自动发现隐藏在其中的有价值的信息和知识的过程。

它的目标是通过应用各种数据挖掘算法和技术,从数据中发现模式、规律和关联性,以支持决策、预测和优化等任务。

3.2 数据挖掘的方法和技术数据挖掘的方法和技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。

分类是将数据分为不同的类别或者类别集合的过程,聚类是将数据分为不同的簇或者簇集合的过程,关联规则挖掘是发现数据中的关联关系的过程,异常检测是发现数据中的异常行为或者异常模式的过程。

4. 数据仓库与数据挖掘的应用4.1 市场营销数据仓库与数据挖掘在市场营销领域中有着广泛的应用。

通过对大量的市场数据进行分析和挖掘,可以发现潜在的客户群体、市场趋势以及产品销售的关键因素,从而制定更加精准的市场营销策略。

4.2 金融风险管理数据仓库与数据挖掘在金融风险管理中也发挥着重要的作用。

通过对金融数据进行分析和挖掘,可以预测风险事件的发生概率,匡助金融机构制定风险管理策略,减少风险损失。

数据仓库与数据挖掘结业论文

数据仓库与数据挖掘结业论文

数据仓库与数据挖掘结业论文一、引言数据仓库和数据挖掘是当今信息技术领域中的热门话题。

数据仓库作为一个集成的、主题导向的、时间一致的、非易失性的数据集合,被广泛应用于企业决策支持系统和商业智能领域。

数据挖掘则是通过应用统计学、机器学习和人工智能等技术,从大量的数据中发现隐藏的模式、关联和知识。

本论文旨在探讨数据仓库与数据挖掘的关系,并分析其在实际应用中的价值和挑战。

二、数据仓库的概念和架构数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失性的数据集合,用于支持企业决策。

其主要特点包括数据的主题导向、集成性、稳定性和非易失性。

数据仓库的架构通常包括数据源层、数据集成层、数据存储层和数据展示层。

数据源层负责从各种数据源中提取数据,数据集成层负责将不同数据源的数据进行整合和转换,数据存储层负责存储整合后的数据,数据展示层则提供各种报表和查询工具,方便用户进行数据分析和决策。

三、数据挖掘的基本任务和技术数据挖掘是从大量的数据中发现隐藏的模式、关联和知识的过程。

其基本任务包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测等。

分类是将数据分为不同的类别,聚类是将数据分为相似的群组,关联规则挖掘是发现数据中的关联关系,异常检测是发现与正常数据不符的异常数据。

数据挖掘的技术包括统计学方法、机器学习方法和人工智能方法等。

常用的数据挖掘算法有决策树、神经网络、支持向量机和关联规则挖掘算法等。

四、数据仓库与数据挖掘的关系数据仓库和数据挖掘是密切相关的。

数据仓库提供了数据挖掘所需的数据,而数据挖掘则可以匡助数据仓库发现更多的知识和价值。

数据仓库提供了数据的存储和管理,使得数据挖掘可以更加高效地进行。

数据挖掘则可以通过对数据仓库中的数据进行分析和挖掘,匡助企业发现隐藏的模式和关联规则,从而提供更好的决策支持。

五、数据仓库与数据挖掘的应用实例数据仓库和数据挖掘在实际应用中有着广泛的应用。

以零售业为例,通过建立数据仓库并应用数据挖掘技术,企业可以从大量的销售数据中发现产品的销售趋势、顾客的购买偏好和市场的变化等。

数据挖掘毕业论文

数据挖掘毕业论文

数据挖掘毕业论文数据挖掘毕业论文随着信息时代的到来,数据的产生和积累呈现出爆炸式增长的趋势。

如何从这些海量数据中提取有价值的信息,成为了当今科学研究和商业应用领域亟待解决的问题。

数据挖掘作为一门交叉学科,旨在通过运用统计学、机器学习、人工智能等技术,从大规模数据集中发现隐藏的模式、规律和知识,以支持决策和预测。

在我的毕业论文中,我选择了数据挖掘作为研究的主题。

我将从以下几个方面展开论述。

首先,我将介绍数据挖掘的基本概念和方法。

数据挖掘包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等步骤。

其中,数据预处理是数据挖掘的关键环节,它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等过程。

特征选择是从原始数据中选择最具代表性的特征,以提高模型的准确性和可解释性。

模型构建是指选择合适的算法和模型来进行数据挖掘任务,如分类、聚类、关联规则挖掘等。

模型评估是对构建的模型进行性能评估和优化,以确保模型的有效性和可靠性。

其次,我将介绍数据挖掘在实际应用中的案例研究。

数据挖掘在各个领域都有广泛的应用,如金融、医疗、电商等。

以金融领域为例,数据挖掘可以用于信用评估、风险管理、欺诈检测等方面。

通过对大量的金融数据进行挖掘,可以发现客户的消费习惯、信用记录等信息,从而为银行和金融机构提供更准确的决策支持。

在医疗领域,数据挖掘可以用于疾病诊断、药物研发等方面。

通过对患者的病历、症状等数据进行挖掘,可以提高医生的诊断准确性,为患者提供更好的治疗方案。

接着,我将探讨数据挖掘的挑战和未来发展方向。

随着数据量的不断增大和数据类型的多样化,数据挖掘面临着许多挑战,如数据质量不高、算法效率低下等。

为了应对这些挑战,研究者们提出了许多解决方案,如集成多个算法、优化算法效率等。

此外,随着人工智能的快速发展,数据挖掘与机器学习、深度学习等领域的结合将成为未来的发展方向。

通过将数据挖掘与其他技术相结合,可以进一步提高模型的准确性和预测能力。

最后,我将总结我的研究成果和对数据挖掘的思考。

基于数据挖掘的高校教务系统设计论文(五篇模版)

基于数据挖掘的高校教务系统设计论文(五篇模版)

基于数据挖掘的高校教务系统设计论文(五篇模版)第一篇:基于数据挖掘的高校教务系统设计论文摘要:笔者对现有高校所采用的教务系统进行研究,以联机分析与数据仓库技术为依托来构建决策支持系统。

针对数据仓库构建中采用的逻辑模型及其构建策略等进行深入分析,并对基于四层架构的教学决策支持系统进行了设计,充分展示了决策支持系统在高校教务管理中的应用前景。

关键词:关键词:决策支持系统;数据仓库;多维分析在现有的教学信息化系统中,存储了包括学生的学籍信息、学生的选课数据、各科成绩数据等在内的大量数据,这些数据的条数动辄上百万条,信息和数据量都比较大,同时这些数据中通常能够挖掘出有用的规律信息。

不过,通过对现有应用现状分析可以发现,人们更多的是将各种表单数据进行计算机管理,没有利用计算机的数据挖掘能力对这些数据进行分析,更没有从中找到潜在海量数据中的规律。

教学数据仓库1.1 总体结构在对现有教学管理系统的决策需求进行深入和一线调研的基础上,笔者给出了基于教学数据仓库的决策系统,并对系统中经过结构化的四层教学决策支持系统的总体结构进行了设计。

具体如图1中所示。

图1教学决策支持系统的总体结构图1.1.1 源数据层该层是构建教学系统的最低层,也是实现数据仓库的关键。

在数据仓库中所包含的数据,主要来自于学校现有的与教学相关的各种信息库。

而在这些信息数据库中,存储了学校教学过程中所积累的主要数据,也是学校在制定各项政策和决策中必须参考的主要数据。

这样设计,也更好的说明一个成熟的教学决策系统应该具备广泛的数据来源。

1.1.2 引擎数据的处理层该层的功能主要从现有的教学信息系统中实现数据的抽取,然后对抽取得到的各种数据进行清洗,最后才能够将这些数据都添加到教学数据仓库中。

所以,这就使得数据处理层成为数据仓库构建的关键层。

1.1.3 信息层信息层的作用就是为数据访问层和源数据层提供联通的桥梁,为数据提供特定处理过程,得到经过处理后的不同层次信息。

分析数据挖掘技术在学生综合信息管理系统中的运用

分析数据挖掘技术在学生综合信息管理系统中的运用
科技视界
分 遥 利 用 分 析 型 CRM 袁 可 以 将 学 生 的 性 别 尧 姓 名 尧 籍 贯 尧 成绩以及学校表现等各方面的信息进行总结袁 而这些 细小行为特征可以将学生群体进行进一步的分类遥 第 二是交叉管理遥 所谓的交叉管理指的是向未执行管理措 施的学生推进已执行且效果比较显著的管理行为遥 这种 管理行为的推进与学生具体行为中的习惯表现以及好恶 事项有着显著的联系遥 第三是学生管理的有效性分析遥 利 用 分 析 型 CRM 可 以 将 学 生 管 理 活 动 的 具 体 情 况 以 及 该 情况产生的原因进行分析袁 这对于学校管理的措施采用 和措施改善来讲有重要的借鉴意义遥 2 . 3 技 术 数 据 挖 掘 的 分 析 型 CRM 系 统 的 框 架 结 构
学校管理是学校教学活动秩序化开展必须要强化 的一项工作袁尤其是在现阶段袁各个学校都在积极的进 行现代化发展袁而现代化发展中管理的提升是一项重要 的内容袁因此学校管理被放在了重要的位置上遥 就学校管 理的具体分析来看袁为了提升管理的效率和质量袁打造信 息化管理系统十分的必要袁 而信息化管理系统的构建一 方面需要引入先进的技术袁 另一方面需要导入丰富的数 据袁利用技术实现数据信息管理 系统的具体打造对于学校管理来讲现实意义显著袁所以 利用数据挖掘技术为系统构建做服务现实价值明显遥
1 数据挖掘的概念和主要分析方法
1.1 数据挖掘的概念 数据挖掘是大数据背景下数据利用的一种重要手
段袁指的是从大量的数据当中袁对有效的尧新颖的和具有 潜在作用的数据进行抽取并对可以理解的知识以及模 型尧规则等进行利用的过程遥 数据挖掘在近年来的利用 中已经越来越普遍袁在不断的完善和发展中袁其成为了 一门具有广泛涉及面的交叉学科遥 从目前的数据挖掘来 看袁其融合了人工智能尧数理统计尧数据库等多方面的内 容遥因为数据挖掘融合了人工智能尧数理统计尧数据库等 多方面的内容袁所以在信息化管理实践中利用此种技术 构建信息管理平台袁 现代化的信息综合管理实效会更 高袁其具体表现出来的应用价值会更加显著遥 1.2 数据挖掘的分析方法

数据挖掘结课论文_袁博

数据挖掘结课论文_袁博

数据挖掘课程论文题目:数据挖掘中 神经网络方法综述学 号:专 业: 工业工程名:目录一、引言 (3)(一)数据挖掘的定义 (3)(二)神经网络简述 (3)二、神经网络技术基础理论 (3)(一)神经元节点模型 (3)(二)神经网络的拓扑结构 (4)(三)神经网络学习算法 (4)(四)典型神经网络模型 (5)三、基于神经网络的数据挖掘过程 (6)(一)数据准备 (6)(二)规则提取 (7)(三)规则评估 (8)四、总结 (8)一、引言(一)数据挖掘的定义关于数据挖掘的定义不少,其中被广泛接受的定义是:数据挖掘是一个从不完整的、不明确的、大量的并且包含噪声,具有很大随机性的实际应用数据中,提取出隐含其中、事先未被人们获知、却潜在实用的知识或者模式的过程。

该定义包含了一下几个含义: (1)数据源必须为大量的、真正的并且包含噪声的;(2) 挖掘到的新知识必须为用户需求的、感兴趣的; (3)挖掘到的知识为易理解的、可接受的、有效并且可运用的; (4)挖掘出的知识并不要求合用于所有领域,可以仅支持某个特定的应用发现问题。

[1]这个定义准确的叙述了数据挖掘的作用,即对海量、杂乱无章的数据进行处理和分析,并发现隐藏在这些数据中的实用的知识,为决策提供支持。

(二)神经网络简述神经网络是摹拟人类的形象直觉思维,在生物神经网络研究的基础上,根据生物神经元和神经网络的特点,通过简化、归纳,提炼总结出来的一类并行处理网络,利用其非线性映射的思想和并行处理的方法,用神经网络本身的结构来表达输入和输出的关联知识。

[2]起初,神经网络在数据挖掘中的应用并未被看好,其主要原因是神经网络具有结构复杂、可解释性差、训练时间长等缺陷。

但其对噪声数据的高承受能力和低错误率的优点,以及各种网络训练算法的陆续提出与优化,特别是各种网络剪枝算法和规则提取算法的不断提出与完善,使得神经网络在数据挖掘中的应用越来越为泛博使用者所青睐。

二、神经网络技术基础理论(一) 神经元节点模型生物神经元,也成神经细胞,是构成神经系统的基本单元。

数据挖掘论文

数据挖掘论文

数据挖掘论文数据挖掘论文在现实的学习、工作中,许多人都有过写论文的经历,对论文都不陌生吧,论文是一种综合性的文体,通过论文可直接看出一个人的综合能力和专业基础。

那么你知道一篇好的论文该怎么写吗?下面是小编整理的数据挖掘论文,希望能够帮助到大家。

数据挖掘论文1[1]刘莹.基于数据挖掘的商品销售预测分析[J].科技通报.20xx(07)[2]姜晓娟,郭一娜.基于改进聚类的电信客户流失预测分析[J].太原理工大学学报.20xx(04)[3]李欣海.随机森林模型在分类与回归分析中的应用[J].应用昆虫学报.20xx(04)[4]朱志勇,徐长梅,刘志兵,胡晨刚.基于贝叶斯网络的客户流失分析研究[J].计算机工程与科学.20xx(03)[5]翟健宏,李伟,葛瑞海,杨茹.基于聚类与贝叶斯分类器的网络节点分组算法及评价模型[J].电信科学.20xx(02)[6]王曼,施念,花琳琳,杨永利.成组删除法和多重填补法对随机缺失的二分类变量资料处理效果的比较[J].郑州大学学报(医学版).20xx(05)[7]黄杰晟,曹永锋.挖掘类改进决策树[J].现代计算机(专业版).20xx(01)[8]李净,张范,张智江.数据挖掘技术与电信客户分析[J].信息通信技术.20xx(05)[9]武晓岩,李康.基因表达数据判别分析的随机森林方法[J].中国卫生统计.20xx(06)[10]张璐.论信息与企业竞争力[J].现代情报.20xx(01)[11]杨毅超.基于Web数据挖掘的作物商务平台分析与研究[D].湖南农业大学20xx[12]徐进华.基于灰色系统理论的数据挖掘及其模型研究[D].北京交通大学20xx[13]俞驰.基于网络数据挖掘的客户获取系统研究[D].西安电子科技大学20xx[14]冯军.数据挖掘在自动外呼系统中的应用[D].北京邮电大学20xx[15]于宝华.基于数据挖掘的高考数据分析[D].天津大学20xx[16]王仁彦.数据挖掘与网站运营管理[D].华东师范大学20xx[17]彭智军.数据挖掘的若干新方法及其在我国证券市场中应用[D].重庆大学20xx[18]涂继亮.基于数据挖掘的智能客户关系管理系统研究[D].哈尔滨理工大学20xx[19]贾治国.数据挖掘在高考填报志愿上的应用[D].内蒙古大学20xx[20]马飞.基于数据挖掘的航运市场预测系统设计及研究[D].大连海事大学20xx[21]周霞.基于云计算的太阳风大数据挖掘分类算法的研究[D].成都理工大学20xx[22]阮伟玲.面向生鲜农产品溯源的基层数据库建设[D].成都理工大学20xx[23]明慧.复合材料加工工艺数据库构建及数据集成[D].大连理工大学20xx[24]陈鹏程.齿轮数控加工工艺数据库开发与数据挖掘研究[D].合肥工业大学20xx[25]岳雪.基于海量数据挖掘关联测度工具的设计[D].西安财经学院20xx[26]丁翔飞.基于组合变量与重叠区域的SVM-RFE方法研究[D].大连理工大学20xx[27]刘士佳.基于MapReduce框架的频繁项集挖掘算法研究[D].哈尔滨理工大学20xx[28]张晓东.全序模块模式下范式分解问题研究[D].哈尔滨理工大学20xx[29]尚丹丹.基于虚拟机的Hadoop分布式聚类挖掘方法研究与应用[D].哈尔滨理工大学20xx[30]王化楠.一种新的混合遗传的基因聚类方法[D].大连理工大学20xx[31]杨毅超.基于Web数据挖掘的作物商务平台分析与研究[D].湖南农业大学20xx[32]徐进华.基于灰色系统理论的数据挖掘及其模型研究[D].北京交通大学20xx[33]俞驰.基于网络数据挖掘的客户获取系统研究[D].西安电子科技大学20xx[34]冯军.数据挖掘在自动外呼系统中的应用[D].北京邮电大学20xx[35]于宝华.基于数据挖掘的高考数据分析[D].天津大学20xx[36]王仁彦.数据挖掘与网站运营管理[D].华东师范大学20xx[37]彭智军.数据挖掘的若干新方法及其在我国证券市场中应用[D].重庆大学20xx[38]涂继亮.基于数据挖掘的智能客户关系管理系统研究[D].哈尔滨理工大学20xx[39]贾治国.数据挖掘在高考填报志愿上的应用[D].内蒙古大学20xx[ 40]马飞.基于数据挖掘的航运市场预测系统设计及研究[D].大连海事大学20xx数据挖掘论文2摘要:文章首先对数据挖掘技术及其具体功能进行简要分析,在此基础上对科研管理中数据挖掘技术的应用进行论述。

数据挖掘技术论文

数据挖掘技术论文

随着信息技术迅速发展,数据库的规模不断扩大,产生了大量的数据。

下面是为大家精心推荐的,希望能够对您有所帮助。

篇一浅谈数据挖掘摘要:数据挖掘是从海量数据中分析发现具有特定的模式、关联规则关系以及异常信息所表达出来的特点功能等在统计学有意义的结构和事件。

该文简要分析介绍了数据挖掘的含功能、技术及其应用等。

关键词:数据挖掘技术应用中图分类号:TP311文献标识码:A文章编号:1674-098X202204c-0054-01数据挖掘是在信息的海洋中从统计学的角度分析发现有用的知识,并且能够充分利用这些信息,发挥其巨大的作用,从而创造价值,为社会生产服务。

数据挖掘工具能够扫描整个数据库,并且识别潜在的以往未知的模式。

1数据挖掘数据挖掘是与计算机科学相关,包括人工智能、数据库知识、机器学习、神经计算和统计分析等多学科领域和方法的交叉学科,是从大量信息中提取人们还不清楚的但具有对于潜在决策过程有用的信息和知识的过程[1]。

数据挖掘能够自动对数据进行分析,并归纳总结,推理,分析数据,从而帮助决策者对信息预测和决策其作用[2]。

对比数据挖掘及传统数据分析例如查询、报表,其本质区别在于:前者在没有明确假设的前提下通过挖掘信息,提取有用的资料,并提升到知识层面,从而帮助提供决策支持。

所以数据挖掘又称为知识挖掘或者知识发现。

数据挖掘通过统计学、数据库、可视化技术、机器学习和模式识别等诸多方法来实现丛大量数据中自动搜索隐藏在其中的有着特殊关联性的信息[3]。

2数据挖掘技术数据挖掘有许多挖掘分析工具,可以在大量数据中发现模型和数据间关系,常用数据挖掘技术包括:聚类分析和分类分析,偏差分析等。

分类分析和聚类分析的主要区别在于前者是已知要处理的数据对象的类,后者不清楚处理的数据对象的类。

聚类是对记录分组,把相似的记录在一个聚集里,聚集不依赖于预先定义好的类,不需要训练集。

分类分析是预先假定有给定的类,并假定数据库中的每个对象归属于这个类,并把数据分配到这个给定类中。

数据挖掘技术的研究论文

数据挖掘技术的研究论文

数据挖掘技术的研究论文•相关推荐数据挖掘技术的研究论文摘要“:互联网+”战略的实施促进了我国信息技术的快速发展,数据挖掘技术能够实现对海量信息的统计、分析以及利用等,因此数据挖掘技术在生活实践中得到了广泛的应用。

因此本文希望通过对数据挖掘技术的分析,分析数据挖掘技术在实践中具体应用的策略,以此更好的促进数据挖掘技术在实践中的应用。

关键词:数据挖掘;应用;发展1数据挖掘技术的概述数据挖掘是通过对各种数据信息进行有选择的统计、归类以及分析等挖掘隐含的有用的信息,从而为实践应用提出有用的决策信息的过程。

通俗的说数据挖掘就是一种借助于多种数据分析工具在海量的数据信息中挖掘模数据信息和模型之间关系的技术总裁,通过对这种模型进行认识和理解,分析它们的对应关系,以此来指导各行各业的生产和发展,提供重大决策上的支持。

数据挖掘技术是对海量数据信息的统计、分析等因此数据挖掘技术呈现以下特点:一是数据挖掘技术主要是借助各种其它专业学科的知识,从而建立挖掘模型,设计相应的模型算法,从而找出其中的潜在规律等,揭示其中的内在联系性;二是数据挖掘主要是处理各行数据库中的信息,因此这些信息是经过预处理的;三是以构建数据模型的方式服务于实践应用。

当然数据挖掘并不是以发现数据理论为目的,而是为了在各行各业的信息中找出有用的数据信息,满足用户的需求。

2数据挖掘的功能结合数据挖掘技术的概述,数据挖掘主要具体以下功能:一是自动预测趋势和行为。

数据挖掘主要是在复杂的数据库中寻找自己有用的信息,以往的信息搜索需要采取手工分析的方式,如今通过数据挖掘可以快速的将符合数据本身的数据找出来;二是关联分析。

关联性就是事物之间存在某种的联系性,这种事物必须要在两种以上,数据关联是在复杂的数据中存在一类重要的可被发现的知识;三是概念描述。

概念描述分为特征性描述和区别性描述;四是偏差检测。

3数据挖掘技术的步骤分析3.1处理过程数据挖掘虽然能够实现在复杂的数据库中寻求自己的数据资源,但是其需要建立人工模型,根据人工模型实现对数据的统计、分析以及利用等。

数据仓库与数据挖掘结业论文

数据仓库与数据挖掘结业论文

数据仓库与数据挖掘结业论文一、引言数据仓库与数据挖掘是当今信息技术领域的热门话题,随着大数据时代的到来,数据仓库和数据挖掘的应用越来越广泛。

本论文旨在探讨数据仓库与数据挖掘的概念、原理、技术以及应用,并通过实际案例分析来展示其实际价值和应用前景。

二、数据仓库的概念与原理数据仓库是指将各个业务系统中的数据集中存储到一个统一的数据库中,以便于进行数据分析和决策支持。

数据仓库的建立需要经过数据抽取、转换和加载等步骤,以确保数据的一致性和完整性。

数据仓库的原理包括维度建模、事实表与维度表的设计以及ETL过程的实现等。

三、数据仓库的技术与工具数据仓库的建设离不开一系列的技术和工具的支持。

本论文将介绍数据仓库的关键技术,包括数据抽取与加载技术、数据建模技术、数据仓库查询与分析技术等。

同时,还将介绍一些常用的数据仓库工具,如Oracle Data Warehouse Builder、IBM InfoSphere等。

四、数据挖掘的概念与算法数据挖掘是从大量的数据中发现隐藏的模式和规律的过程。

本论文将介绍数据挖掘的基本概念,包括分类、聚类、关联规则挖掘等。

同时,还将介绍一些常用的数据挖掘算法,如决策树算法、聚类算法、关联规则算法等,并对其进行详细的原理和实例解析。

五、数据仓库与数据挖掘的应用案例本论文将通过实际的应用案例来展示数据仓库与数据挖掘的实际应用价值。

以某电商平台为例,通过构建数据仓库和应用数据挖掘技术,实现用户行为分析、推荐系统等功能。

通过分析用户的购买行为、浏览行为等数据,可以提供个性化的商品推荐,从而提升用户的购物体验和平台的销售额。

六、数据仓库与数据挖掘的发展趋势最后,本论文将探讨数据仓库与数据挖掘的发展趋势。

随着人工智能、云计算等技术的快速发展,数据仓库和数据挖掘将会迎来更多的机遇和挑战。

本论文将对未来数据仓库与数据挖掘的发展方向进行展望,并提出相应的建议和思量。

七、结论通过对数据仓库与数据挖掘的研究与分析,可以得出以下结论:数据仓库与数据挖掘是当今信息技术领域的重要研究方向,其应用领域广泛且前景广阔。

数据挖掘毕业设计论文

数据挖掘毕业设计论文

数据挖掘毕业设计论文数据挖掘毕业设计论文近年来,随着信息技术的快速发展和大数据时代的到来,数据挖掘作为一门重要的技术和工具,受到了广泛的关注和应用。

在各个领域,数据挖掘都发挥着重要的作用,帮助人们从海量数据中发现有价值的信息和规律。

因此,作为一名数据挖掘专业的毕业生,我决定以数据挖掘为主题进行毕业设计论文的研究。

首先,我将介绍数据挖掘的基本概念和原理。

数据挖掘是一种通过发现数据中的模式、关联、异常等信息,从而提取有用知识的技术。

它主要借助于统计学、机器学习、数据库技术等方法和工具,对大规模数据进行分析和挖掘。

在研究过程中,我将详细探讨数据挖掘的各种算法和技术,如聚类分析、分类算法、关联规则挖掘等。

其次,我将介绍数据挖掘在实际应用中的一些案例和研究方向。

数据挖掘在各个领域都有广泛的应用,如金融、医疗、电商等。

我将选择一个特定领域,深入研究数据挖掘在该领域中的应用。

例如,在金融领域,数据挖掘可以用于风险评估、信用评分等方面;在医疗领域,数据挖掘可以用于疾病诊断、药物研发等方面。

通过对这些案例的研究,我将进一步了解数据挖掘在实际应用中的优势和挑战。

接着,我将进行一项具体的数据挖掘实验。

在实验中,我将选择一个适当的数据集,应用数据挖掘算法进行分析和挖掘。

通过实验,我将验证数据挖掘算法的有效性,并探索数据集中的隐藏信息和规律。

同时,我还将对实验结果进行分析和解释,从中得出结论并提出改进和优化的建议。

最后,我将总结整个毕业设计论文的研究成果和收获。

在总结中,我将回顾论文的主要内容和研究过程,总结数据挖掘在实际应用中的价值和意义。

同时,我还将提出对未来数据挖掘发展的展望,指出数据挖掘领域的研究方向和挑战。

通过这次毕业设计论文的研究,我相信我将对数据挖掘有更深入的理解,并为将来的研究和实践奠定坚实的基础。

综上所述,本篇毕业设计论文将以数据挖掘为主题,介绍数据挖掘的基本概念和原理,探讨数据挖掘在实际应用中的案例和研究方向,进行一项具体的数据挖掘实验,并总结研究成果和展望未来。

数据挖掘毕业论文

数据挖掘毕业论文

数据挖掘毕业论文本文旨在对数据挖掘的背景和意义进行简要介绍,并概述论文的目的和结构。

数据挖掘是一项涉及从大量数据中提取有用信息和模式的技术。

随着互联网和计算技术的迅猛发展,我们生活在一个数据爆炸的时代。

大量的数据被生成和积累,但如何从这些海量数据中找到有用的信息成为了一个挑战。

数据挖掘技术的出现使得从大数据中发现隐藏的信息和模式变得可能。

数据挖掘在各个领域都有着广泛的应用。

它可以帮助企业发现隐藏在数据背后的商业机会,优化运营策略,改进市场营销,提高竞争力。

在医疗领域,数据挖掘可以用于疾病的早期预测和诊断,提供个性化的治疗方案。

在社交媒体领域,数据挖掘可以帮助分析用户行为和偏好,提供个性化的推荐服务。

在金融领域,数据挖掘可以帮助银行发现欺诈行为,降低风险。

本论文的目的是探索数据挖掘技术在某个特定领域的应用,并提出相应的解决方案。

首先,我们将对相关的理论和方法进行综述,包括数据预处理、特征选择、模型构建等。

然后,我们将收集和分析一定规模的数据集,并应用数据挖掘算法进行实验和验证。

最后,我们将总结实验结果并提出未来的研究方向。

希望本论文的研究可以在特定领域的实际应用中发挥一定作用,为数据挖掘技术的发展和应用贡献一份力量。

回顾相关的文献和研究,说明当前数据挖掘领域的发展状况和存在的问题。

研究方法在我的毕业论文中,我使用了数据挖掘方法和算法来分析和探索特定问题。

这一节将详细描述我所使用的数据挖掘方法和算法,解释其原理和适用性。

数据挖掘方法是一种从大量数据中发现模式、规律和趋势的技术。

在我的研究中,我选择了以下几种常用的数据挖掘方法和算法:数据预处理:在开始数据挖掘之前,数据预处理是必不可少的步骤。

它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等过程。

数据预处理的目的是通过消除异常值、处理缺失数据、去除噪音等操作,使得数据在后续的分析中更加准确和可靠。

关联规则挖掘:关联规则挖掘是一种在大规模数据集中发现不同项之间的关联性的方法。

数据挖掘技术在本科毕业生就业指导中的应用研究

数据挖掘技术在本科毕业生就业指导中的应用研究

/CHINA MANAGEMENT INFORMATIONIZATION3数据分类模型设计由于本文仅对国内某师范大学的260名学生进行研究,训练集较小,因此选用C4.5决策树算法对毕业生的就业情况进行数据挖掘。

其流程如下:选取234名毕业生(样本集的90%)作为算法的训练集S ,而另外26名毕业生作为所设计模型的验证。

选取“就业单位性质”作为算法的类别标注属性,选取“普通话水平”、“计算机水平”、“英语水平”和“专业综合课程成绩”作为算法的决策属性集合。

整个训练集S 中有234个样本,对应毕业生就业单位的性质,将集合S 划分为5个元组,其个数分别为r 1=25,r 2=17,r 3=86,r 4=49,r 5=57,根据C4.5决策树聚类算法,计算每个决策属性的信息增益。

3.1计算S 的期望信息量I (r 1,r 2,r 3,r 4,r 5)=-5i =1∑p i log 2(p i )=I (57,49,86,17,25)=-57234(log 257234+49234log 249234+86234log 286234+17234log 217234+25234log 225234)=2.1189243.2计算各个决策属性的熵值(即期望信息量)以“专业综合课程成绩”为例,当“专业综合课程成绩”=5时,I (s 11,s 21,s 31,s 41,s 51)=I (37,11,1,4,9)=-3772(log 23772+1172log 21172+172log 2172+472log 2472+1972log 21972)=1.646816中国管理信息化China Management Informationization2013年2月第16卷第3期Feb.,2013Vol.16,No.3数据挖掘技术在本科毕业生就业指导中的应用研究薛瑞峰,彭墩陆(上海理工大学,上海200093)[摘要]本文主要采用数据挖掘技术,通过对国内某师范类学校应届生的就业分析,了解各招生单位对本科毕业生的需求,从而为学校人才培养策略的确定提供依据。

数据挖掘技术在网络安全中的应用

数据挖掘技术在网络安全中的应用
一尧当前我国网络安全现状与技术 互联网之所以便捷主要是因为其具有以下几种特点院渊1冤无 主管性院每个人都可以Байду номын сангаас计算机和网络的主人遥 渊2冤跨国性院利用
. A网l络l可以Ri轻g松h实ts现跨R国e交se流r袁v因e此d.这也加大了网络安全的防范
难度遥 渊3冤不设防性院大部分计算机不具有较高安全系数的防御 系统袁因此容易成为黑客和病毒的攻击目标遥除此之外一些网络 犯罪分子更加猖獗袁依靠技术肆意破坏网络安全遥当前我国的网 络安全方面主要面临的隐患有以下几点遥
128
经 <<<网络商务
营版
2019.02
中的任何一个软件或是文件尧文件夹袁由于是人为编制的原因其 适应性一般较强能够兼容在任意符合条件的储存介质中进行搜 索遥 所谓传染性指的是野病毒冶的自我繁殖过程袁一旦计算机的一 个文件或是程序软件感染病毒袁 在启动时如果关联到任何其他 软件都可能造成并发野感染冶袁病毒的恐怖之处还在于当被感染 用户进行联机上网时它还可以入侵与之相关的其他设备造成大 规模入侵持续感染袁危害极大遥
渊三冤传统的网络入侵检测方法所存在的弊端 传统的网络入侵检测方法的弊端也给了不法分子可乘之机袁 网络入侵检测大体上分为异常入侵检测和误用入侵检测两种方 法院渊1冤误用入侵检测方法院这种方法只能对以往的行为进行相关 检测袁而对于一些新入侵行为则无法进行发现和预警袁这种检测 结果的实际效果非常小袁因此在当前网络入侵检测中该种方法逐 渐被淘汰掉遥 渊2冤异常入侵检测方法院这种检测方法相比于误用入 侵检测法要先进的多袁对于一些小规模网站的检测有着很高效便 捷的效果袁能够有效做到入侵甄别遥 但是如果网络入侵手段比较 高明且伪装比较好或是一些个大型的网站检测这种方法就显得 力不从心遥 异常入侵检测法用到了数据挖掘的技术袁但是其核心 还是围绕传统的统计方法和贝叶斯网络来展开的袁随着网络规模 的不断扩大该种技术的适应性变得越来越差袁因此开发以数据挖 掘为核心的网络防护技术显得至关重要和迫切遥 二尧计算机病毒特点 计算机病毒不好被控制防范有很大程度上来源于病毒自身 的特点袁一般病毒的特点可以总结为三种院传染性强尧传播方式 多样和破坏性强遥 这三种特点让计算机病毒的防控工作成为了 难点遥 渊一冤病毒的传染性特点 之所以称之为野病毒冶是因为它像现实生活中的生物病毒一 样拥有者较强的传染性遥 与现实中生物病毒所不同的地方是计 算机病毒是由黑客编制的程序代码袁它的野宿主冶可以是计算机
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数据挖掘课程论文题目:数据挖掘中神经网络方法综述学号:********名:**专业:工业工程目录一、引言 (3)(一)数据挖掘的定义 (3)(二)神经网络简述 (3)二、神经网络技术基础理论 (3)(一)神经元节点模型 (3)(二)神经网络的拓扑结构 (4)(三)神经网络学习算法 (4)(四)典型神经网络模型 (5)三、基于神经网络的数据挖掘过程 (6)(一)数据准备 (6)(二)规则提取 (7)(三)规则评估 (8)四、总结 (8)一、引言(一)数据挖掘的定义关于数据挖掘的定义很多,其中被广泛接受的定义是:数据挖掘是一个从不完整的、不明确的、大量的并且包含噪声,具有很大随机性的实际应用数据中,提取出隐含其中、事先未被人们获知、却潜在有用的知识或模式的过程。

该定义包含了一下几个含义:(1)数据源必须为大量的、真实的并且包含噪声的;(2)挖掘到的新知识必须为用户需求的、感兴趣的;(3)挖掘到的知识为易理解的、可接受的、有效并且可运用的;(4)挖掘出的知识并不要求适用于所有领域,可以仅支持某个特定的应用发现问题。

[1]这个定义准确的叙述了数据挖掘的作用,即对海量、杂乱无章的数据进行处理和分析,并发现隐藏在这些数据中的有用的知识,为决策提供支持。

(二)神经网络简述神经网络是模拟人类的形象直觉思维,在生物神经网络研究的基础上,根据生物神经元和神经网络的特点,通过简化、归纳,提炼总结出来的一类并行处理网络,利用其非线性映射的思想和并行处理的方法,用神经网络本身的结构来表达输入和输出的关联知识。

[2]起初,神经网络在数据挖掘中的应用并未被看好,其主要原因是神经网络具有结构复杂、可解释性差、训练时间长等缺陷。

但其对噪声数据的高承受能力和低错误率的优点,以及各种网络训练算法的陆续提出与优化,尤其是各种网络剪枝算法和规则提取算法的不断提出与完善,使得神经网络在数据挖掘中的应用越来越为广大使用者所青睐。

二、神经网络技术基础理论(一)神经元节点模型生物神经元,也成神经细胞,是构成神经系统的基本单元。

生物神经元主要由细胞体、树突和轴突构成。

人们将生物神经元抽象化,建立了一种人工神经元模型。

(1) 连接权连接权对应于生物神经元的突触,各个人工神经元之间的连接强度由连接权的权值表示,权值正表示激活,为负表示抑制。

(2) 求和单元求和单元用于求和各输入信号的加权和(线性组合)。

(3) 激活函数激活函数起非线性映射作业,并将人工神经元输出幅度限制在一定范围内,一般限制在(0,1)或者( − 1,1)之间。

(二)神经网络的拓扑结构人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)是由大量人工神经元广泛互联而成的,它可以用来模拟神经系统的结构和功能。

人工神经网络可以看成是以人工神经元为节点,用有向加权弧连接起来的有向图。

根据连接方式,ANN 主要分为两大类:(1)前馈型网络前馈型网络是静态非线性映射,通过简单非线性处理的复合映射可获得复杂的非线性处理能力。

网络中各个神经元接受前一级的输入,并输出到下一级,网络中没有反馈,且同层中的神经元之间无连接。

(2) 反馈型网络反馈型神经网络是一种从输出到输入具有反馈连接的神经网络,神经元的输出可以反馈至同层或者前层神经元。

因此,信号能够正向和反向流通。

(三)神经网络学习算法下面介绍神经网络中最基本的几种学习算法:(1) Hebb 型学习Hebb 型学习的出发点是 Hebb 学习规则,即如果神经网络中某一神经元同另一直接与它连接的神经元同时处于兴奋状态,那么这两个神经元之间的连接强度将得到加强。

该学习方式可用如下表示:(2) 误差修正学习误差修正学习是一种有导师的学习过程,其基本思想是利用神经网络的期望输出与实际之间的偏差作为连接权值调整的参考,并最终减少这种偏差。

最基本的误差修正规则规定:连接权值的变化与神经元希望输出和实际输出之差成正比。

该规则的连接权的计算公式如下所示:(3) 竞争型学习竞争型学习是指网络中某一组神经元相互竞争对外界刺激模式响应的权力,在竞争中获胜的神经元,其连接权会向着对这一刺激模式竞争更为有利的方向发展。

竞争型学习是一种典型的无导师学习,学习时只需要给定一个输入模式集作为训练集,网络自行组织训练模式,并将其分成不同类型。

[3](4)随机型学习随机型学习的基本思想是结合随机过程、概率和能量(函数)等概念来调整网络的变量,从而使网络的目标函数达到最大(或最小)。

网络的变量可以是连接权,也可以是神经元的状态[4]。

(四)典型神经网络模型自1957年美国学者F.Rosenblatt于第一届人工智能会议上展示他构造的第一个人工神经网络模型—MP 模型以来,据统计到目前为止,已提出的神经网络模型有上百种之多。

前馈型网络,以 BP(Back Propagation)模型、函数型网络为代表,用于分类、预测和模式识别等方面;反馈型网络,以 Hopfield 离散模型和连续模型为代表,常用于联想记忆和优化计算;自组织型网络,以 Kohonen 和ART 模型为代表,常用于聚类和模式识别。

(1) BP 误差反向传播网络,是一种多层前向网络,采用最小均方差学习方式。

这是一种最广泛应用的网络。

它可用于语言综合,识别和自适应控制等用途。

BP 神经网络是需要有教师的训练。

(2) Hopfield 网络是由相同的神经元构成的单层,并且不具学习功能的自联想网络,并且需要对称连接。

(3) Kohonen 自组织神经网络,也称为自组织特征映射网络 SOM。

它的输入层是单层单维神经元;而输出层是二维的神经元,神经元之间存在以“墨西哥帽”形式进行侧向交互的作用。

因而,在输出层中,神经元之间有近扬远抑的反馈特性,从而使 Kohonen 网络可以作为模式特征的检测器。

(4) ART 网络也是一种自组织网络模型,无教师学习网络。

它能够较好地协调适应性,稳定性和复杂性的要求。

在 ART 网络中,通常需要两个功能互补的子系统(注意子系统和取向子系统)相互作用。

它不足之处是在于对转换、失真和规模变化较敏感。

[5]三、基于神经网络的数据挖掘过程经过研究,得出了如图所示的基于神经网络的数据挖掘的过程。

该过程由数据准备、规则提取和规则评估三个阶段组成。

[6](一)数据准备拥有数据是进行数据挖掘的必要条件,但仅仅拥有数据还是不够的。

因此很有必要在实施数据挖掘之前进行数据准备。

所谓数据准备就是对被挖掘的数据进行定义、处理和表示,以使它适应于特定的数据挖掘方法。

数据准备是数据挖掘过程中的第一个重要步骤,在整个数据挖掘过程中起着举足轻重的作用。

它主要包括以下四个过程。

(1)数据清洗:数据清洗就是填充数据中的空缺值,消除噪声数据,纠正数据中的不一致数据。

因为数据仓库中的数据来源于异质操作数据库,这些异质操作数据库中的数据并非都是正确的,常常不可避免地存在着不完整、不一致、不精确和重复的脏数据。

数据清洗可以在数据装入数据仓库之前或之后进行。

目前最常用的数据清洗方法有基于规则的方法、可视化的方法和统计的方法。

(2)数据选择:数据选择就是选择用于本次挖掘的数据列和行。

在绝大多数情况下,虽然人们无法精确地知道哪些参数是对决策最重要的,但神经网络可以帮助人们建立一个与参数相关的模型,进而帮助确定哪些是最重要的参数。

数据选择实际上是在两个维上进行的。

首先是列或参数维的选择,其次是行或记录维的选择。

(3)数据预处理:数据预处理就是对选择后的干净数据进行增强处理。

这种增强处理有时意味着根据一个或多个字段产生新的数据项,有时意味着用一个信息量更大的字段去代替若干个字段。

应该说明的是,输入字段的数目不应该是提供给数据挖掘算法信息量的量度。

因为有些数据可能是冗余的,也就是说,有些属性只不过是相同事实的不同度量方式而已。

(4)数据表示:数据表示就是将数据预处理后的数据转化成基于神经网络的数据挖掘算法可以接受的形式。

基于神经网络的数据挖掘只能处理数值数据,因此需要将符号数据转化为数值数据。

各种常见的神经网络模型的学习算法、网络结构以及基本功能见参考文献[7]。

(二)规则提取规则的提取方法很多,其中最为常用的方法有如下几种。

(1)LRE的方法:用LRE的方法对MLP(多层感知器)进行规则提取主要有两步:第一,对网络中的每一隐层结点和输出结点,搜索不同的输入组合使得输入加权和大于当前结点的阈值;第二,对每个组合产生一条规则,其前提是各个输入条件的合取。

Either、KT、Subset算法就是LRE方法中有代表性的三种方法。

这三种方法的优点是所产生的规则较容易理解;缺点是搜索空间大、搜索效率低、前后产生的规则有可能发生重复以及不能保证所有有用的规则都被产生出来。

[9](2)黑盒的方法:黑盒的方法仅考虑从前馈神经网络的输入和输出的行为来提取规则,之所以称它为黑盒方法,是因为使用该方法在提取规则时不考虑神经网络的类型和结构,只关心网络的输入与输出之间的映射关系。

Saito and Nakano为了从训练好的神经网络提取医疗诊断规则而提出的改进算法就是该方法的一个典型的例子。

(3)提取模糊规则的方法:在模糊神经网络和神经模糊系统的研究中,有些模糊神经网络和神经模糊系统中包含了模糊规则的提取和精华方法。

(4)从递归网络中提取规则的方法:该方法将递归网络的状态和有限自动机的状态相对应,从离散时间递归网络中提取出有限自动机的文法规则。

另外,使用该方法可以提高神经网络的泛化能力。

(5)最近,Tasa和Ghosh又提出了一些新的规则提取方法:二值输入输出规则提取算法、部分规则提取算法以及全部规则提取算法。

有关这三种算法的具体描述见参考文献[8]。

(三)规则评估尽管规则评估的目标依赖于各个具体的应用,但总体说来,可以根据以下目标来评估规则:(1)寻找提取规则的最优顺序,使得它在给定的数据集上取得最好的效果;(2)测试被提取规则的正确性;(3)检测在神经网络中还有多少知识未被提取出来;(4)检测被提取出来的规则与训练好的神经网络之间存在的不一致性的地方。

但是,预先确定规则的顺序对规则的运用有着重要的作用,然而,从神经网络中提取规则的过程并未给出任何有关规则顺序的信息,但可以在以下三个测度的基础上实现它:健壮性测度,它在给定的数据集上测试每条规则被激发的次数,显然它与规则的顺序无关;完备性测度,它测试有多少模式被单独一条规则所识别;错误警戒性测度,它测试一条规则被错误激发的次数。

[10]四、总结目前,全球信息技术迅速发展,互联网快速普及,现代信息系统进入了大数据时代,人们不得不面对着从过量和海量的数据和信息中挖掘出自己真正需要的数据的境况。

所以数据挖掘算法的研究在近十年来受到了全世界专家学者极大的关注,并飞速发展。

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