基于神经网络的数据挖掘研究
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
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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。
数据挖掘之神经网络分析实验报告
数据挖掘之神经网络分析实验报告一、实验背景在当今数字化的时代，数据呈爆炸式增长，如何从海量的数据中提取有价值的信息成为了一个重要的挑战。
数据挖掘作为一种有效的数据分析技术，能够帮助我们发现数据中的隐藏模式和规律。
神经网络作为数据挖掘中的一种强大工具，具有处理复杂数据和模式识别的能力，因此对神经网络在数据挖掘中的应用进行研究具有重要的意义。
二、实验目的本实验旨在深入了解神经网络在数据挖掘中的应用，通过实际操作和数据分析，掌握神经网络的基本原理和算法，以及如何运用神经网络进行数据分类和预测。
三、实验环境本次实验使用了 Python 编程语言和 TensorFlow 深度学习框架。
实验所使用的数据集是来自 UCI 机器学习库的鸢尾花数据集（Iris Dataset），该数据集包含了 150 个鸢尾花样本，每个样本具有四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度，以及对应的类别标签（分别为山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾）。
四、实验步骤1、数据预处理首先，我们需要对数据集进行预处理，包括数据清洗、特征工程和数据归一化。
数据清洗主要是处理数据中的缺失值和异常值，特征工程则是对原始特征进行提取和转换，以提高模型的性能，数据归一化则是将数据的取值范围缩放到一个较小的区间内，以加快模型的训练速度和提高模型的稳定性。
2、模型构建接下来，我们构建了一个简单的多层感知机（MLP）神经网络模型。
该模型包含一个输入层、两个隐藏层和一个输出层。
输入层的节点数量等于数据集的特征数量，隐藏层的节点数量分别为 64 和 32，输出层的节点数量等于数据集的类别数量。
模型使用 ReLU 作为激活函数，交叉熵作为损失函数，Adam 优化器进行参数优化。
3、模型训练然后，我们使用预处理后的数据集对模型进行训练。
将数据集分为训练集和测试集，训练集用于模型的训练，测试集用于评估模型的性能。
训练过程中，我们设置了合适的训练轮数（epochs）和批次大小（batch size），并实时监控模型的损失和准确率。
基于循环神经网络与时序数据挖掘的交通流量预测研究
基于循环神经网络与时序数据挖掘的交通流量预测研究交通流量预测是城市交通规划和管理中的关键问题之一。
准确预测交通流量可以帮助交通部门优化路网规划、交通信号控制以及旅行者信息提供等操作，最终提高城市交通运行效率和减少交通拥堵。
随着循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）技术和时序数据挖掘方法的发展，基于RNN和时序数据挖掘的交通流量预测研究被广泛应用。
循环神经网络是一类特殊的神经网络结构，适用于处理序列数据、时间序列等具有时间依赖性的问题。
与传统的前馈神经网络（Feedforward Neural Network）相比，RNN的隐状态可以通过一个循环的连接实现信息在时序上的传递，从而对前序信息进行记忆和利用。
这使得RNN成为处理交通流量预测问题的强有力工具。
在交通流量预测中，时序数据挖掘扮演着至关重要的角色，其可以从历史交通流量数据中识别出重要的模式和趋势，从而为预测模型提供准确的输入。
常见的时序数据挖掘方法包括时间序列分析、周期性分析、自回归模型、移动平均模型等。
这些方法可以帮助我们理解交通流量数据中的季节性、周期性和趋势性，并提取出有效的特征用于交通流量预测。
基于循环神经网络和时序数据挖掘的交通流量预测方法可以分为两个主要步骤：特征提取和流量预测。
首先，通过时序数据挖掘方法，我们可以从历史交通流量数据中提取出有意义的特征。
例如，我们可以提取每天的交通流量变化模式、周末与工作日的流量差异、季节性和节假日对流量的影响等。
这些特征可以用于后续的流量预测模型。
针对特征提取之后的交通流量预测问题，循环神经网络被广泛应用。
基于RNN的交通流量预测模型能够利用历史交通数据中的时序信息和交通流量的动态特性进行预测。
这种方法能够捕获与时间相关的特征，同时还能够考虑到交通流量之间的相互影响。
常见的基于RNN的交通流量预测模型包括基本的循环神经网络（Simple RNN）、长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）等。
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。
rbf神经网络在数据挖掘中的应用研究
童翔威 ( 中南林业科技大学，湖南长沙410004)
脯要】随着数据库技术的成熟应用和Int emet 的迅速发展，人们利用信息技术产生和搜集数据的能力大幅度提高，使得从大量数据中挖 掘出有用的信息或知识成为一个迫切需要解决的问题。 睽攘 词】 数据 挖掘； KBF神 经网络 ；应 用研 究
口 。 瓴+1)=口 ； ∞一 叼 3{止 t*- (11)
o uI ～ n，
式( 6 ) 、 ( 8)中i =1，2，…，mo直到代价函数E达到最小。 24算 法步 骤 步骤一：根据已知 类别个数确定隐层节点数目k，并分别在各类别 中随机选取一个样本作为该类的中心C，初始化W。，宽度1 3"，，设定容
………·( 1)
其中! j ={1，2，… ，14，牵j ( X) 为第j 个隐节点对输出，×为网络
的n维输入向 量，c i 是第 j 个隐 含层节点的 核函数中心 矢曩，它与 输入
商量×具有相同豹维数，6j 为第j 令隐含层节点高斯函数的宽度，
II x—c dJ表示输入向量与中心点之闻的距离测度。网络输出定义为：
^
∈=下1∑7 ‘J 2 l
………( 3)
ei 是误差信号，定义如下：
女
岛=巧一F(劝=喀一艺l 馏( I l -一。l I)
‘ =l
’··t····- -- ’(4)
自由 参数 的迭代 过程 如下 ：
1) 输出单元的权值：
N
蚍 ㈣) 剐。 ∞卅 腊 一， 彗芈告=∑q( n) g( I I巧- c, (转到步骤二进行。 3性能测试
用RBF神经网络解决I r i s 数据集分类问题：
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
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
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。
基于人工神经网络的数据挖掘技术在临床中应用进展
ｈ ｌ ｉ １８ ． ｅａ ｈｅｅ ｅｔ ｆｈ ａｅｍ ｎｎ ｃｎ ｌ ａｅ ｎＡ ｔ ｃａ Ｎ ｕａ ｅｗ ｒｓ （Ｎ ）ｓｅｐ ｃ ｌ ｏ ｓｉ ｏｓｉ ｅ ９Ｔ ｃｉ ｍ ｎ ｅｄｔ ｉｉｇｔ ｈ ｏ ｇ ｂ ｓｄｏ ｒｆ ｉ ｅ ｒｌ ｔｏｋ Ａ Ｎ ｉ ｓｅｉｌ ｃｎｐｃ ｕ ｄｎ ９ ｈ ｖ ｏｔ ｅ ｏ ｙ ｉ ｌ ｉ Ｎ ａｙ ｕ ｎ
１４ ９ ３年 由 Ｗ・ ｃ ｌ ｃ Ｍｃｕｌ ｈ和 Ｗ ・ｉｓ 出 了 。此后 ， ・ 依 ｏ Ｐｔ 提 ｔ 冯 诺
向传播阶段。反传阶段 中通过连续不断的在相对与误差
函数 斜 率 下 降 的方 向上 计 算 网络 权值 和偏 差 ，并 依 次 改 变权 值来 逐 渐逼 近 目标 。在学 习 过程 中 ， 两个 过程 周 而 这 复始 地 进行 ，直 至 网络 输 出的误 差 减 少 到 可接 受 的程 度
或完成预定的学 习次数 。随着 Ａ Ｎ研究 的不断深入 ， Ｎ 新
Ａｂ ｔ ｃ： ａａｍｉｉ ｃ ｎｌｇ ａ ｒａｙｄｖｌｐｄｓ ｃ ｅ１ｔ ｔｒａｉｎｌ ｒｆ ｉ ｔ ｌ ｅｃ ｉｔ ｏｆｒｎｅｗ ｉｈｗ ｓ ｓｒ ｔＤ ｔ ｎｎ ｔ ｈ ｏｏｙｈ ｓｇ ｔ ｅｅｏｅ ｉ ｅｔ ｈｉ ｅｎｔ ａ ａ ｉｃａ ｉ ｅ ｉ ｎｅｊ ｎ ｃｎｅｅｃ ｈｃ ａ ａ ｇｅ ｅｌ ｎ ｈ ｌ ｎ ｏ ｔ ｉ ｌｎ ｌｇ ｏ
BP神经网络在数据挖掘中的应用
BP神经网络在数据挖掘中的应用摘要：随着信息技术的发展以及数据库管理系统的广泛应用，作为系统数据支撑的数据库，其存储的数据量急剧增大。
运用数据挖掘技术，可以提取到这些海量的数据背后隐藏着的许多重要信息。
但是，目前在大量非线性、多目标的复杂数据挖掘中仍存在一些问题。
而神经网络在处理非线性、多目标数据方面有着较大优势。
因此，本文将神经网络与数据挖掘相结合，阐述了BP神经网络在数据挖掘中应用的关键技术及实现方法。
关键词：数据挖掘；BP神经网络；分类1数据挖掘技术1.1数据挖掘的含义随着数据库技术及信息技术的不断发展，数据库管理系统在各个行业得到广泛应用。
随之而来，数据库中存储的数据量急剧增长。
在这些海量数据背后，隐藏着许多的重要信息，如果能把这些信息通过某种方式从数据库中抽取出来，将为数据的所有者创造出很多潜在利润和价值。
这种从海量数据中挖掘提取出可能有潜在价值信息的技术，称之为数据挖掘（DataMining）。
[1]1.2数据挖掘的功能数据挖掘的目标是帮助决策者发现数据间潜在的关联、特征、趋势等可能有潜在价值的信息，从而做出前摄的、基于的决策。
为企业带来利益或者为科学研究寻求到突破口。
其主要功能如有：（1）预测：数据挖掘可以在大型数据库中的海量数据中寻找预测性信息，把握分析对象发展的规律，对未来的发展趋势做出预见.（2）关联分析：数据关联是数据间存在的一类重要的可被发现的。
关联分析的主要目的是找出数据库中隐藏的关联与关联网。
（3）聚类：识别出分析对象数据内在的关联规则，按照这些规则把对象分成若干类。
（4）分类：按照分析对象的属性及特征，建立不同的组类来描述事物。
（5）偏差检测：在数据库的数据中，常有一些异常数据，从数据库中识别检测这些偏差很有意义。
1.3数据挖掘的处理过程数据挖掘的处理过程是一个迭代的人机交互过程，主要由以下部分组成：（1）问题定义：在数据挖掘开始之前，最重要的就是要理解数据所涉及领域内的业务问题，在此基础上对目标进较为行明确的定义。
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n1
有
y j f (
wij xi )
f
(W
T j
X
)
i 1
M类问题判决规则( 神经元的输出函数) 为
yj
f
(W
T j
X
)
1, 1,
若X j 若X j
1 j M
* 正确判决的关键：
输出层每个神经元必须有一组合适的权值。
* 感知器采用监督学习算法得到权值；
* 权值更新方法：δ学习规则。
i 1
θj：第j个神经元的阈值；
yi
wij：输入模式第i个分量与
输出层第j个神经元间的连接权。
x1
w1j
x2 w2j
┇┇
xi
wij
┇
┇
wnj
j yj
输出单元对所有输入数值加权求和，经阈值型输出函数
产生一组输出模式。
令 j w(n1) j 。取 W j [w1 j , w2 j , , w(n1) j ]T X [x1, x 2, , x n , 1]T
y j (k)
f
[W
T j
(k
)
X
k
]
1 j M
第四步：修正权值。
W j (k 1) W j (k ) [d j y j (k )] X k
dj：第j个神经元的期望输出。
1, d j 1,
Xk j Xk j
1 j M
第五步：转到第二步。
当全部学习样本都能正确分类时，学习过程结束。
经验证明，当η随k的增加而减小时，算法一定收敛。
连接的权值：两个互连的神经元之间相互作用的强弱。
神经元的动作：
n
net wi xi i 1
y f (net)
(xi , wi R)
输出函数 f：也称作用函数，非线性。
y
y
1
1
0θ
net
（a）
阈值型
0
net
（b）
S型
f 为阈值型函数时：y sgn
n
wi xi
i1
设 wn1 ，点积形式： y sgn(W T X )
教师
t(n) 期望输出
输入
环境
p(n)
神经网络
实际输出
比较
a(n)
误差信号
e(n)
神经网络学习方式---无监督、自组织学习 无监督学习：网络的学习完全是一种自我调整的过程，不存在 教师信号。输入模式进入网络后，网络按照预先设定的某种规 则反复地自动调整网络结构和连接权值，使网络最终具有模式 分类等功能。
基于神经网络的数据挖掘研究
1 神经网络基本概念 2 前馈神经网络 3 反馈网络模型Hopfield网络 4 数据挖掘技术 5 基于神经网络的数据挖掘研究
1 神经网络基本概念
1.1 生物神经元 细胞体、树突、轴突和突触。
来自其它神经元轴突的神经末梢
树突 细胞体 细胞核
轴突
突触 神经末梢
生物神经元的工作机制
netj
0
θj
1 y j Байду номын сангаас (net j ) 1 e(net j j ) h0 θj：神经元阈值； h0：修改输出函数形状的参数。
设：输出层中第k个神经元的实际输出为yk，输入为netk；
与输出层相邻的隐层中任一神经元j的输出为yj。
netk wjk y j
j
yk f (netk )
算法描述
第一步：设置初始权值wij(1)，w(n+1)j(1)为第j个神经元的阈值。 第二步：输入新的模式向量。
第三步：计算神经元的实际输出。
设第k次输入的模式向量为Xk，与第j个神经元相连的权向量为 W j (k) [w1 j , w2 j , , w(n1) j ]T
第j个神经元的实际输出为
输入
环境 神经网络
1.4 神经网络的结构分类
分层结构 有明显层次，信息流向由输入层到输出层。 —— 前馈网络
相互连接结构 没有明显层次，任意两个神经元之间可达，具有输出
单元到隐层单元或输入单元的反馈连接 。 —— 反馈网络
2 前馈神经网络
2.1 感知器 感知器（Perceptron）：F．Rosenblatt于1957年提出。
式中，W [w1,, wn , wn1 ]T X [x1,, xn , 1]T
1.3 神经网络的学习 学习： 神经网络的最重要特征之一。
实质： 从环境中获取知识并改进自身性能，主要指调节网络参
数使网络达到某种度量，又称为网络的训练。
神经网络学习方式---监督学习
监督学习：对每一个输入训练样本，都有一个期望得到的输出 值（也称教师信号），将它和实际输出值进行比较，根据两者 之间的差值不断调整网络的连接权值，直到差值减少到预定的 要求。
兴奋和抑制两种状态。
（1）兴奋状态传递兴奋信号 （2）抑制状态传递抑制信息
1.2 人工神经元 人工神经元：生物神经元的简化模拟。
n维输入向量X
接收的信息
(其它神经元的输 出)
x1
w1
x2
w2
┇
┇
xn
wn
互连强度 ∑ f
输出函数
y
输出
作比较 的阈值
图8.2 人工神经元模型
人工神经元间的互连：信息传递路径轴突-突触-树突的简化。
2.2 BP网络
BP网络：采用BP算法（Back-Propagation Training Algorithm）
的多层感知器。
误差反向传播算法
认识最清楚、应用最广泛。
性能优势：识别、分类 1．多层感知器
输出层
y1
…
yM
…
针对感知器学习 …
算法的局限性：模式 第 二 隐
类必须线性可分。
层
…
结构：
第一隐 层
BP算法的学习过程
设：某层任一神经元j的 输入为netj，输出为yj； 相邻低一层中任一 神经元i的输出为yi。
net j wij yi
i
y j f (net j )
wij：神经元i与j之间的连接权； f(∙)：神经元的输出函数。
y1
…
yM
…
j
…
i
…
…
x1
x2
…
xn
S型输出函数：
yj
1
0.5
对输入模式Xp，若输出层中第k个神经元的期望输出为
y1
…
yM
…
…
x1
x2
…
xn
感知器结构示意图
结构特点：
* 双层（输入层、输出层）； * 两层单元之间为全互连； * 连接权值可调。 * 输出层神经元个数等于类
别数。
设输入模式向量，X [x1, x 2, , x m ]，T 共M类。
输出层第j个神经元对应第j个模式类，
n
输出为 y j f ( wij xi j )
前馈网络；
输入层
…
中间层为一层或多层处理单元；
x1
x2
…
xn
只允许一层连接权可调。
2．BP算法
学习过程分为两个阶段：
第一阶段（正向传播过程）：给出输入信息通过输入层经各隐层 逐层处理并计算每个单元的实际输出值
第二阶段（反向传播过程）：若在输出层未能得到期望的输出值， 则逐层递归地计算实际输出与期望输出之间的差值（即误差）， 通过梯度下降法来修改权值，使得总误差函数达到最小。