基于神經網絡的信息挖掘模型研究.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘是從大型數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中發(fā)現(xiàn)并提取隱藏在其中的信息的一種新技術，它能從數(shù)據(jù)倉庫中自動分析數(shù)據(jù)，并進行歸納性推理，從中發(fā)掘出潛在的模式；或者產生聯(lián)想，建立新的業(yè)務模型，幫助決策者做出正確的決策。理論研究和應用實踐表明，知識就隱藏在日常積累下來的大量數(shù)據(jù)之中，然而僅靠復雜的算法和推理并不能發(fā)現(xiàn)知識。人工神經網絡是目前計算機領域發(fā)展迅速并取得眾多應用成果的一門新技術，由于其用于問題求解無需事先建模，因此它與數(shù)據(jù)挖掘的結合為數(shù)據(jù)挖掘理

2、論和方法的研究指出了一條新的道路。 本文對數(shù)據(jù)挖掘、神經網絡的研究現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢及應用領域進行了綜述，闡述了數(shù)據(jù)挖掘、神經網絡的基本概念、基本模型和傳統(tǒng)實現(xiàn)方法。針對數(shù)據(jù)挖掘具體的研究內容，提出并實現(xiàn)了神經網絡數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)準備的一般處理方法、基于神經網絡分類決策樹的構造、基于神經網絡的分類與預測、基于神經網絡的關聯(lián)規(guī)則挖掘和基于自組織神經網絡的聚類分析的模型和算法?；谏窠浘W絡數(shù)據(jù)挖掘方法與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘方法相比較，在信息處理