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

摘要：给出了数据挖掘方法的研究现状，通过分析当前一些数据挖掘方法的局限性，介绍一种基于关系数据库的数据挖掘方法——神经网络方法，目前，在数据挖掘中最常用的神经网络是BP网络。在本文最后，也提出了神经网络方法在数据挖掘中存在的一些问题．

关键词：BP算法；神经网络；数据挖掘

1.引言

在“数据爆炸但知识贫乏”的网络时代，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。数据挖掘技术应运而生。并显示出强大的生命力。和传统的数据分析不同的是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。所得到的信息具有先未知，有效性和实用性三个特征。它是从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。数据准备是从各种数据源中选取和集成用于数据挖掘的数据；规律寻找是用某种方法将数据中的规律找出来；规律表示是用尽可能符合用户习惯的方式(如可视化)将找出的规律表示出来。数据挖掘在自身发展的过程中，吸收了数理统计、数据库和人工智能中的大量技术。作为近年来来一门处理数据的新兴技术，数据挖掘的目标主要是为了帮助决策者寻找数据间潜在的关联(Relation)，特征(Pattern)、趋势(Trend)等，发现被忽略的要素，对预测未来和决策行为十分有用。

数据挖掘技术在商业方面应用较早，目前已经成为电子商务中的关键技术。并且由于数据挖掘在开发信息资源方面的优越性，已逐步推广到保险、医疗、制造业和电信等各个行业的应用。

数据挖掘(Data Mining)是数据库中知识发现的核心，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。

数据挖掘是一个高级的处理过程，它从数据集中识别出以模式来表示的知识。它的核心技术是人工智能、机器学习、统计等，但一个DM系统不是多项技术的简单组合，而是一个完整的整体，它还需要其它辅助技术的支持，才能完成数据采集、预处理、数据分析、结果表述这一系列的高级处理过程。所谓高级处理过程是指一个多步骤的处理过程，多步骤之间相互影响、反复调整，形成一种螺旋式上升过程。最后将分析结果呈现在用户面前。根据功能，整个DM系统可以大致分为三级结构。

神经网络具有自适应和学习功能，网络不断检验预测结果与实际情况是否相符。把与实际情况不符合的输入输出数据对作为新的样本，神经网络对新样本进行动态学习并动态改变网络结构和参数，这样使网络适应环境或预测对象本身结构和参数的变化，从而使预测网络模型有

更强的适应性，从而得到更符合实际情况的知识和规则，辅助决策者进行更好地决策。而在ANN 的实现过程中，又往往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ANN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挖掘工具所能提供的。由于ANN和DM两者的优势互补，将神经网络用于数据挖掘具有现实意义和实用价值。

神经网络是模拟人脑内部结构，在模拟推理、自动学习等方面接近人脑的自组织和并行处理的数学模型。其优点之一是，不依赖于对象，通过学习将输入、输出以权值的方式编码，把它们联系起来。神经网络在数据挖掘中的优势是：噪声数据的强承受能力，对数据分类的高准确性，以及可用各种算法进行规则提取。

因此，常常借助神经网络来进行数据挖掘。

2．数据挖掘

数据挖掘(Data Mining)．又称数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database．KDD)．是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值的信息或模式．它是数据库研究中的一个很有应用价值的新领域，融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。数据挖掘是进行数据查询．它能够找出过去数据之间的潜在联系．从而促进信息的传递。数据挖掘工具能够对将来的趋势和行为进行预测．从而很好地支持人们的决策。

2．1数据挖掘的发展

数据挖掘(DM)的实质是一种发现知识的应用技术，是一个提取有用信息的过程。与数据挖掘意义相近的术语有数据开采、知识抽取、信息收集和信息发现等，现在普遍采用的主要有数据挖掘和数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database，KDD)。KDD一词最早出现在1989年8月举行的第l1届国际联合人工智能学术会议上，它是指从数据库中抽取大量数据中隐含的、潜在的和有用的知识的过程。在1993年，IEEE的Knowledge and Data Engineering会刊出版了KDD技术专刊，发表的论文和摘要体现了当时KDD的最新研究成果和动态。目前KDD的国际研讨会的数量和规模逐渐扩大，1997年数据挖掘和知识发现的国际学术刊物Data Mining and Knowledge Discovery开始创刊，许多杂志刊物也为数据挖掘开辟了学术专栏，为该领域的研究与交流提供了广阔的舞台。由于数据挖掘可以为企业构筑竞争优势，为社会带来巨大的经济效益，一些国际知名公司也纷纷加入数据挖掘的行列，研究开发相关的软件和工具。美国的

IBM公司于1996年研制了智能挖掘机，用来提供数据挖掘解决方案；SPSS股份公司开发了基于决策树的数据挖掘软件——一sPsScHAID；思维机器公司在1997年开发了Darwin这一数据挖掘套件，还有Oracle公司、SAS公司和Mapinfo公司等都开发了相关的产品。此外，在Internet上还有不少KDD电子出版物，其中以半月刊Knowledge Discovery Nuggets最为权威，另一份在线周刊为Ds(决策支持)，1997年开始出版。自由论坛DM Email Club可以通过电子邮件讨论数据挖掘

和知识发现的热点问题。数据挖掘是数据库和信息决策领域的最前沿的研究方向之一，已引起了国内外学术界的广泛关注。在我国已经开始进行数据挖掘技术的研究，但还没有看到数据挖掘技术在我国成功应用的大型案例。

2.2 数据挖掘的分类

数据挖掘涉及的学科领域和方法很多，因此分类的方法也有多种。

按挖掘对象分：有关数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库和万维网(WEB)等。

按挖掘方法分：粗略分为机器学习方法、统计学方法、神经网络方法和数据库方法等。机器学习可细分为归纳分析(决策树和规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。统计方法可细分为回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别和非参数判别等)、聚类分析(系统聚类和动态聚类等)、探索性分析(主成分分析法和相关分析法)等；神经网络可细分为前馈式神经网络(BP算法)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。

按挖掘任务分：可分为关联规则发现、分类、聚类、时间序列预测模型发现和序贯模式发现等。

2.3数据挖掘的技术方法

（1）分析方法

数据挖掘中大量采用统计分析方法，如描述统计、概率论、回归分析、时间序列分析、多元分析等。回归分析是用于了解自变量和因变量之间的关系，并用这些关系来进行分析和预测。时间序列分析，即利用时间序列模型进行分析。多元分析是对多维随机变量进行分析的技术，其主要有主成分分析、因子分析、判别分析、聚类分析及典型相关分析等。

（2）决策树

决策树主要是基于数据的属性值进行归纳分类，常用于分类的层次方法有“If—Then”规则。决策树方法的最大优点就是可理解性，比较直观它与神经网络最大的区别是，决策树可以解释如何得出结果的决策过程。其缺点是处理复杂性的数据时，分支数非常多，管理起来难度很大。同时，还存在数据的缺值处理问题。其算法有ID3、C4．5、CART和CHAID等，目前出现的两种新算法SLIQ和SPRINT，可以由非常大的训练集进行决策树归纳，可以处理分类属性和连续性属性。

(3)神经网络

一种模仿人脑思考结构的数据分析模式，由输入变量或数值中自我学习并根据学习经验所得的知识不断调整参数，以期得到资料的模式。是建立在自学习的数学模型基础之上，它可以对大量复杂的数据进行分析，并能完成对人脑或计算机来说极为复杂的模式抽取及趋势分析。其实神经网络的处理过程主要是通过网络的学习功能找到一个恰当的连接加权值来得到最佳结果。比较典型的学习方法是回溯法。通过将输出结果同一些已知值进行一系列比较，加权值不

断调整，得到一个新的输出值，再经过不断的学习过程，最后该神经网络得到一个稳定的结果。3．神经网络

人工神经网络(ANN)是由大量并行分布式处理单元组成的简单处理单元．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．是模拟人脑的一种技术系统。

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，根据生物神经庀和神经网络的特点，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。

人工神经网络是由大量简单的神经元按某种方式连接形成的智能仿生网络,它以简单非线性神经元作为处理单元,通过广泛连接构成大规模分布式并行处理非线性动力学系统方式,它不依赖于精确数学模型,而显示出自适应!自学习功能。1943年,法国心理学家W.S.McCuloch和W.Pitts在分析综合神经元基本特征的基础上提出了第一个神经元数学模型,开创了人类自然科学技术史上的一门新兴科学ANN的研究。从1943年到现在,神经网络已经发展成为

一门多学科领域的边缘交叉学科。

1986年，Rumelhart和Hinton提出了误差后向传播神经网络BP(Error Back Propagation Neural Net．work)。BP神经网络是由输入层节点、隐含层节点和输出层节点组成。对于输入的信号，是由对应的每个训练样本度量的属性组成的，每个属性分别输入到输入层的各个单元中；这些单元加权输出到隐含层的各个“类神经元”中；该隐含层的加权输出可以输入到另一个隐含层，如此下去；最后一个隐含层的加权输出作为构成输出层的单元的输入。输出层发布给定样本的网络预测。误差后向传播是通过迭代处理一组训练样本，将每个样本的网络预测与实际知道的类标号比较，进行学习，得出误差信号。将误差信号进行反馈，对于每个训练样本，修改权值，使得网络预测和实际类之间的均方误差最小。这种修改是“后向”进行的，即由输出层，经由每个隐含层，到第一隐含层。BP神经网络对应着一定的输入和输出，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。

4．神经网络在数据挖掘中的应用

起初．神经网络在数据挖掘中的应用未被看好，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。

4.1神经网络方法

神经网络方法用于分类、聚类、特征挖掘、预测和模式识别。神经网络方法模仿动物的脑神经元结构，以M—P模型和Hebb学习规则为基础。在本质上是一个分布式矩阵结构，通过对训

练数据的挖掘，逐步计算(包括反复迭代或累加计算)神经网络连接的权值。神经网络模型大致可分为以下三种：

(1)前馈式网络：以感知机、反向传播模型和函数型网络为代表，主要用于预测和模式识别等领域；

(2)反馈式网络：以Hopfield(人名)离散模型和连续模型为代表，主要用于联想记忆和优化计算；

(3)自组织网络：以自适应共振理论：(Adaptive Resonance Theory，ART)模型和Kohonen(人名)模型为代表，主要用于聚类分析。

4．2 BP算法

目前，提出的神经网络模型不下30种．其中反向传递网(BP网)是当前应用最为广泛的一种网络。BP网络不仅有输入层节点，输出层节点．而且有隐含层节点(可以是一层或多层)。对于输入信号，要先前向传播到隐节点，经过作用函数后，再把隐节点的输出信息传播到输出节点，最后输出结果。BP算法的学习过程由正向传播和反向传播组成。若在输出层得不到预期的输出，将误差信号沿原来的连接通路返回．通过修改各层神经元的权值，使误差信号最小。BP分类的过程可以分为训练和分类两个阶段．具体过程如下：

(1)根据网络要求对输入进行预处理；

(2)采用BP网络对已预处理的输入进行学习；

(3)用训练好的BP网络对待识样本进行模式分类。

BP网络可以对应一定的输入输出，输入模式(输入数据)类似于事物的特性．输出模式类似于事物的主题．隐含的神经网络决定着分类规则。BP网络分类由学习和分类两个模块组成，BP 网络的学习将需要一定的时间．待网络训练完毕。则能较快地完成分类工作。

5．结束语

虽然神经网络方法用于数据挖掘时，能够处理多变量和非线性数据，用户参与少，挖掘层次深，但仍存在如下一些问题：

1)数据质量．由于许多数据是动态的、有冗余或不完整，致使产生的规则存在不真实和异常等问题。

2)非数值型数据的处理．合理量化此类数据往往凭人们主观经验而定，这将影响挖掘结果．

3)学习样本的大小．对于数据量较小的数据库，可能出现错误的结果，这时就可把这些数据作为新样本补充到学习样本中去。

4)激励函数的选取．激励函数是对多个输人进行处理产生输出的功能模块，它将关系到结果是否有价值和真实．对于数据库中模糊知识的发现，往往先对输出状态进行编码，采用符号函数作为激励函数。

5)神经网络的训练速度问题．构造神经网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。

参考文献

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957～961

[14]G Towell，J W Shavlik．The extraction of refined rules from knowledge—based

neural networks[J]．Machine Learning，1993；13：7 1—1O1

《数据挖掘》试题与标准答案

一、解答题（满分3０分，每小题5分) 1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系?请详细阐述之 首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式;然后,调用相应的算法生成所需的知识;最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。 知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程，其最终目标是掌握数据的模式。流程步骤:先理解要应用的领域、熟悉相关知识，接着建立目标数据集，并专注所选择的数据子集;再作数据预处理，剔除错误或不一致的数据；然后进行数据简化与转换工作；再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型；最后经过解释和评价成为有用的信息。 2.时间序列数据挖掘的方法有哪些，请详细阐述之 时间序列数据挖掘的方法有: １)、确定性时间序列预测方法:对于平稳变化特征的时间序列来说，假设未来行为与现在的行为有关，利用属性现在的值预测将来的值是可行的。例如，要预测下周某种商品的销售额，可以用最近一段时间的实际销售量来建立预测模型。 ２）、随机时间序列预测方法：通过建立随机模型,对随机时间序列进行分析,可以预测未来值。若时间序列是平稳的,可以用自回归(Auto Ｒegressiｖe，简称AR)模型、移动回归模型(Ｍovｉng Ａveｒage,简称ＭＡ）或自回归移动平均(Aｕto Regrｅssive Moｖiｎg Aｖeraｇe，简称AＲMＡ)模型进行分析预测。 3)、其他方法:可用于时间序列预测的方法很多,其中比较成功的是神经网络。由于大量的时间序列是非平稳的,因此特征参数和数据分布随着时间的推移而变化。假如通过对某段历史数据的训练，通过数学统计模型估计神经网络的各层权重参数初值，就可能建立神经网络预测模型,用于时间序列的预测。

《大数据时代下的数据挖掘》试题及答案..

《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题（共80题） 1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖 掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 据相分离？(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 哪一类任务？(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D) A.变量代换 B.离散化

C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？ (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？ (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D) A.0.821 B.1.224 C.1.458 D.0.716 15)一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年 级110人。则年级属性的众数是： (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级

《数据挖掘》试题与答案

一、解答题（满分30分，每小题5分） 1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系？请详细阐述之 首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式；然后，调用相应的算法生成所需的知识；最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。 知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程，其最终目标是掌握数据的模式。流程步骤：先理解要应用的领域、熟悉相关知识，接着建立目标数据集，并专注所选择的数据子集；再作数据预处理，剔除错误或不一致的数据；然后进行数据简化与转换工作；再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型；最后经过解释和评价成为有用的信息。 2. 时间序列数据挖掘的方法有哪些，请详细阐述之 时间序列数据挖掘的方法有： 1）、确定性时间序列预测方法:对于平稳变化特征的时间序列来说，假设未来行为与现在的行为有关，利用属性现在的值预测将来的值是可行的。例如，要预测下周某种商品的销售额，可以用最近一段时间的实际销售量来建立预测模型。 2）、随机时间序列预测方法:通过建立随机模型，对随机时间序列进行分析，可以预测未来值。若时间序列是平稳的，可以用自回归(Auto Regressive，简称AR)模型、移动回归模型(Moving Average，简称MA)或自回归移动平均(Auto Regressive Moving Average，简称ARMA)模型进行分析预测。 3）、其他方法:可用于时间序列预测的方法很多，其中比较成功的是神经网络。由于大量的时间序列是非平稳的，因此特征参数和数据分布随着时间的推移而变化。假如通过对某段历史数据的训练，通过数学统计模型估计神经网络的各层权重参数初值，就可能建立神经网络预测模型，用于时间序列的预测。

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

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神经网络在数据挖掘中的应用 摘要：给出了数据挖掘方法的研究现状,通过分析当前一些数据挖掘方法的局限性,介绍一种基于关系数据库的数据挖掘方法——神经网络方法,目前,在数据挖掘中最常用的神经网络是ＢＰ网络。在本文最后，也提出了神经网络方法在数据挖掘中存在的一些问题． 关键词：BＰ算法;神经网络;数据挖掘 １．引言 在“数据爆炸但知识贫乏”的网络时代,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。数据挖掘技术应运而生。并显示出强大的生命力。和传统的数据分析不同的是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。所得到的信息具有先未知，有效性和实用性三个特征。它是从大量数据中寻找其规律的技术,主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。数据准备是从各种数据源中选取和集成用于数据挖掘的数据；规律寻找是用某种方法将数据中的规律找出来;规律表示是用尽可能符合用户习惯的方式(如可视化)将找出的规律表示出来。数据挖掘在自身发展的过程中，吸收了数理统计、数据库和人工智能中的大量技术。作为近年来来一门处理数据的新兴技术，数据挖掘的目标主要是为了帮助决策者寻找数据间潜在的关联(Rｅｌation），特征(Pattern)、趋势(Tｒend)等，发现被忽略的要素，对预测未来和决策行为十分有用。 数据挖掘技术在商业方面应用较早，目前已经成为电子商务中的关键技术。并且由于数据挖掘在开发信息资源方面的优越性,已逐步推广到保险、医疗、制造业和电信等各个行业的应用。 数据挖掘(Dａta Ｍiｎing)是数据库中知识发现的核心，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。 数据挖掘是一个高级的处理过程,它从数据集中识别出以模式来表示的知识。它的核心技术是人工智能、机器学习、统计等，但一个ＤM系统不是多项技术的简单组合,而是一个完整的整体，它还需要其它辅助技术的支持，才能完成数据采集、预处理、数据分析、结果表述这一系列的高级处理过程。所谓高级处理过程是指一个多步骤的处理过程,多步骤之间相互影响、反复调整,形成一种螺旋式上升过程。最后将分析结果呈现在用户面前。根据功能，整个DM系统可以大致分为三级结构。 神经网络具有自适应和学习功能，网络不断检验预测结果与实际情况是否相符。把与实际情况不符合的输入输出数据对作为新的样本，神经网络对新样本进行动态学习并动态改变网络结构和参数,这样使网络适应环境或预测对象本身结构和参数的变化，从而使预测网络模型有更强的适应性,从而得到更符合实际情况的知识和规则，辅助决策者进行更好地决策。而在ANN的

人工神经网络概论

人工神经网络概论 梁飞 （中国矿业大学计算机科学与技术学院信科09-1班，江苏，徐州，221116） 摘要：进入21世纪以来，神经网络近来越来越受到人们的关注，因为神经网络可以很容易的解决具有上百个参数的问题，它为大复杂度问题提供了解决一种相对来说比较有效的简单方法。人工神经网络是涉及神经科学、思维科学、人工智能、计算机科学等多个领域的交叉学科。本文简要介绍了人工神经网络的工作原理、属性、特点和优缺点、网络模型、发展历史及它的应用和发展前景等。 关键词：人工神经网络；人工智能；神经网络；神经系统 1．人工神经网络的简介 人工神经网络（Artificial Neural Networks,简写为 ANN），一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。人工神经网络具有自学习和自适应的能力，可以通过预先提供的一批相互对应的输入－输出数据，分析掌握两者之间潜在的规律，最终根据这些规律，用新的输入数据来推算输出结果，这种学习分析的过程被称为“训练”。 2．人工神经网络的工作原理 人脑的处理机制极其复杂，从结构上看它是包含有140亿神经细胞的大规模网络。单个神经细胞的工作速度并不高，但它通过超并行处理使得整个系统实现处理的高速性和表现的多样性。 因此，从处理的角度对人脑进行研究，并由此研制出一种象人脑一样能够“思维”的智能计算机和智能处理方法，一直是人工智能追求的目标。 人脑神经系统的基本构造单元是神经细胞，也称神经元。它和人体中其他细胞的关键区别在于具有产生、处理和传递信号的功能。每个神经元都包括三个主要部分:细胞体、树突和轴突。树突的作用是向四方收集由其他神经细胞传来的信息，轴突的功能是传出从细胞体送来的信息。每个神经细胞所产生和传递的基本信息是兴奋或抑制。在两个神经细胞之间的相互接触点称为突触。从信息的传递过程来看，一个神经细胞的树突，在突触处从其他神经细胞接受信号。这些信号可能是兴奋性的，也可能是抑制性的。所有树突接受到的信号都传到细胞体进行综合处理，如果在一个时间间隔内，某一细胞接受到的兴奋性信号量足够大，以致于使该细胞被激活，而产生一个脉冲信号。这个信号将沿着该细胞的轴突传送出去，并通过突触传给其他神经细胞.神经细胞通过突触的联接形成神经网络。

神经网络基本概念

二．神经网络控制 §2.1 神经网络基本概念 一. 生物神经元模型：<1>P7 生物神经元,也称作神经细胞,是构成神经系统的基本功能单元。虽然神经元的形态有极大差异,但基本结构相似。本目从信息处理和生物控制的角度,简述其结构和功能。 1.神经元结构 神经元结构如图2－1所示 图2－1

1) 细胞体：由细胞核、细胞质和细胞膜等组成。 2) 树突：胞体上短而多分支的突起，相当于神经元的输入端，接收传入的神经冲 动。 3) 轴突：胞体上最长枝的突起，也称神经纤维。端部有很多神经末梢，传出神经 冲动。 4) 突触：是神经元之间的连接接口，每一个神经元约有104～106 个突触，前一个 神经元的轴突末梢称为突触的前膜，而后一个神经元的树突称为突触的后膜。一个神经元通过其轴突的神经末梢经突触，与另一个神经元的树突连接，以实现信息传递。由于突触的信息传递是特性可变的，随着神经冲动传递方式的变化，传递作用强弱不同，形成了神经元之间连接的柔性，称为结构的可塑性。 5） 细胞膜电位：神经细胞在受到电的、化学的、机械的刺激后能产生兴奋，此时细胞膜内外由电位差，称为膜电位。其电位膜内为正，膜外为负。 2. 神经元功能 1） 兴奋与抑制：传入神经元的冲动经整和后使细胞膜电位提高，超过动作电 位的阈值时即为兴奋状态，产生神经冲动，由轴突经神经末梢传出。传入神经元的冲动经整和后使细胞膜电位降低，低于阈值时即为抑制状态，不产生神经冲动。 2） 学习与遗忘：由于神经元结构的可塑性，突触的传递作用可增强与减弱， 因此神经元具有学习与遗忘的功能。 二．人工神经元模型 ,<2>P96 人工神经元是对生物神经元的一种模拟与简化。它是神经网络的基本处理单元。图2－2显示了一种简化的人工神经元结构。它是一个多输入单输出的非线形元件。 图2－2 其输入、输出的关系可描述为 =-= n j i j ji i Q X W I 1 2－1 )I (f y i i = 其中i X (j=1、2、……、n)是从其他神经元传来的输入信号；

人工神经网络综述

人工神经网络综述 摘要：人工神经网络是属于人工智能的一个组成部分，它的提出是基于现代神经科学的相关研究，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。首先论述了人工神经网络的发展历程，并介绍了几种常见的模型及应用现状，最后总结了当前存在的问题及发展方向。 关键词：神经网络、分类、应用 0引言 多年以来，科学家们不断从医学、生物学、生理学、哲学、信息学、计算机科学、认知学、组织协同学等各个角度探索人脑工作的秘密，希望能制作模拟人脑的人工神经元。特别是近二十年来。对大脑有关的感觉器官的仿生做了不少工作，人脑含有数亿个神经元，并以特殊的复杂形式组成在一起，它能够在计算某些问题（如难以用数学描述或非确定性问题等）时，比目前最快的计算机还要快许多倍。大脑的信号传导速度要比电子元件的信号传导要慢百万倍，然而，大脑的信息处理速度比电子元件的处理速度快许多倍，因此科学家推测大脑的信息处理方式和思维方式是非常复杂的，是一个复杂并行信息处理系统。在研究过程中，近年来逐渐形成了一个新兴的多学科交叉技术领域，称之为“人工神经网络”。神经网络的研究涉及众多学科领域，这些领域互相结合、相互渗透并相互推动。 1人工神经网络概述 1.1人工神经网络的发展 人工神经网络是20世纪80年代以来人工智能领域中兴起的研究热点，因其具有独特的结构和处理信息的方法，使其在许多实际应用中取得了显著成效。 1.1.1人工神经网络发展初期 1943年美国科学家家Pitts和MeCulloch从人脑信息处理观点出发，采用数理模型的方法研究了脑细胞的动作和结构及其生物神经元的一些基本生理特性，他们提出了第一个神经计算模型，即神经元的阈值元件模型，简称MP模型，这是人类最早对于人脑功能的模仿。他们主要贡献在于结点的并行计算能力很强，为计算神经行为的某此方面提供了可能性，从而开创了神经网络的研究。1958年Frank Rosenblatt提出了感知模型(Pereeptron)，用来进行分类，并首次把神经网络的研究付诸于工程实践。1960年Bernard Widrow等提出自适应线形元件ADACINE网络模型，用于信号处理中的自适应滤波、预测和模型识别。 1.1.2人工神经网络低谷时期

指标筛选技术在神经网络数据挖掘中的应用

指标筛选技术在神经网络数据挖掘模型中的应用 摘要 在简要介绍神经网络基本原理的基础上，以分类神经网络中的RBF 网络为例，讨论了神经网络数据挖掘模型中指标筛选的重要性，并以信用卡欺诈检测神经网络数据挖掘模型为实证案例，演示了指标筛选方法能有效地提高神经网络模型的分类效率与收敛速度，同时，讨论如何针对数据挖掘主题与数据特点选择合适的指标筛选技术。常用的指标筛选技术有相关分析、回归分析、信息增益、模糊集与主成分法等，本文重点介绍了基于回归分析的指标筛选与基于信息增益的指标筛选，目的在于通过引入指标筛选技术，提高神经网络数据挖掘模型的准确率、响应速度与减少资源占用等。 关键词：数据挖掘、神经网络、指标筛选、信息增益 1. 引言 根据Universal Approximation Theore，即神经网络具有对任何复杂函数的模拟逼近功能，这为神经网大规模应用提供了强有力的理论依据。由于神经网络是基于生物神经网络的模拟，通过不断学习来认识事物潜在的规律。同时，由于神经网络没有对数据分布进行相应的假设，这使神经网络在各行业中的应用具有广泛的适用性。另一方面，由于没有对数据分布进行假定，使神经网络对噪声数据具有相当的柔性，这进一步使人们在面对高维空间与海量数据时，更偏向于采用基于生物模拟的神经网络，而非基于传统的统计分析与计量方法，如多元统计分析等。但是，神经网络的柔性与通用逼近性在实践中有时并未给研究分析带来理想的效果，其根本原因在于，直接导入高维空间数据致使神经网络的效率急剧下降，也使得神经网络很难满足实时响应的要求，如实时欺诈监控、实时风险评级、工业实时控制等。 因此，本文针对神经网络的应用，提出了高维空间的预处理，即指标筛选。文章安排具体如下，首先介绍了神经网络的基本原理；其次，介绍几种指标筛选方法，并进行比较，重点讨论信息增益方法在指标选择中的优势； 再次，根据一银行信用卡欺诈数据集，演示了指标筛选技术在神经网络中的作用，同时比较了不同指标筛选技术的效率；最后，总结了指标筛选技术在神经网络模型中应用要点。 2. 神经网络的基本原理 人工神经网络（Neural Networks）是对生物神经网络进行仿真研究的结果。它通过采集样本数据进行学习的方法来建立数据模型，系统通过样本不断学习，在此基础上建立计算模型，从而建立神经网络结构[2]。神经网络通过训练后可以执行复杂函数的功能，能对所有函数进行逼近，Universal Approximation Theorem。这就是说，如果一个网络通过训练后呈收敛状态，那么神经网络就具备了执行输入到输出这种线性或非线性的函数功能。当然，这种函数不是基于理论或经验的假设，而是基于对样本的有监督的训练，使神经网络具备了模拟复杂系统的功能。根据数据挖掘主题的类型，神经网

人工神经网络在数据挖掘中的潜在应用

人工神经网络在数据挖掘中的潜在应用 摘要：随着存储在文件，数据库，和其他的库中的数据量巨大，数据正在变得越来越重要，开发用于分析或解释这些数据和用于提取有趣的知识的强有力的手段可以帮助决策。数据挖掘，也普遍被称为数据库中的知识发现（KDD），是指从数据库中的数据中提取隐含的，先前未知的，潜在地有用的信息。因此，数据挖掘的过程就是从大型数据库中自动提取隐藏的，预测的信息。数据挖掘，包括：提取，转换和加载到数据仓库系统的数据。神经网络已经成功地广泛的应用在监督和无监督的学习应用当中。神经网络方法不常用于数据挖掘任务当中，因为它们可能会结构复杂，训练时间长，结果的表示不易理解并且经常产生不可理解的模型。然而，神经网络对嘈杂的高精度的数据具有高度的接受能力在数据挖掘中的应用是可取的。在本论文中，调查探索人工神经网络在数据挖掘技术的应用，关键技术和实现基于神经网络的数据挖掘研究方法。鉴于目前的行业状态，神经网络作为一个工具盒在数据挖掘领域是非常有价值的一点。 关键词：数据挖掘；KDD；SOM；数据挖掘的过程 一、引言 数据挖掘，从大型数据库中提取隐藏的预测性信息，是一个功能强大的具有巨大潜力的新技术在帮助公司集中重要的信息在他们的数据仓库中。数据挖掘工具预测未来的趋势和行为，允许企业作出主动的，知识驱动的决策。所提供的数据挖掘超越过去的事件进行回顾性工具的典型的决策支持系统提供了自动、前瞻性的分析。数据挖掘工具可以回答那些，传统上耗费太多的时间来解决的业务问题。他们寻找隐藏的模式数据库，寻找专家们可能由于超出在他们期望之外而错过的预测信息。不同类型的数据挖掘工具，在市场上是可用的，每个都有自己的长处和弱点。内部审计人员需要了解数据挖掘工具的不同种类和推荐的工具，满足组织电流检测的需要。这应该在项目的生命周期中尽早考虑，甚至可行性研究。 数据挖掘通常包括四类任务。 分类：把这些数据整理到组。例如一个电子邮件程序会试图将一封电子邮件分类为合法的或垃圾邮件。常见的算法包括决策树学习，最近邻，朴素贝叶斯分类和神经网络算法。 聚类：就像分类但这些组却没有被预定义，因此该算法会尝试将类似的物品放在一起进行分组。 回归：试图找到一个以最小的误差的数据函数模型。 关联规则的学习：变量之间的关系搜索。例如，超市会对将消费者的购买习惯的数据集合起来。利用关联规则的学习，超市可以决定哪些产品经常一起购买和利用此信息实现营销的目的。有时将这种方法称为“市场分析”。 人工神经网络是一个基于人类大脑的松散的系统建模。现场有许多名字，如联结，并行分布处理，神经计算，自然智能系统，机器学习算法，人工神经网络。它必须考虑任何功能的依赖性。网络发现（学习，模型）无需提示的依赖性。最初的数据挖掘应用中神经网络不被使用是由于其结构复杂，训练时间长，且操作性较差。而神经网络是解决许多现实世界的问题的一个有力的技术。他们从经验中学习，以提高其性能和适应变化的能力环境。此外，他们能够处理不完备信息或嘈杂的数据，特别是在无法定义的规则或步骤导致一个问题的解决方案的情况下是非常有效的。

介绍人工神经网络的发展历程和分类.

介绍人工神经网络的发展历程和分类 1943年，心理学家W.S.McCulloch 和数理逻辑学家W.Pitts 建立了神经网络和数学模型，称为MP 模型。他们通过MP 模型提出了神经元的形式化数学描述和网络结构方法，证明了单个神经元能执行逻辑功能，从而开创了人工神经网络研究的时代。1949年，心理学家提出了突触联系强度可变的设想。60年代，人工神经网络的到了进一步发展，更完善的神经网络模型被提出。其中包括感知器和自适应线性元件等。M.Minsky 等仔细分析了以感知器为代表的神经网络系统的功能及局限后，于1969年出版了《Perceptron 》一书，指出感知器不能解决高阶谓词问题。他们的论点极大地影响了神经网络的研究，加之当时串行计算机和人工智能所取得的成就，掩盖了发展新型计算机和人工智能新途径的必要性和迫切性，使人工神经网络的研究处于低潮。在此期间，一些人工神经网络的研究者仍然致力于这一研究，提出了适应谐振理论（ART 网）、自组织映射、认知机网络，同时进行了神经网络数学理论的研究。以上研究为神经网络的研究和发展奠定了基础。1982年，美国加州工学院物理学家J.J.Hopfield 提出了Hopfield 神经网格模型，引入了“计算能量”概念，给出了网络稳定性判断。 1984年，他又提出了连续时间Hopfield 神经网络模型，为神经计算机的研究做了开拓性的工作，开创了神经网络用于联想记忆和优化计算的新途径，有力地推动了神经网络的研究，1985年，又有学者提出了波耳兹曼模型，在学习中采用统计热力学模拟退火技术，保证整个系统趋于全局稳定点。1986年进行认知微观结构地研究，提出了并行分布处理的理论。人工神经网络的研究受到了各个发达国家的重视，美国国会通过决议将1990年1月5日开始的十年定为“脑的十年”，国际研究组织号召它的成员国将“脑的十年”变为全球行为。在日本的“真实世界计算（RWC ）”项目中，人工智能的研究成了一个重要的组成部分。 人工神经网络的模型很多，可以按照不同的方法进行分类。其中，常见的两种分类方法是，按照网络连接的拓朴结构分类和按照网络内部的信息流向分类。按照网络拓朴结构分类网络的拓朴结构，即神经元之间的连接方式。按此划分，可将神经网络结构分为两大类：层次型结构和互联型结构。层次型结构的神经网络将神经

人工神经网络基本概念

《神经网络》讲稿 主讲人：谷立臣教授 2003年9月

第1章基本概念 ?作为自然实例的人脑 ?人工神经元模型 ●人工神经网络的拓扑结构及其学习规则?神经网络的学习策略 ?人工神经网络与生物神经网络的比较?人工神经网络的发展与现状 ?人工神经网络与自动控制 ?人工神经网络与设备故障诊断 ?参考文献

?脑神经生理学家告诉我们:人脑借以记忆与思维的最基本单元是神经元,其数量 约为个; ?每一神经元约有个突触; ?神经元间通过突触形成的网络，传递着彼此间的兴奋与抑制；全部大脑神经元构成拓扑上极其复杂的网络群体，由这一网络群体实现记忆与思维。见图1－1。 111210~103410~10

每一个神经元包括细胞体（Cell body或Soma）和突起（Process）两部分。 ◆细胞体是神经元新陈代谢的中心，还是接收与处理信息的部件 ◆突起有两类，即轴突(Axon)与树突(Dendrite)。轴突的长度相差很大，长的可达1米。轴突的末端与树突进行信号传递的界面称为突触(synapse)，通过突触向其他神经元发送出生物信息，在轴突中电脉冲的传导速度可达到10～100米／秒。另一类突起——树突（输入），一般较短，但分枝很多，它能接收来自其他神经元的生物电信号，从而与轴突一起实现神经元之间的信息沟通。突起的作用是传递信息。 ◆通过“轴突---突触――树突”这样的路径，某一神经元就有可能和数百个以至更多的神经元沟通信息。那些具有很长轴突的神经元，更可将信息从一脑区传送到另一脑区。

?绝大多数神经元不论其体积﹑形状﹑功能如何，不论是记忆神经元还是运动神经元，均可分为一个输入（或感知）器官，一个代数求和器官，一个长距离传递器官和一个输出器官。见图1－2。 ?既然所有神经元的功能均是相近的，那么何以实现复杂的功能呢？答案是：无一功能是由单个神经元实现的，而是由许多神经元以不同的拓扑结构所共同产生的。这一平行处理性提高了神经网路系统的冗余度与可靠性。

基于神经网络型数据挖掘技术的股价预测_冯家诚

收稿日期:2008-11-11;修订日期:2009-01-15。 作者简介:冯家诚(1979-),男,安徽无为人,硕士研究生,主要研究方向:数据挖掘;　马锐(1972-),女,北京人,副教授,主要研究方向:人工智能。 文章编号:1001-9081(2009)S1-0155-02 基于神经网络型数据挖掘技术的股价预测 冯家诚1 ,马　锐 2 (1.华商基金管理有限公司运营保障部,北京100034;　2.北京理工大学软件学院,北京100081) (fengjc@hsfund .com ) 摘　要:提出适用于神经网络型数据挖掘的过程模型。按照选取数据样本、数据转换、网络建模、网络仿真、结果评价这样一个完整的数据挖掘过程,对上证指数走势进行预测,得到了较高的预测精度。说明了神经网络型数据挖掘技术在非线性系统预测中的优势,探讨了非线性系统预测的一种新思路。 关键词:数据挖掘;BP 网络;股价预测中图分类号:TP309 文献标志码:A Stock pr i ce foreca st ba sed on da t a m i n i n g of neura l networks FENG J ia 2cheng 1 ,MA Rui 2 (1.O peration and Support D epart m ent,Huashang Fund M anage m ent Co m pany L i m ited,B eijing 100034,China; 2.School of Soft w are,B eijing Institute of Technology,B eijing 100081,China ) Abstract:The authors gave a p r ocedure model for data m ining based on neural net w orks .According t o each step of the model,the technol ogy of data m ining could p r ovide a higher accuracy of p redicti on of st ock p rice forecast,which p r oved the advantage of data m ining in the field of no 2linear f orecast .M ean while,a ne w method t o the non 2linear f orecast was als o poposed . Key words:data m ining;BP N;st ock p rice forecast 0　引言 就股市投资而言,辨认市场的运动规律,对将来时刻的股价指数进行预测,是股票市场投资决策的关键。 目前,经常采用的预测方法主要通过移动平均、回归分析等线性方法展开。随着科学技术的发展,出现了一些新型的股票价格预测方法,如基于神经网络和遗传算法的股价预测、基于小波分析的股价预测和基于行为金融学的股价预测。 对于神经网络在股价预测中的应用,研究者们已经做了大量的研究 [1-2] 。但是,现有的研究主要是围绕神经网络模 型的构建和模型的优化展开的,着重于技术方面的解决,缺少对解决此类问题方法的讨论。 本文根据数据挖掘过程,以BP 神经网络模型作为技术关键,通过实证分析,定量预测了上证指数走势,说明了BP 神经网络在预测股票市场方面的有效性。 1　基于神经网络的数据挖掘过程 在运用数据挖掘技术预测股价走势之前,需要确定数据挖掘的一般过程。参考S AS 研究所的SE MMA 模型和SPSS 公司的5A 模型[3],并结合神经网络数据挖掘技术的自身特点,确定基于神经网络型数据挖掘一般过程如图1所示。 以上步骤不是一次完成的,其中某些或者全部步骤可能需要反复进行。 2　股价预测过程 2.1　问题定义 在对股票市场预测分析之前,辨认其运动规律是非常必 要的。如果市场是线性的,则线性的预测方法就能够与之相适应。但如果市场是非线性的,那么仅依靠线性的方法去预测股价,就容易丢失很多有用的信息[4]。已有的研究成果表明,现阶段的中国股市具有非线性的特征。因此,运用神经网络的方法进行股价预测具有特殊的优越性。 在这样的背景下,此次数据挖掘的目的就是针对我国股市的非线性特征,建立符合这种特征的神经网络模型。在此 基础上,通过实证研究来证明模型预测的有效性,说明基于神经网络的预测方法在股价预测中的优势 。 图1　基于神经网络的数据挖掘过程 2.2　数据选样2.2.1　数据样本的选取 就股票市场而言,数据样本的选取主要遵循两个原则:一是尽可能选择符合交易规律、并且交易特征相对明显的样本;二是顾及神经网络模型本身的性能。 在此次试验中,选取2004211230—200524229间连续100个交易日的上证综合指数作为待挖掘数据样本,并根据需要将其划分为训练样本和测试样本两个部分。上证综合指数作 第29卷2009年6月 　 计算机应用 Journal of Co mputer App licati ons 　 Vol .29June 2009

对数据挖掘的认识

对数据挖掘的认识 一、数据挖掘的理解 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的知识的非平凡过程。这个定义包括几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。数据挖掘，简单地可理解为通过对环境数据的操作，从数据中发现有用的知识。它是一门涉及面很广的交叉学科，包括机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。就具体应用而言，数据挖掘是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据间关系的过程，这些模型和关系可以用来做出预测。 从商业角度上看，数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。数据挖掘与传统的数据分析(如查询、报表、联机应用分析)的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知，有效和可实用三个特征。先前未知的信息是指该信息是预先未曾预料到的，既数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识，甚至是违背直觉的信息或知识，挖掘出的信息越是出乎意料，就可能越有价值。 二、数据挖掘的主要方法 数据挖掘技术主要来源于四个领域：统计分析、机器学习、神经网络和数据库。所以，数据挖掘的主要方法可以粗分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。 统计方法主要包括：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等）、聚类分析（系

人工神经网络,具有自学习功能

人工神经网络，具有自学习功能 学习类型学习是神经网络研究的一个重要内容，它的适应性是通过学习实 现的。根据环境的变化，对权值进行调整，改善系统的行为。由Hebb提出的Hebb学习规则为神经网络的学习算法奠定了基础。Hebb规则认为学习过程最终发生在神经元之间的突触部位，突触的联系强度随着突触前后神经元的活动而 变化。在此基础上，人们提出了各种学习规则和算法，以适应不同网络模型的 需要。有效的学习算法，使得神 人工神经网络经网络能够通过连接权值的调整，构造客观世界的内在表示，形成具有特色的信息处理方法，信息存储和处理体现在网络的连接中。 根据学习环境不同，神经网络的学习方式可分为监督学习和非监督学习。 在监督学习中，将训练样本的数据加到网络输入端，同时将相应的期望输出与 网络输出相比较，得到误差信号，以此控制权值连接强度的调整，经多次训练 后收敛到一个确定的权值。当样本情况发生变化时，经学习可以修改权值以适 应新的环境。使用监督学习的神经网络模型有反传网络、感知器等。非监督学 习时，事先不给定标准样本，直接将网络置于环境之中，学习阶段与工作阶段 成为一体。此时，学习规律的变化服从连接权值的演变方程。非监督学习最简 单的例子是Hebb学习规则。竞争学习规则是一个更复杂的非监督学习的例子，它是根据已建立的聚类进行权值调整。自组织映射、适应谐振理论网络等都是 与竞争学习有关的典型模型。 编辑本段分析方法 研究神经网络的非线性动力学性质，主要采用动力学系统理论、非线性规 划理论和统计理论，来分析神经网络的演化过程和吸引子的性质，探索神经网 络的协同行为和集体计算功能，了解神经信息处理机制。为了探讨神经网络在 整体性和模糊性方面处理信息的可能，混沌理论的概念和方法将会发挥作用。 混沌是一个相当难以精确定义的数学概念。一般而言，"混沌"是指由确定性方 程描述的动力学系统中表现出的非确定性行为，或称之为确定的随机性。"确定

数据仓库与数据挖掘技术 第八章 人工神经网络

第8章人工神经网络方法8.1人工神经网络的基本概念 8.1.1人工神经元原理 图8-1神经元模型 图8-2常见的作用函数 8.1.2人工神经网络拓扑结构

数据仓库与数据挖掘技术 图8-3典型的神经网络结构8.1.3人工神经网络学习算法 1. 神经网络的学习方式 2. 神经网络的学习规则 8.1.4人工神经网络泛化 图8-4BP神经网络的拓扑结构

数据仓库与数据挖掘技术8.2误差反向传播(BP)神经网络 8.2.1BP神经网络的拓扑结构 8.2.2BP神经网络学习算法 8.2.3BP神经网络设计 8.3自组织特征映射(SOFM)神经网络8.3.1SOFM神经网络的拓扑结构 图8-5SOFM神经网络的拓扑结构8.3.2SOFM神经网络聚类的基本算法 8.3.3SOFM神经网络学习算法分析 1. 学习率 2. 邻域

数据仓库与数据挖掘技术8.4Elman神经网络 8.4.1Elman神经网络的拓扑结构 图8-6Elman神经网络的拓扑结构8.4.2Elman神经网络权值计算 8.5Hopfield神经网络 8.5.1Hopfield神经网络的拓扑结构 图8-7Hopfield神经网络的拓扑结构

数据仓库与数据挖掘技术 8.5.2Hopfield神经网络学习算法概述 8.5.3离散Hopfield神经网络 8.5.4连续Hopfield神经网络 1. 设置互连权值 2. 未知类别初始化 3. 迭代直到收敛 8.6利用SQL Server 2005神经网络进行数据挖掘8.6.1数据准备 图8-8统计类别个数的实现

数据仓库与数据挖掘技术 图8-9更新表中数据8.6.2挖掘流程 图8-10经处理的tdm数据示意图

数据挖掘实验报告(参考)

时间序列的模型法和数据挖掘两种方法比较分析研究 实验目的:通过实验能对时间序列的模型法和数据挖掘两种方法的原理和优缺点有更清楚的认识和比较. 实验内容:选用1952-2006年的中国GDP,分别对之用自回归移动平均模型(ARIMA) 和时序模型的数据挖掘方法进行分析和预测,并对两种方法的趋势和预测结果进行比较 并给出解释. 实验数据:本文研究选用1952-2006年的中国GDP，其资料如下 日期国内生产总值(亿元)日期国内生产总值(亿元) 2006-12-312094071997-12-3174772 2005-12-311830851996-12-31 2004-12-311365151995-12-31 2003-12-311994-12-31 2002-12-311993-12-31 2001-12-311992-12-31 2000-12-31894041991-12-31 1999-12-31820541990-12-31 1998-12-31795531989-12-31 1988-12-311969-12-31 1987-12-311968-12-31 1986-12-311967-12-31 1985-12-311966-12-311868 1984-12-3171711965-12-31 1983-12-311964-12-311454 1982-12-311963-12-31

1981-12-311962-12-31 1980-12-311961-12-311220 1979-12-311960-12-311457 1978-12-311959-12-311439 1977-12-311958-12-311307 1976-12-311957-12-311068 1975-12-311956-12-311028 1974-12-311955-12-31910 1973-12-311954-12-31859 1972-12-311953-12-31824 1971-12-311952-12-31679 1970-12-31 表一 国内生产总值（GDP）是指一个国家或地区所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果。这个指标把国民经济全部活动的产出成果概括在一个极为简明的统计数字之中为评价和衡量国家经济状况、经济增长趋势及社会财富的经济表现提供了一个最为综合的尺度，可以说，它是影响经济生活乃至社会生活的最重要的经济指标。对其进行的分析预测具有重要的理论与现实意义。 实验步骤: 1. 选用1952年到2001年这50个数据参与自回归移动平均模型(ARIMA)建模(所用的工具是 Eviews). 根据博克斯-詹金斯提出的建模思想,具体步骤为: (1) 对原序列进行平稳性检验。在以年份为横轴，以山东省GDP为纵轴的坐标系中作曲线图 如图1所示。

人工神经网络复习资料

人工神经网络复习资料第一次课 1.人工神经元模型 2. 3. Forward Neural Networks Model 前向神经网络模型Feedback Neural Networks Model反馈神经网络模型Neural Networks Control System神经网络控制系统Integrated Neural Networks 集成神经网络

4. 5. 6. When no node节点output is an input to a node in the same layer or preceding layer前层, the network is a feedforward network(前向网络). 当输出被引导为输入到相同的或之前的层节点时，网络是反馈网络 反馈网络,封闭的循环称为复发性网络(递归网络)

7. 8. 9. 神经网络的用途是1分类2模式识别、特征提取、图像匹配3降噪4预测 n 1 23n

4.感知器（前向网络） 5. 感知器是一个具有单层计算神经元的神经网络，并由线性阈值元件组成，是最简单的前向网络。感知器模型是美国学者罗森勃拉特（Rosenblatt）为研究大脑的存储、学习和认知过程而提出的一类具有自学习能力的神经网络模型，Rosenblatt提出的感知器模型是一个只有单层计算单元的前向神经网络，称为单层感知器。它主要用于模式分类，单层的感知器网络结构如下图所示。 5.感知器算法1）随机地给定一组连接权 2）输入一组样本和期望的输出 3）计算感知器实际输出 4）修正权值 5）选取另外一组样本，重复上述2）～4）的过程，直到权值对一切样本均稳定不变为止，学习过程结束。

数据挖掘现阶段最常用的算法

数据挖掘最常见的十种方法 下面介绍十种数据挖掘（Data Mining）的分析方法，以便于大家对模型的初步了解，这些都是日常挖掘中经常遇到的算法，希望对大家有用！（甚至有数据挖掘公司，用其中的一种算法就能独步天下） 1、基于历史的MBR分析（Memory-Based Reasoning；MBR） 基于历史的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例（case）来预测未来案例的一些属性（attribute），通常找寻最相似的案例来做比较。 记忆基础推理法中有两个主要的要素，分别为距离函数（distance function）与结合函数（combination function）。距离函数的用意在找出最相似的案例；结合函数则将相似案例的属性结合起来，以供预测之用。记忆基础推理法的优点是它容许各种型态的数据，这些数据不需服从某些假设。另一个优点是其具备学习能力，它能藉由旧案例的学习来获取关于新案例的知识。较令人诟病的是它需要大量的历史数据，有足够的历史数据方能做良好的预测。此外记忆基础推理法在处理上亦较为费时，不易发现最佳的距离函数与结合函数。其可应用的范围包括欺骗行为的侦测、客户反应预测、医学诊疗、反应的归类等方面。 2、购物篮分析（Market Basket Analysis） 购物篮分析最主要的目的在于找出什么样的东西应该放在一起？商业上的应用在藉由顾客的购买行为来了解是什么样的顾客以及这些顾客为什么买这些产品，找出相关的联想（association）规则，企业藉由这些规则的挖掘获得利益与建立竞争优势。举例来说，零售店可藉由此分析改变置物架上的商品排列或是设计吸引客户的商业套餐等等。 购物篮分析基本运作过程包含下列三点： （1）选择正确的品项：这里所指的正确乃是针对企业体而言，必须要在数以百计、千计品项中选择出真正有用的品项出来。 （2）经由对共同发生矩阵（co-occurrence matrix）的探讨挖掘出联想规则。（3）克服实际上的限制：所选择的品项愈多，计算所耗费的资源与时间愈久（呈