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基于神经网络的数据挖掘方法研究  
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【英文题名】 Research on Data Mining Technique Using Artificial Neural Networks
【作者】 郭翠翠;
【导师】 钟珞;
【学位授予单位】 武汉理工大学;
【学科专业名称】 计算机应用技术
【学位年度】 2007
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 武汉理工大学
【网络出版投稿时间】 2007-09-10
【关键词】 数据挖掘; 分类; 规则抽取; 神经网络; 分解型算法;
【英文关键词】 data mining; classification; rule extracting; neural network; decompositional algorithm;
【中文摘要】 从大量的数据中提取和挖掘未知的、有效的和可操作的知识就是数据挖掘,它是知识发现过程中的重要步骤。数据挖掘能够发现未知的知识,区别于那些先提出假设再进行验证的数据处理方法。挖掘结果的有效性是指数据挖掘的结果是正确、合理的;挖掘结果的可操作性是指挖掘的知识能够为决策提供支持。数据挖掘越来越多地受到各界的重视并被广泛应用于各个领域。 分类技术是数据挖掘中最有应用价值的技术之一。数据分类就是在大量数据中找出一组对象的共同特征,并将数据按照分类模型划分成不同的类的过程。该模型能够把数据库中的元组映射到给定类别集中的某一个。数据分类一般分两步,建立数据模型与使用模型进行分类。在使用模型进行分类前应首先评估该模型即分类器的预测准确率;如果准确率可以接受,就可以使用类标号对未知的数据元组或对象进行分类。 人工神经网络是在现代神经生物学研究成果的基础上发展起来的一种模拟人脑信息处理机制的网络系统,它不但具有处理数值数据的一般计算能力,而且还具有处理知识的思维、学习、记忆能力。基于神经网络的数据挖掘过程由数据准备、规则提取和规则评估三个阶段组成。本文研究了教学型和分解型规则...
【英文摘要】 Data mining technique represents extracting a sequence of unknown, valid and operable knowledge from a great deal of datum; it is an important step in knowledge discovering procedure. The principle of discovering unknown knowledge by data mining technique is different from such data processing methods like proving validation after proposing hypothesis. The availability of mining results lies in its correctness and reasoning; the operability lies in its usage in decision supporting. Data mining te...
【更新日期】 2007-10-25

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