神经网络在数据挖掘中的应用.研究

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1、■t_、q、．0神经网络在数据挖掘中的应用研究东华大学学位论文版权使用授权书学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权东华大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密口，在——年解密后适用本版权书。本学位论文属于不保密口。学位论文作者签名：气万口i日期：三护莎1年2月f日指导教师签名：丢幺方日期：V严明∥日-1二，融合了数据库、统计学、机器学习、人工神经网络、高性能计算等学科中的

2、各种理论和算法。其中，人工神经网络凭借其本身具有的非线性处理、自适应学习、高度容错能力等特性在数据挖掘应用中得到了广泛的使用。本文研究了神经网络在数据挖掘中的应用。为提高神经网络训练过程的达优率与泛化能力，改善其在分类预测任务中的预测准确度和噪声承受力，提出以复合适应度代替传统的均方误差作为神经网络的训练指标，并结合单纯形算法对微粒群算法进行改进，得到一种基于复合适应度的单纯微粒群神经网络训练算法模型。将这样的模型应用于数据挖掘的预测任务中，实验结果表明，预测准确度和噪声承受力均有所提高。针对因特网能够提供大量信息数据，但其开放性，使一些色情的、暴力的、

3、迷信等不良信息得以传播，侵害人们的身心健康、危害社会的稳定。如何过滤w曲中的不良信息，构建健康、安全的资讯环境，已经成为未来互联网健康发展的一个研究重点。因此开发并完善能够智能的从Wreb中发掘不良信息，并将其分类与执行过滤的开源项目是本文的从理论研究迈向实际应用的重要一步。本文将基于复合适应度的单纯微粒群神经网络训练算法模型最终改写成为C语言模块，并应用于开源的W-eb过滤工程DaJls删ia中，建立了从理论探索到实际应用的桥梁。关键词：单纯形；微粒群；复合适应度；神经网络；数据挖掘；达优率：泛化能力智能w曲过滤技术，。●，．·一神经网络在数据挖掘中的

4、应用研究ABSTRACTAlong、Ⅳithtlleapplicationofcomputersystemindia'erentfields，thedataarecontinuouslystoredi11theda土abaSe，imemeta11dsoon．Amongt11em，peopleexpectt0findoutpotentialknowledgematwillhelpthemmakedecisionS．Theeme玛enceallddeVelopmentofdatamiIlingarejustbasedont11isexpecta_tion．A

5、samidpoimofV．～di行．erentsubjectstudies，dataIIliIlingiIlVolVesagreatdealofsu切ectssuchaSq～、出妇baSe，statistic，macMne1e锄ing，anificialnelligence，highperfo咖ancecomputing，pattemrecogllitionandda．taVisualizationetc．Amongthem，anificialneuralne铆orkis谢delyuSedduetoitsabilityofi1111erentnon-li

6、nearprocessing，adaptiVele疵nga11dllighf．ault-tolerance．11lt11epaper，westlldythatartifici2Llneural玳懈orkwaS埘delyusedin№miIling．Wbusemefi仃lessbaSedoniIlfomationofmeansquaredeViationaIlderror疵f．o彻埘aSacoInpoundfitness倾iningindexofPSO，a11da11improVedPSObyusethesimplesmethod(SM)i11ordert

7、oimproVethegeneralizationabili够andmeoptimizationabilityofneur面net、Ⅳorks．Finally，aneuralnetwork谢thconlpouI]【dfitnessandSMPSOalgorithmisconstmcted．And、veusethjsneuralne锄rorkiIlallI对Sdataminingpro伊am．11leresultshowmatthesystemprecisionaIldnlenoisecontaj．ncapa_bilityisgreatlyimproVed

8、．Fortheintemetcallse剐『chalotofi州白nIlatio