基于神经网络的数据挖掘方法研究-论文.pdf

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1、2015年3』】重庆文理学院学报Mar．，2015第34卷第2期JournalofChongqingUniversityofArtsandSciencesVo1．34No．2基于神经网络的数据挖掘方法研究吕螈(芜湖地区卫生学校，安徽芜湖241000)[摘要]神经网络是基于人脑神经处理信息方式发展起来的一种处理数据的方法，既结合人脑神经处理信息数据的基本特点，又包括目前先进的数字信息处理技术．基于数据的准备阶段和规则设定分析基于神经网络的数据挖掘过程，并分析神经网络的数据挖掘类别，介绍神经网络的驱动方式．[关键词]数据挖掘；分类；神经网络；决策；数据准备[中图分类号]TP311．5

2、[文献标志码]A[文章编号]1673—8004(2015)02—0122—03定义，使用户的数据资源能够适应某种数据挖掘l基于神经网络的数据挖掘过程分析的方式．数据准备作为数据挖掘的首要步骤，对神经网络是模仿人类的神经系统建立的网于数据的挖掘有着极其重要的作用．数据准备首络，根据人类神经元和神经网络处理信息的基本先是进行数据的清洗．数据的清洗是为了补充数特点，结合信息处理的特点，用神经网络结构本据中数值的空缺，去除干扰数据，对数据库中类身来实现信息的输入、处理以及输出．在神经网型不统一的数据进行整理．数据清洗可以在数据络发展初期该技术并不被人看好，主要是因为神装入之前进行，也可以

3、在装入之后进行，灵活度经网络比较复杂，并且受外界环境的干扰较大．比较高，然后就是数据的选择．所谓的数据选择随着网络算法和运算规则的不断提出和完善，神就是根据本次利用的数据进行删选，比如某一数经网络在数据挖掘方面有了广泛的应用．据库中有10000行和10000列数据，其中只有1．1数据准备阶段100列和100行数据能够对用户的决策起到积极神经网络的数据挖掘过程主要由数据的准作用，神经网络的数据选择作用能够帮助用户对备、规则的设置以及规则的评估3个方面组成，这些数据进行筛选，通过建立一个模型，然后帮如图1所示．助用户进行数据的筛选，接着就是数据的预先处，———、==理．预先处理是对已

4、经筛选后的数据进行增强处区匝田臣巫臣l理，然后是数据的表示部分．数据表示就是图1数据挖掘流程将预处理后的数据转换成神经网络能够识数据是数据挖掘的基础和前提，但仅有数据别的形式．神经网络只能处理数值类型的数是无法进行数据挖掘的，必须在进行数据挖掘前据，所以要将符号类数据转换为数值数据．如图进行有效的数据准备，也就是数据的初步整理和2所示．[收稿日期】2014—03—14[基金项目]安徽省高等学校质量工程省纵特色专业项目(20101284)；安徽省高等学校质量工程教学研究项目(20101296)[作者简介]凸螈(1983一)，女，安徽芜湖人，讲师，主要从事数据挖掘方面的研究．122I

5、堡!塑塑鏊塑l一—圈l：l一—I苎磊竺竺竺兰塑l一。圈I竺竺竺一—cI：=塑竺里茎至l掘过程中，能够通过分析数据组中数据分布的特I征，并搭建神经网络结构的数据单元，以此检验冈I不同数据组之间的性质差异．由于神经结构具有F=二===I兰竺兰竺兰兰l低纬度层次的结构空间，因此在进行数据组搭建过程中，应选择对应的神经网络结构，以保证自图2符号类数据转换组织神经网络的数据信号处理速率，使数据特性数据的表示类型有多种，任何一种方法都要能够得到及时的组织映射．事先了解这些数据对神经网络的适应时问和处2．2模糊神经网络的数据挖掘理精度．数据表示越明确，神经网络就越容易感受神经结构自身条件的限制

6、，神经网络无法知；而神经网络的规模越大，处理时问就会变长．对数据挖掘结果给出直观的说明．为提升神经网在进行数据挖掘时，必须选择适当的模型，这样络输出数据的直观性，通常引人模糊神经网络数才能改善数据处理效果．据挖掘技术，通过对BP网络数据输出节点加以1．2规则设定控制，有效简化网络结构的数据输出模式，以此数据挖掘中规则提取的方法有很多，其中比使数据更为直观的输出．模糊神经网络结构的数较常用的有LRE和黑盒的方式．第一种方法主据挖掘方式保留了神经网络结构自身记忆、分析要是利用LRE对多层感知器进行规则的提取：和联想的能力，因此在数据挖掘过程中不会因首先对网络中的每一隐层结点和输出结点

7、利用BP网络结构的引入而对神经网络的基本能力产搜索功能使输入加权和大于结点的阈值，其次对生影响．在模糊BP网络中，数据样本的期望值通每个数值组合设定一条规则．LRE的优点在于产过0和1两数值直观表现出来．这种方式提升了生的规则都比较容易理解，但搜索空问较大导致数据类型的隶属性，使得数据挖掘能够更具针对效率较低，黑盒方法是从神经网络的输入和输出性地展开，并通过对数据组中的权系数进行模糊两种行为来设定规则．这种方法的好处在于在提处理，进一步拓宽数据挖掘范围，保障了模糊神取规则之前不用