2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)的成熟應(yīng)用和Internet的迅速發(fā)展,人們利用信息技術(shù)生產(chǎn)和搜集數(shù)據(jù)的能力大幅度提高,使得從大量數(shù)據(jù)中挖掘出有用的信息或知識(shí)成為一個(gè)迫切需要解決的問題。正是這種需求推動(dòng)了數(shù)據(jù)挖掘興起和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展。數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)常要面對(duì)一些有噪聲、雜亂、非線性的數(shù)據(jù),而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的魯棒性、自適應(yīng)性、并行處理、分布存儲(chǔ)和高度容錯(cuò)性等特點(diǎn),因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常適合用來解決數(shù)據(jù)挖掘的一些問題。 本文簡單闡述了數(shù)據(jù)挖掘和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2、的基本理論。在分析數(shù)據(jù)挖掘各種技術(shù)的基礎(chǔ)上,對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用進(jìn)行了研究分析,接著著重研究了基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類數(shù)據(jù)挖掘方法。在梯度算法基礎(chǔ)推導(dǎo)出一種增量式的學(xué)習(xí)算法,在訓(xùn)練過程中該算法可以自適應(yīng)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。然后在IRIS數(shù)據(jù)庫上進(jìn)行分類實(shí)驗(yàn),仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法性能較好。 在對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法深入研究的基礎(chǔ)上,本文采用了兩階段學(xué)習(xí)策略來加速學(xué)習(xí)收斂;提出動(dòng)靜相結(jié)合的隱含層設(shè)計(jì)方法來構(gòu)造出較優(yōu)的隱含層

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