基于BP神经网络算法的数据挖掘方法研究

2011.18电脑编程技巧与维护1引言近年来,随着网络和数据库技术的发展,大规模的数据出现在人们的日常生活之中。

对于这些数据为人们进行管理决策都十分有用,为了从这些数据集中发现对人们有帮助的信息,就诞生了数据挖掘技术。

2背景技术2.1数据挖掘数据挖掘(Data Mining technology 这一术语最早出现于1989年,在此之后,该术语的定义几经变动,引用U.Fayyad 等对数据挖掘的定义[1]:数据挖掘是从大量的数据中挖掘出有效的、新颖的、具有潜在价值的可理解的模式非平凡过程。

数据挖掘的主要作用就是对大型数据中的海量业务数据进行数据预处理、数据分析和模型化处理,以便从中挖掘出能够辅助决策的隐藏的数据信息,这些有用的数据信息在数据挖掘中就用隐含的数据模式表现出来,这些数据模式便于人们理解和观察,基于领域知识可以获得决策分析意见和结论[2]。

数据挖掘所涉及的学科广泛,挖掘方法种类也是多种多样,他们的主要任务主要包括以下4种,这也是数据挖掘的最重要的4个任务:(1分类(Classification 。

数据挖掘中分类的任务主要是训练分类函数或者分类模型,也成为分类学习器,该学习器能够按照预定义的模型把数据库中的数据项映射指定的类别中,也成为有监督学习任务。

(2汇总(Summarization 。

该任务的主要目的是对数据进行提取,给出一个比较集中的描述形式,数据挖掘中从数据泛化的角度研究数据汇总,也是把数据从较低层次抽象到高层的过程。

(3聚类(Clustering 。

聚类任务是把一个个的数据对象按照类内高度相似类间高度相异的方法把数据组织到一块,实现“物以类聚”的目的,便于人们观察理解。

(4关联规则(Association Rule 。

数据挖掘的关联规则的目的是根据数据发生的时间,序列等信息确定关联的数据。

实现数据挖掘的方法有许多,下面就介绍一下神经网络在数据挖掘中的应用。

2.2神经网络原理神经网络(Neural Network 的原理是模拟动物神经网络行为特征,通过调整网络内部节点的连接权值,并行处理分布式信息。

基于神经网络算法的数据挖掘技术应用研究随着互联网和大数据技术的迅猛发展，数据挖掘技术越来越受到人们的关注和重视。

数据挖掘是指从数据集中挖掘出隐藏在其中的模式、关系和规律的一种技术，具有广泛的应用场景，例如金融、医疗、教育等领域。

在数据挖掘技术中，神经网络算法是一种重要的方法之一。

本文将基于神经网络算法，探讨其在数据挖掘技术方面的应用研究。

一、神经网络算法简述神经网络是一种高度并行的计算模型，它由许多简单的神经元按照特定的拓扑结构相互连接而成。

神经网络在模拟人类神经系统的同时，具有自学习和自适应性等特点。

神经网络算法是一种基于统计分析的方法，它可以对大量数据进行处理和分析，从而挖掘出其中的隐藏规律和关系。

二、神经网络算法在数据挖掘中的应用神经网络算法在数据挖掘中有着广泛的应用。

例如，可以通过神经网络算法来进行分类和预测。

在银行行业中，可以根据客户的信用评级、贷款记录等信息，利用神经网络算法来预测其是否有还贷能力。

在医疗领域中，可以利用神经网络算法来对病人的病情进行分类，从而更好地为其提供医疗服务。

此外，神经网络算法还可以用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域。

三、神经网络算法研究的发展趋势随着深度学习技术的不断发展，神经网络算法在数据挖掘领域的应用也将得到进一步的拓展和深化。

未来，神经网络算法将不仅仅用于数据分类和预测，还将逐步应用于数据挖掘领域的更多方面。

例如，神经网络算法在模拟人类认知过程方面的应用也值得期待。

此外，人工智能技术的快速发展也为神经网络算法的研究提供了更多的可能，大数据、云计算等技术的不断创新也将为神经网络算法的应用带来更多的潜力。

四、神经网络算法的优势和不足作为一种先进的数据挖掘技术，神经网络算法具有许多优势。

例如，它可以通过学习大量的数据，自动识别其中的模式和规律。

同时，它还可以进行决策分类和预测等操作，为人们的决策提供更多的依据。

但神经网络算法也存在着一些不足之处。

例如，它需要大量的训练数据，同时训练的时间也比较长。

基于神经网络计算的数据挖掘方法研究冯欢欣（大连外国语学院，辽宁大连１１６００２）【摘要】数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ）能够从大量模糊和随机的数据中提取潜在有用的信息和知识，对于知识发现、商业数据分析、数据融合以及决策支持具有重要意义。

文章给出了数据挖掘方法的研究现状，讨论了基于神经网络计算的数据挖掘方法，指出了其存在的问题和发展趋势。

【关键词】神经网络计算；数据挖掘；商业决策【中图分类号】ＴＰ３１【文献标识码】Ａ【文章编号】１００８－１１５１（２００６）０８－００９５－０２大众科技ＤＡＺＨＯＮＧＫＥＪＩ２００６年第８期（总第９４期）Ｎｏ．８，２００６（ＣｕｍｕｌａｔｉｖｅｌｙＮｏ．９４）一、数据挖掘技术简介近十几年来，人们利用信息技术生产和搜集数据的能力大幅度提高，大量数据库被用于商业管理、政府办公、科学研究和工程开发等等，这一势头仍将持续发展下去。

于是，一个新的挑战被提了出来：在这被称之为信息爆炸的时代，如何处理这海量的信息已成为我们需要面对的问题。

为解决这一问题，数据挖掘和知识发现技术应运而生，并得以蓬勃发展，越来越显示出其强大的生命力。

数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

还有很多和这一术语相近似的术语，如从数据库中发现知识（ＫＤＤ）、数据分析、数据融合（ＤａｔａＦｕｓｉｏｎ）以及决策支持等。

人们把原始数据看作是形成知识的源泉，就像从矿石中采矿一样。

原始数据可以是结构化的，如关系数据库中的数据，也可以是半结构化的，如文本、图形、图像数据，甚至是分布在网络上的异构型数据。

发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的；可以是演绎的，也可以是归纳的。

发现了的知识可以被用于信息管理、查询优化、决策支持、过程控制等，还可以用于数据自身的维护。

因此，数据挖掘是一门很广义的交叉学科，它汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等方面的学者和工程技术人员，其研究具有重要意义。

基于神经网络的数据挖掘方法研究基于神经网络的数据挖掘方法研究数据挖掘是在大数据背景下迅速崛起的一种重要技术。

随着互联网和计算机技术的迅猛发展，大量的数据被广泛产生和应用。

如何从这些海量数据中提取有用的信息并作出准确可靠的预测，成为了数据挖掘领域的核心问题。

在数据挖掘中，神经网络被广泛应用于模式识别、分类、回归等任务。

神经网络模型是一种模仿生物神经网络机制的信息处理系统，具有自适应、非线性、并行处理等特点。

在数据挖掘中，基于神经网络的方法不仅能够处理结构复杂、非线性的数据，还能适应动态变化的环境。

首先，基于神经网络的数据挖掘方法能够提供更准确的预测结果。

神经网络模型通过学习样本数据的特征和规律，能够自动调整权重和阈值，达到最佳的输出。

与传统的统计方法相比，神经网络具有更强的非线性拟合能力，能够更好地处理特征之间的复杂关系。

因此，基于神经网络的数据挖掘方法在预测任务中具有更高的准确性和预测能力。

其次，基于神经网络的数据挖掘方法能够挖掘更深层次的数据关联。

神经网络模型可以通过多层的隐藏层来建模复杂的非线性关系。

隐藏层和输出层之间的权值矩阵可以捕捉到不同特征之间的高阶关系，从而提高对数据的抽象和理解能力。

这种深层次的挖掘使得基于神经网络的方法能够识别和发现隐藏在数据中的更多信息和规律。

另外，基于神经网络的数据挖掘方法还能够进行特征提取和维度约简。

神经网络模型可以自动地学习和提取最具代表性的特征，从而减少冗余特征对预测结果的干扰。

通过降低特征的维度，不仅能够提高模型的计算效率，还能够减少过拟合的风险，提高模型的泛化能力。

除此之外，基于神经网络的数据挖掘方法还能够进行异常检测和数据分类。

神经网络模型可以通过学习正常数据的分布规律，判断新数据是否属于异常类别。

这种异常检测方法可以应用于金融欺诈检测、网络安全监测等领域，能够帮助快速发现潜在的异常事件。

同时，基于神经网络的分类算法能够将数据实例划分到不同的类别中，从而实现对数据的有效分类和统计。

基于神经网络的数据挖掘算法研究数据挖掘是从海量数据中发掘出有用信息或者知识的过程，它可以应用于各个领域，包括商业、科学、医疗等等。

数据挖掘算法作为数据挖掘的核心，其性能优劣之间的差距很大，对研究者的能力和经验要求也很高。

近年来，随着神经网络技术的不断进步，基于神经网络的数据挖掘算法也成为了研究的热点之一。

本文将从神经网络算法入手，展开关于基于神经网络的数据挖掘算法研究的讨论，探究其细节和应用。

1.神经网络算法的基本原理神经网络具有模仿人类大脑神经元结构和学习机制的特点。

神经网络算法由输入层、隐藏层、输出层组成，其最基本的组成部分是神经元。

神经元接收来自其他神经元的信号，通过权值调节和激活函数的处理，将信号传递给下一层神经元。

神经网络算法通过不断调节神经元之间的权值，优化模型，实现预测或分类等任务。

2.基于神经网络的数据挖掘算法分类基于神经网络的数据挖掘算法主要包括回归算法、分类算法和聚类算法。

回归算法用于预测数值型数据，其中最常用的算法有BP神经网络和RBF神经网络。

分类算法用于将数据分类到某个类别，其中最常用的算法是多层感知机（MLP）神经网络和自组织映射（SOM）神经网络。

聚类算法用于将数据根据相似性进行分组，其中最常用的算法是自适应共振理论（ART）神经网络和K-Means网络。

3.神经网络算法的优势相较于传统的数据挖掘算法，基于神经网络的数据挖掘算法具有以下优势：（1）对大规模、高维度的数据具有更好的适应性。

（2）具有较强的非线性建模能力，能够处理复杂的关系。

（3）具有较好的泛化性能，能够避免过拟合。

（4）能够从噪声数据中提取有效特征。

（5）能够进行增量学习，适应动态的数据环境。

4.基于神经网络的数据挖掘算法研究应用（1）基于神经网络的销售预测基于神经网络的销售预测是商业领域中一个经典的应用场景。

通过以往的销售数据作为训练数据，建立神经网络模型，可以预测未来的销售量。

此外，还可以通过模型分析，提取出影响销售的重要特征。

基于BP人工神经网络改进算法的数据挖掘技术应用研究黄晓亚
【期刊名称】《南通职业大学学报》
【年(卷),期】2007(021)004
【摘要】在阐述数据挖掘技术的产生背景、过程和一些常用方法的基础上,针对原有BP神经网络算法效率较低、易陷入局部极小等不足,提出了一种改进的BP算法,并对其进行推理和验证:同时将其应用到病人数情况预测中.结果表明,与标准的BP 算法相比,改进的BP算法具有更好的精度和更高的效率.
【总页数】4页(P68-71)
【作者】黄晓亚
【作者单位】南通职业大学,电子工程系,江苏,南通,226007
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.基于BP人工神经网络改进算法的绝缘子污秽预测 [J], 苏渊;刘赟
2.基于改进遗传算法的网络差异数据挖掘算法 [J], 王慧;张翠羽
3.基于FP算法改进的多层次关联规则数据挖掘算法 [J], 操漫成
4.基于HORAFA算法的改进增量数据挖掘算法 [J], 党圣鸣;高敬媛;姚宏
5.基于隶属度函数的BP人工神经网络改进算法 [J], 徐雅斌;杜鹏
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基于BP神经网络算法的数据挖掘方法研究
蒋菱;叶明亮
【期刊名称】《电脑编程技巧与维护》
【年(卷),期】2011(000)018
【摘要】详细介绍了数据挖掘技术的相关概念、任务以及神经网络原理,指出了传统的BP算法在数据挖掘过程中的不足之处,提出了一种变异的BP神经网络算法,大大提高了BP神经网路算法的收敛速度.
【总页数】2页(P44-45)
【作者】蒋菱;叶明亮
【作者单位】四川大学计算机学院,成都610207;四川大学计算机学院,成都610207
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于数据挖掘的BP神经网络模型的一种改进算法 [J], 王建国;张玥
2.基于粗糙集与BP神经网络的分布式数据挖掘算法 [J], 洪月华
3.基于BP神经网络的高空气象数据挖掘方法研究 [J], 苏丹
4.基于粗糙集理论和BP神经网络的数据挖掘算法 [J], 徐泽柱;王林
5.基于单位BP神经网络算法的数据挖掘技术在电力客户信用等级评价中的应用研究 [J], 黄文杰;冯新红;郭晓鹏
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基于神经网络的数据挖掘技术研究与应用最近几年，随着人工智能技术的不断发展，神经网络成为了数据挖掘领域的热门算法之一。

神经网络模拟了人类大脑神经元之间的相互作用，可以帮助挖掘大量的数据信息，并从中找到有用的、隐含的模式和规律。

本文将探讨神经网络在数据挖掘中的应用和研究现状。

一、神经网络简介神经网络是一种基于人工神经元模型构建的模型，它具有并行处理能力和自适应能力。

神经网络有多层结构，每层包含多个神经元，每个神经元都可以接收多个输入，对这些输入进行线性组合或非线性变换，并将结果传递给下一层神经元。

神经网络的学习过程分为监督学习、无监督学习和强化学习。

其中，监督学习在训练时需要提供输入和输出的“答案”，网络通过与“答案”比较的方式来调整权值和偏置，降低损失函数的值。

无监督学习则是自组织特征映射、自编码、聚类等算法，网络通过自身学习数据的统计规律来调整权值和偏置。

强化学习则是通过重复试错的方式，使网络根据奖励信号逐步逼近最优解。

二、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非常广泛，以下列举几个常见的应用场景：1. 预测类任务神经网络可用于对股票价格、交通拥堵、气温变化等进行预测。

如，通过历史气象记录，建立气温预测模型，可以用来预报未来几天的气温。

2. 分类类任务神经网络可用于对文本、图像、音频等数据进行分类。

如，通过神经网络分类算法，可以对绿色植物的种类进行自动识别。

3. 生成类任务神经网络可用于生成新的图像、音频、文本等数据。

如，通过图像自编码器可以重构和生成新的图像。

4. 异常检测神经网络可用于检测和预测异常情况。

如，在工厂生产线上，神经网络可以监测正在生产的产品的物理特征，并自动检测到可能存在的缺陷。

三、神经网络的研究现状目前，神经网络技术得到了广泛的研究和应用，各界专家也不断尝试改进其算法和提高训练效率和性能。

以下介绍几个当前热门的研究方向：1. 深度学习深度学习是神经网络研究的热点之一，其模型包含多个隐藏层，可以用来处理大规模、复杂的数据集，如图像、视频、语音和自然语言等。

基于神经网络算法的数据挖掘技术研究随着互联网普及和大数据技术的发展，数据已经成为当今社会中最为珍贵的资源之一。

然而，数据本身并没有任何意义或用处，只有通过对数据的分析和挖掘，才能发现内在的信息和规律，并从中获得更加有价值的知识和洞见。

因此，数据挖掘技术在当今各行各业都扮演着越来越重要的角色，而基于神经网络算法的数据挖掘技术则是其中最为先进和热门的一种。

一、神经网络算法简介神经网络是一种模仿生物神经网络的计算模型。

它由大量的节点（或称为神经元）组成，这些节点通过建立连接关系，完成信息处理和学习过程。

每个节点接收到来自其他节点的信号后，会将信号加权求和，然后通过一个非线性的激活函数计算出输出值，并传递到其他节点中。

通过逐层反复学习和调整神经网络中每个节点之间的权重值，就能不断提高神经网络的准确度和泛化能力。

神经网络算法是一种非常灵活和强大的多元线性回归方法，适用于分类、回归、聚类、特征提取等许多数据挖掘任务中。

神经网络算法具有自适应性和非线性表达能力强的特点，因此它能够充分挖掘数据中复杂、非线性、噪声干扰等问题，从而提高模型的预测和泛化能力。

二、基于神经网络算法的数据挖掘应用1. 预测分析基于神经网络算法的预测分析技术已经广泛用于金融、医疗、气象、农业、环境等领域。

通过建立合适的模型，神经网络可以预测未来的物价、股票走势、疾病发生率、天气变化等重要指标，为决策者提供有力的数据支持。

同时，神经网络还可以实现图像、语音、文本等非结构化数据的预测和分类任务。

2. 健康医疗随着医疗技术不断发展，电子病历和医学影像等数据被广泛应用到临床诊疗中。

通过分析患者的病情和历史数据，神经网络可以实现疾病预测、精准诊断、治疗方案推荐等应用，帮助医生更好地治疗患者，并提高医疗效率和质量。

3. 物联网物联网是指通过各种物理设备和传感器等技术，将各种智能设备、传感器和网络连接起来，实现设备和数据的智能化交互和共享。

基于神经网络算法的数据挖掘技术可以对物联网中产生的海量数据进行有效分析和挖掘，实现智能监控、自动控制、预测维护等功能，从而提高生产和管理效率。

基于神经网络的数据挖掘算法研究王春梅【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2017(040)011【摘要】The neural network can classify and predict the various network models. The data mining algorithm based on BP neural network and SVM is applied to the air quality prediction in Xi'an region. Although the BP neural network and SVM method have different generalization ability and convergence ability, the past historical data is used to train the network model. The ex-perimental results prove that the data mining algorithm can predict the future data accurately.%神经网络可以实现分类、预测等多种网络模型.将神经网络的BP(前馈神经网络)和SVM(支持向量机)数据挖掘算法应用于西安地区的空气质量预测,虽然它们的泛化和收敛能力不同,但通过以往的历史数据训练网络模型.实验结果证明该算法可以较准确地预测未来的数据.【总页数】4页(P111-114)【作者】王春梅【作者单位】西安邮电大学计算机学院,陕西西安 710121【正文语种】中文【中图分类】TN711-34【相关文献】1.基于距离离群点数据挖掘技术的防窃电算法研究 [J], 陈永健2.基于C4.5数据挖掘算法研究与实现 [J], 蒲海坤;高鑫;桑鑫3.基于C4.5数据挖掘算法研究与实现 [J], 蒲海坤;高鑫;桑鑫4.基于关联规则与相似度的数据挖掘算法研究 [J], 李英;汤庸5.基于电力负荷历史数据挖掘的负荷预测算法研究 [J], 梁锦来;胡福金因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于神经网络的数据挖掘方法研究近年来，随着互联网和大数据时代的到来，数据挖掘技术逐渐走进人们的日常生活中，成为各行各业决策和预测的重要工具，同时也促进了现有技术的快速发展。

基于神经网络的数据挖掘方法是其中的一个重要分支，其具有处理复杂问题和泛化能力强的优点，在生物医学、金融、自然语言处理等领域得到广泛应用。

本文着重介绍基于神经网络的数据挖掘方法在研究中的应用、发展现状以及未来方向等方面。

一、基于神经网络的数据挖掘方法概述基于神经网络的数据挖掘方法主要基于人工神经网络（Artificial Neural Network），即一种模拟人脑神经细胞之间相互连接的计算模型，通过网络的输入、隐藏层和输出层建立分类、回归等模型。

其优点在于可以发现数据之间的内在联系和规律、处理多变量、非线性等问题，并且不需要先验假设，可以自适应地调整模型参数，从而更好地处理实际问题。

基于神经网络的数据挖掘方法包括分类、回归和聚类等多种模型。

其中，分类模型是根据已有的输入与输出数据，建立神经网络来预测新输入的类别；回归模型是根据输入数据的特征，建立神经网络来预测数值型输出；聚类模型是通过将输入数据分组来发现数据中的潜在模式和隐藏结构。

二、应用案例基于神经网络的数据挖掘方法在许多领域都得到了应用，如生物医学、金融、自然语言处理等。

以下分别介绍一些典型案例：1. 生物医学领域在生物医学领域中，基于神经网络的数据挖掘方法可用于预测疾病的发展、诊断、治疗以及基因组学研究等。

例如，一个基于神经网络的混合模型曾被用于预测癫痫的发作次数，该模型在预测发作的类型和次数方面表现出较高的准确率。

2. 金融基于神经网络的数据挖掘方法也广泛应用于金融领域，用于预测股票价格、信用评级等。

例如，在股票价格预测方面，研究者使用神经网络模型对上市公司过去12年的财务数据进行分析，通过这些数据预测近期股价波动。

随着越来越多的新数据被用于训练模型，预测模型对未来的股票价格也变得更加准确。

BP神经网络在数据挖掘中的应用摘要：随着信息技术的发展以及数据库管理系统的广泛应用，作为系统数据支撑的数据库，其存储的数据量急剧增大。

运用数据挖掘技术，可以提取到这些海量的数据背后隐藏着的许多重要信息。

但是，目前在大量非线性、多目标的复杂数据挖掘中仍存在一些问题。

而神经网络在处理非线性、多目标数据方面有着较大优势。

因此，本文将神经网络与数据挖掘相结合，阐述了BP神经网络在数据挖掘中应用的关键技术及实现方法。

关键词：数据挖掘；BP神经网络；分类1数据挖掘技术1.1数据挖掘的含义随着数据库技术及信息技术的不断发展，数据库管理系统在各个行业得到广泛应用。

随之而来，数据库中存储的数据量急剧增长。

在这些海量数据背后，隐藏着许多的重要信息，如果能把这些信息通过某种方式从数据库中抽取出来，将为数据的所有者创造出很多潜在利润和价值。

这种从海量数据中挖掘提取出可能有潜在价值信息的技术，称之为数据挖掘（DataMining）。

[1]1.2数据挖掘的功能数据挖掘的目标是帮助决策者发现数据间潜在的关联、特征、趋势等可能有潜在价值的信息，从而做出前摄的、基于的决策。

为企业带来利益或者为科学研究寻求到突破口。

其主要功能如有：（1）预测：数据挖掘可以在大型数据库中的海量数据中寻找预测性信息，把握分析对象发展的规律，对未来的发展趋势做出预见.（2）关联分析：数据关联是数据间存在的一类重要的可被发现的。

关联分析的主要目的是找出数据库中隐藏的关联与关联网。

（3）聚类：识别出分析对象数据内在的关联规则，按照这些规则把对象分成若干类。

（4）分类：按照分析对象的属性及特征，建立不同的组类来描述事物。

（5）偏差检测：在数据库的数据中，常有一些异常数据，从数据库中识别检测这些偏差很有意义。

1.3数据挖掘的处理过程数据挖掘的处理过程是一个迭代的人机交互过程，主要由以下部分组成：（1）问题定义：在数据挖掘开始之前，最重要的就是要理解数据所涉及领域内的业务问题，在此基础上对目标进较为行明确的定义。