"基于数据挖掘的神经网络算法研究：现代数字通信论文"

本论文主要研究了基于数据挖掘的神经网络算法，旨在挖掘大量隐藏信息中的有用信息。随着信息科学技术的飞速发展，信息量呈爆炸式增长，其中蕴藏着许多有价值的隐藏信息，数据挖掘技术应运而生。数据挖掘作为一个跨学科的研究领域，吸收了模式识别、统计抽样、人工智能以及机器学习等学科的思想方法，近年来成为研究的热点。神经网络算法在数据挖掘中得到了广泛的应用，其强大的非线性映射能力在数据分类中发挥着重要作用。在本论文中，小组成员黄锦雨、陈萍、石志倩和朱亚亭，以及导师李屹，分别负责系统整体设计、神经网络算法的设计与实现、图像特征提取算法的设计与实现、系统级联与数据仿真以及结果分析等工作。 数据挖掘技术的发展对于信息的处理和利用起到了重要的作用。本论文从神经网络算法出发，研究了数据挖掘技术在信息处理中的应用。神经网络算法在数据挖掘中有很强的非线性映射能力，能够高效地挖掘出有用的信息。在信息爆炸式增长的今天，神经网络算法的研究变得尤为重要。除了神经网络算法，本论文还涉及了图像特征提取算法的设计与实现，这在数据挖掘的图像分类中具有重要的应用价值。随着数码相机、摄像机移动等终端的普及，数字图像的数据量急剧增加，人工分类已经难以满足需求，因此急需有效的数据挖掘技术来处理这些数据。 从实验室的角度来看，本论文的研究成果不仅涵盖了数据挖掘技术的理论研究，还包括了实际的系统级联与数据仿真，以及对结果的分析。这为数据挖掘技术在实际应用中提供了重要的参考。石志倩和朱亚亭负责的图像特征提取算法的设计与实现从另一个角度体现了数据挖掘技术在图像相关领域的应用前景。通过他们的工作，对于数据挖掘在图像分类中的作用有了更加深刻的理解。 在当今信息科技迅猛发展的背景下，数据挖掘技术无疑将继续发挥重要作用。本论文的研究成果不仅在理论上有重要的意义，更在实际应用中具有重要的参考价值。数据挖掘技术的发展将极大地促进信息的处理和利用，为人们的生活带来更多的便利。希望本论文的研究能够对于数据挖掘技术的进一步应用提供有益的启示，为相关领域的研究和实践提供有力的支持。