神经网络在数据挖掘中的分类聚类和规则抽取研究

安全技术-网络信息-神经网络的分类聚类功能及其规则抽取研究.pdf 本文研究的主要内容是对神经网络的分类聚类功能及其规则抽取进行研究。神经网络是一种非线性预测模型，可以完成分类、回归、聚类、规则抽取等功能。本文首先对神经网络的分类进行了研究，包括BP网络分类器的初值确定方法、快速自适应神经网络分类器(FANNC)的设计等。然后，对神经网络的聚类功能进行了研究，包括模糊自组织特征映射模型(FSOM)和改进的FCNN网络模型的学习算法等。最后，对神经网络的规则抽取进行了研究，包括从FANNC网络中抽取JF-THEN规则的方法等。 神经网络是一种重要的数据挖掘技术，可以自动地从大量的原始数据中挖掘出具有规律、富有意义的模式。神经网络的分类功能可以完成对数据的分类和预测，聚类功能可以完成对数据的聚类和规则抽取。因此，神经网络在数据挖掘和知识发现中扮演着重要的角色。 数据挖掘是指从大量的数据中发现有价值的模式和规律的过程。数据挖掘的技术主要包括统计分析方法、神经网络方法、决策树方法和遗传算法等。其中，神经网络方法是一种重要的数据挖掘技术，可以完成对数据的分类、回归、聚类和规则抽取等功能。 神经网络的分类功能可以完成对数据的分类和预测。BP网络分类器是一种常用的神经网络分类器，可以完成对数据的分类和预测。快速自适应神经网络分类器(FANNC)是另一种神经网络分类器，可以完成对数据的快速分类和预测。 神经网络的聚类功能可以完成对数据的聚类和规则抽取。模糊自组织特征映射模型(FSOM)是一种常用的神经网络聚类算法，可以完成对数据的聚类和规则抽取。改进的FCNN网络模型的学习算法是另一种神经网络聚类算法，可以完成对数据的聚类和规则抽取。 神经网络的规则抽取功能可以完成对数据的规则抽取。从FANNC网络中抽取JF-THEN规则的方法是一种常用的神经网络规则抽取方法，可以完成对数据的规则抽取。 本文对神经网络的分类聚类功能及其规则抽取进行了研究，旨在提高神经网络在数据挖掘和知识发现中的应用价值。