人工神经网络在数据挖掘中的应用

"数据挖掘与知识发现(70神经网络)可用.pdf，主讲：刘以安，内容涉及人工神经网络在多个领域的应用，以及生物神经元网络和人工神经元模型的介绍" 本文主要探讨了数据挖掘与知识发现中的一个重要工具——人工神经网络(ANN)。人工神经网络是一种受到生物神经元结构启发的数学模型，旨在模拟人脑的知识表示、存储和推理过程。在实际应用中，ANN已广泛应用于模式识别、视觉和听觉系统、智能计算、机器人控制、信号处理、优化问题解决、记忆、编码理论、医学诊断、金融决策和数据挖掘等多个领域。 首先，文章介绍了生物神经元网络的概念。神经元是人脑的基本构成单元，数量庞大，约有1000亿至1万亿个。每个神经元由细胞体、树突和轴突组成，其中细胞体负责信息处理，树突接收信息，轴突则发送信息。神经元之间的信息传递发生在突触，且突触的传递方向性和效果各异。这种复杂的网络结构使得大脑具备了高度的信息处理能力。 接着，文章阐述了人工神经元模型。人工神经元是对生物神经元的数学化简化和功能模拟。它们通常具有多输入单输出的特性，可以进行时间加权和空间加权处理，并且能够产生和传递脉冲。此外，人工神经元的反应是非线性的，存在一个激活阈值，这使得它们能处理复杂的非线性关系。 人工神经网络的基本结构由大量的人工神经元通过连接权重相互连接而成。每个神经元接收到多个输入信号，通过加权和非线性转换产生输出。这个过程可以通过学习来调整连接权重，以适应特定任务的需求。学习过程通常包括前向传播和反向传播，用于计算误差并更新权重，从而提高网络的预测或分类能力。 在数据挖掘和知识发现中，人工神经网络可以用来从大量数据中自动提取模式和规律。例如，它可以用于分类任务，将数据分成不同的类别；也可以用于聚类，找出数据的内在结构；甚至用于关联规则学习，揭示变量之间的关系。通过神经网络的学习能力，可以处理高维度、非结构化的数据，这在传统的统计方法中可能非常困难。 人工神经网络是数据挖掘和知识发现的重要技术之一，它借鉴生物学原理，构建出强大的模型来处理复杂的问题。通过对大量数据的分析，神经网络可以揭示隐藏在数据背后的模式，为决策提供支持，推动科学研究和技术进步。