知識發(fā)現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挖掘方法研究及應(yīng)用.pdf

1、知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘(KDD)是計算機(jī)科學(xué)中新興的重要研究領(lǐng)域。目前，KDD所解決的問題不僅源于客戶數(shù)據(jù)庫和交易數(shù)據(jù)庫而且擴(kuò)展到多媒體數(shù)據(jù)庫、空間數(shù)據(jù)庫、時間數(shù)據(jù)庫以及Internet網(wǎng)上的分布式信息，多學(xué)科的先進(jìn)技術(shù)在這里匯集和交融。KDD中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是最近廣受關(guān)注的重要研究方法之一，其固有的并行分布式處理特性使其在KDD研究中具有遠(yuǎn)大的前景和重要的意義。該文系統(tǒng)地研究了KDD信息處理中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法及其應(yīng)用。根據(jù)KDD的特點(diǎn)提出了

2、多種有效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和算法，同時對提出的方法進(jìn)行了一定的應(yīng)用研究。歸納起來，該文的主要內(nèi)容可分為如下五大部分:第一部分詳細(xì)研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本學(xué)習(xí)模型與算法;第二部分提出了基于空間全局基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的序貫學(xué)習(xí)模型和算法，通過所定義的網(wǎng)絡(luò)輸出裕度作為確定權(quán)值調(diào)整和結(jié)構(gòu)自適應(yīng)調(diào)整的判據(jù)，使網(wǎng)絡(luò)能在記憶舊知識的前提下有效地序貫學(xué)習(xí)新知識;第三部分提出了一種具有多臺階神經(jīng)元的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);第四部分提出了混沌模式的新概念，指出在數(shù)據(jù)庫中介于確定模式