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第8章人工神经网络方法
8.1人工神经网络的基本概念
8.1.1人工神经元原理
图8-1神经元模型
图8-2常见的作用函数
8.1.2人工神经网络拓扑结构
2数据结构(C++版)
图8-3典型的神经网络结构
8.1.3人工神经网络学习算法
1.神经网络的学习方式
2.神经网络的学习规则
8.1.4人工神经网络泛化
图8-4BP神经网络的拓扑结构
数据仓库与数据挖掘技术
8.2误差反向传播(BP)神经网络
8.2.1BP神经网络的拓扑结构
8.2.2BP神经网络学习算法
8.2.3BP神经网络设计
8.3自组织特征映射(SOFM)神经网络
8.3.1SOFM神经网络的拓扑结构
图8-5SOFM神经网络的拓扑结构
8.3.2SOFM神经网络聚类的基本算法
8.3.3SOFM神经网络学习算法分析
1.学习率
2.邻域
4数据结构(C++版)
8.4Elman神经网络
8.4.1Elman神经网络的拓扑结构
图8-6Elman神经网络的拓扑结构
8.4.2Elman神经网络权值计算
8.5Hopfield神经网络
8.5.1Hopfield神经网络的拓扑结构
图8-7Hopfield神经网络的拓扑结构
数据仓库与数据挖掘技术
8.5.2Hopfield神经网络学习算法概述
8.5.3离散Hopfield神经网络
8.5.4连续Hopfield神经网络
1.设置互连权值
2.未知类别初始化
3.迭代直到收敛
8.6利用SQLServer2005神经网络进行数据挖掘
8.6.1数据准备
图8-8统计类别个数的实现
6数据结构(C++版)
图8-9更新表中数据
8.6.2挖掘流程
图8-10经处理的tdm数据示意图
数据仓库与数据挖掘技术
图8-11选择数据挖掘技术
图8-12选择数据源视图
图8-13指定表类型
8数据结构(C++版)
图8-14指定数据类型
图8-15指定列的内容和数据类型
数据仓库与数据挖掘技术
图8-16完成数据挖掘结构的创建
图8-17“次级”提升图
10版)
图8-18“次级”分类矩阵
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