神经网络：数据挖掘算法简介

随着数据库技术的成熟和数据应用的普及，大规模数据库和数据仓库的建立，人们开始面对“数据丰富，但信息贫乏”的挑战。数据挖掘技术从海量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的知识和规则，这些规则揭示了数据库中一组对象之间的特定关系，为经营决策、金融预测等提供依据。专注于神经网络算法在数据挖掘中的应用问题，这种算法具有高准确率和强大的抗噪声能力。SQL Server 2005提供了一种简单的方式来应用神经网络算法，适用于SQL Management Studio、BI Dev Studio等环境，用于创建神经网络挖掘模型。

SOFM神经网络基础算法 将介绍自组织映射（SOFM）神经网络的基本算法。SOFM是一种无监督学习算法，用于数据可视化和降维。它利用竞争学习原理，将高维输入数据映射到低维输出空间中。将涵盖SOFM算法的步骤、权重更新规则和算法的应用。

BP神经网络（反向传播神经网络）是一种常见的监督学习算法，常用于分类、回归等任务。其基本原理包括前向传播和反向传播，通过计算误差并调整网络参数来优化模型。以下是MATLAB实现BP神经网络的基本步骤： 数据预处理：准备训练数据，并对数据进行归一化或标准化处理。 初始化权重和偏置：随机初始化神经网络的权重和偏置。 前向传播：输入数据通过网络层进行计算，得到预测值。 误差计算：使用均方误差（MSE）等指标计算预测结果与实际结果之间的差异。 反向传播：通过梯度下降法更新权重和偏置，减少误差。 训练迭代：多次迭代直到误差收敛或达到预设的停止条件。 测试与评估：用测试数据评估模型的效果。

BP神经网络的MATLAB代码实现展示了其基本的架构和训练过程。首先，定义网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量。其次，初始化权重和偏置，然后通过前向传播计算输出，使用误差反向传播算法调整权重和偏置。最后，通过多次迭代训练网络，直到误差满足要求。该代码适用于简单的分类和回归任务，具有较好的学习能力和泛化性能。

该程序包提供了多种神经网络算法，使用C语言编写，可用于各种机器学习和人工智能应用。

这是一份详细说明如何利用matlab实现遗传神经网络算法的文件，适合于理解遗传算法和神经网络模型的学习和参考。

本研究探讨了遗传神经网络在数据挖掘中的应用，重点分析其在处理复杂数据时的优势与效果。通过实验验证，提出了改进的算法，提高了挖掘效率。

神经网络是由许多神经元之间的连接组成，例如下图显示了具有中间层（隐层）的B-P网络。BP神经网络是一种数学模型，其详细解析如下。

BP神经网络重要函数 在MATLAB中构建和训练BP神经网络，可以使用以下重要函数： | 函数名 | 功能 ||---|---|| newff() | 生成一个前馈BP网络 || tansig() | 双曲正切S型(Tan-Sigmoid)传输函数 || logsig() | 对数S型(Log-Sigmoid)传输函数 || traingd() | 梯度下降BP训练函数 |