统计聚类RBF神经网络的孤立点检测研究

本方法利用模糊C均值算法简化和提取文本特征向量。结合自适应遗传算法优化RBF神经网络权值，构建RBF网络集成模型进行文本分类。实验验证了其较高的分类效率和准确率。

输入层：感知单元连接网络和环境隐含层：非线性变换，输入空间到隐层空间输出层：线性，响应训练数据

针对数据源中存在的错误数据问题，深入探讨了孤立点检测技术在数据清理过程中的重要作用，并提出了一种基于孤立点检测的有效数据清理方法。论文首先对现有的几种常用孤立点检测方法进行了比较分析，选择出一种性能优异的算法用于检测数据源中的孤立点数据，最后通过一个实例验证了该方法的有效性，结果表明，基于孤立点检测的数据清理方法能够有效识别并处理数据源中的错误数据。

包括建模、预测和聚类等功能的七个RBF神经网络的源代码。这些代码涵盖了多个应用领域，展示了RBF网络在不同任务中的应用方式。

这个matlab编写的SOM自组织神经网络由三个.m文件组成，适合初学者学习。

皇家空军内包含用于径向基函数（RBF）应用程序的Python软件包，用于数据插值/平滑及不规则域上的PDE求解。此软件包受到Gregory Fasshauer的《使用Matlab的无网格近似方法》和Bengt Fornberg与Natasha Flyer的《径向基函数在地球科学中的应用入门》的影响。详细文档可供查阅。特征包括RBF插值函数评估及其精确导数计算，用于噪声数据的N维插值与平滑。还包含一种用于解决大规模PDE的RBF-FD权重算法，以及通过频谱RBF方法或RBF-FD方法求解PDE的节点生成算法。此外，还提供了用于高斯过程回归（GPR）的高斯过程抽象及霍尔顿序列发生器。安装此软件包需使用numpy、scipy、sympy、cython和rtree软件包。

聚类方法是数据挖掘中常用的技术，它根据对象的相似性将它们分组。模糊c均值聚类算法（FCM）是一种根据隶属度确定每个元素属于某个类别的方法。FCM将n个数据向量分为c个模糊类别，并计算每个类别的聚类中心，以最小化模糊目标函数。

本研究探索了循环神经网络 (RNN) 在信号降噪任务中的应用。RNN 具有强大的时序数据处理能力，能够捕捉信号中的时间依赖关系，从而有效地滤除噪声，还原信号的真实形态。 我们利用 Matlab 构建了 RNN 降噪模型，并通过实验验证了其有效性。结果表明，相较于传统的信号降噪方法，RNN 模型在降噪性能上具有显著优势，尤其是在处理复杂噪声和非线性信号方面。 本研究为信号降噪领域提供了一种新的思路，并为 RNN 在其他领域的应用提供了参考。

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。