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文档简介

数据仓库与数据挖掘技术第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SQL Server 2005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指定表类型图8-14指定数据类型图8-15指定列的内容和数据类型图8-16完成数据挖掘结构的创建图8-17“次级”提升图图8-18“次级”分类矩阵图习题81. BP神经网络有哪些优缺点？试各列举3条。2. 人工神经元有哪些性质？3. SOFM神经网络的学习算法步骤?4
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