基于神经网络的数据挖掘方法
基于改进BP神经网络算法的数据挖掘技术的研究
它是基于梯度法的极小化二次性能指标函数， 即Ｅ＝∑ ＿ Ｅ ｍｌｋ
～ ｎ。
式 ， 为 部 差 数即ｋ＞ （） ∑ －ｋ ∑ 中Ｅ 局 误 函 ，Ｅ ． １ Ｙ ｅ ｋ ； ｋ ｋ ＝ ｋ ｅ＝ ）
寻 求 目标 函数 的极小 有两 种 基本 方法 ， 即逐 个处 理和 成批 处理 。所 谓逐 个处理 ， 既随 机依 次输 入样本 ， 每输 入一个 样本 都进 行连 接权 的调整 。所谓成 批 处 理， 在所 有 样本 输入 后 计 算其 总 误差 进 行 。 是
文章编 号 ：０ ９ ９ ４ ２ １ ） １ ０ ５ ２ １ ０ — １Ｘ（０ ０ ３ ０ ７ ０
１数据 挖掘 技 术 数据 挖掘技 术 （ａ ａ Ｍｎ ｎ ｅｈ ｏ ｏ ｙ 是运 爿基于 计算机 的 方法， Ｄ ｔ ｉ ｉｇ Ｔ ｃｎ ｌ ｇ ） ｊ 包括新 技术， 而在大 量 的数 据 中获得 有效 的 、 从 潜在有 用价 值 的、 终可理 解 最 的模 式 的非平 凡过程 。 用数 据挖 掘技术 到数 据处 理 中， 以提 高数据 处理 效 应 可 率、发现数 据之 间存在 的关 系， 改变 目前数 据 分析人 员更 多地依 赖 自身 的直 觉和 经验 来进 行判 断 的局 面， 为企业 带来 利益 ， 为科 学研 究寻 找最 佳解 决 或
设 隐含层 数 为 Ｌ 第 ｒ隐含层 连接 权 ｗｒ 阵第 Ｐ行 的调整 方程 为 ： Ｉ 矩
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口
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当 ｒ ＝Ｌ 时 ，ｈ ” ｋ ， 由上 式 分 析 可 见 ， 隐 含 层 局 部 的 误 差 ＝ｘ ，
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基于改进神经网络的数据挖掘
Ｍｉｒｃｍｐ ｔｒＡ ｐｉａｉｎ ｏ． ３Ｎｏ ７ ２０ ｃｏｏ ｕｅ ｐ ｌ ｔ ｓ １２ ， ． ，０ ７ ｃ ｏ Ｖ 文 章 编 号 ：０ ７ ７７ ２０ ）７ ０ １ 一Ｏ １ ０ — ５Ｘ（０ ７ ０ — ０ ４ ２
研 究 与 设 计
ｋ— ｋ— １ 一
性 。 由 于神 经 网络 算 法 仍 旧是 最 速 下 降 法 ， 不能 避 免 局 部 但 仍
极 值 问 题 。 拟退 火 算 法 通 过 逐 步 减小 网络 联 接 权 的修 改 量 ， 模 使 神 经 元 网络 在 寻 找 全 局 极 小 点 区 域 时 ， 足 够 的 “ 量 ” 有 能 从 局 部 极 小 点 跳 出来 ， 旦 进 入 全 局极 小值 区 域 ， 接 权 的修 改 一 联
量 将 变 小 ， 网络 没 有 足 够 的“ 量 ” 出 来 ， 模 拟 退 火 算 法 使 能 跳 故
基 本 解 决 了局 部 极 值 问 题 。 用 Ｃ ｕｈ 使 ａ ｃ ｙ训 练 能 够 提 高训 练速
根据 距 离 的选 取 更 新 划 分 矩 阵 ｕ 根据 划 分 矩 阵 ｕ， 新 聚 类 中心 Ｐ 更
为 解 决 Ｆ Ｍ 算 法 的有 效性 问题 和局 部最 小 问 题 ， 者 提 Ｃ 作
掘就是为顺应这种需要应 运而生发 展起来 的数据处理技 术 ， 聚类 、 策树 、 经 网络 是 数 据 挖 据 中 的重 要 技 术 。在 聚 类 方 决 神 面 ， 何 创 新 或 改 进 算 法 以提 高 聚 类 有 效 性 是 当前 研 究 的热 如 点 问 题之 一 。在 聚 类 分 析 中 ， 目前 往 往 将 两 种算 法 混 合 进 行 。 本 文 提 出 了三 种 算 法 混 合 的新 方 法 ， 即基 于 改 进 的 模 糊 逻 辑 神 经 元 网络 算 法 的 Ｆ Ｍ 算 法 ， 过 试 验 ， 大 多 数 情 况 下 可 Ｃ 经 在
神经网络在数据挖掘中的应用
神经网络在数据挖掘中的应用随着计算机科学的快速发展，数据挖掘技术已经成为了数据分析领域中的重要手段。
它可以从庞大的数据集中发现隐藏的模式和规律，帮助人们预测未来趋势，优化决策。
在数据挖掘中，神经网络是一种非常重要的工具，它在各种数据挖掘任务中都具有重要的应用价值。
本文将介绍神经网络在数据挖掘中的应用，并探讨其未来发展方向。
一、神经网络简介神经网络是一种模拟生物神经系统的计算机模型，它可以通过学习发现数据中复杂的模式，并用于分类、预测和优化等任务。
神经网络由许多神经元组成，这些神经元之间构成了一个复杂的网络结构。
在神经网络的学习过程中，神经元之间会自动调整其连接权重，从而实现对训练数据的拟合。
二、1.分类在分类任务中，神经网络被广泛应用。
通过对已经分类的数据进行学习，神经网络可以自动地对新数据进行分类。
神经网络的分类精度通常比传统的分类算法要高，尤其是在处理非线性分类问题时效果更加明显。
例如，在银行领域，可以使用神经网络对信用风险进行分析，帮助银行挑选优质的客户，提高贷款的审核效率；在生物信息学领域，可以使用神经网络对未知蛋白质进行分类，以了解其功能、性质等信息。
2.预测神经网络也可以被应用于预测任务中。
通过对已有的数据进行学习，神经网络可以学习到数据中的规律和趋势。
然后，使用已经学习到的规律和趋势，可以对未来数据进行预测。
例如，在股市预测方面，可以使用神经网络对股票价格进行预测；在气象学方面，可以使用神经网络对未来的气象数据进行预测并进行相应的调整。
3.优化神经网络还可以被用于优化任务中。
在这种任务中，神经网络可以学习到某个系统的局部规律，然后使用这些规律进行优化操作。
在一些大规模、高维的优化问题中，神经网络比其他算法更具有优势。
例如，在交通规划方面，可以使用神经网络对交通网络的优化进行分析，在学校排课方面，可以使用神经网络对课表进行排列，以减少教室的使用率，提高学校的资源利用率。
三、神经网络在数据挖掘中的发展方向随着数据挖掘技术的不断发展，神经网络也在不断发展中。
数据挖掘与神经网络的结合
数据挖掘与神经网络的结合数据挖掘与神经网络的结合是当今科技领域中非常热门的研究方向。
随着互联网的迅猛发展和大数据时代的来临，数据的规模和复杂性都急剧增加，传统的数据挖掘方法面临着巨大的挑战。
而神经网络作为一种强大的模式识别和学习的工具，能够有效地处理大规模的、复杂的非线性数据，为数据挖掘提供了新的思路和方法。
数据挖掘是从大规模数据集中发现有用信息的过程。
它包括从数据中提取出隐藏的模式、趋势和规律，并利用这些知识做出预测和决策。
传统的数据挖掘方法主要基于统计学和机器学习的技术，如决策树、聚类、关联规则挖掘等。
然而，这些方法在处理大规模、高维度、非线性的数据上存在一定的局限性。
而神经网络作为一种模拟人脑神经元网络的计算模型，被认为是解决复杂问题的有效工具。
神经网络是一种由大量互联的神经元组成的计算系统，它模拟了人脑中神经元之间的连接和传递信息的方式。
神经网络能够从数据中学习并建立一种复杂的非线性映射关系，实现模式识别、分类和预测等功能。
相比传统的数据挖掘方法，神经网络具有更强的非线性建模能力和更强大的泛化能力，能够更好地处理复杂的数据关系。
将数据挖掘和神经网络相结合，可以充分发挥两者的优势。
首先，神经网络可以作为一个强有力的数据挖掘工具，应用于特征提取、数据降维、分类和预测等任务。
通过训练神经网络，可以学习到数据中的潜在特征和规律，从而提高数据挖掘的准确性和效果。
其次，数据挖掘可以为神经网络提供更好的数据预处理和特征选择，从而加速网络的训练和提高泛化能力。
数据挖掘方法可以帮助神经网络识别和过滤无关的特征，减少数据的干扰，提高网络的性能和效率。
数据挖掘与神经网络的结合在各个领域都有着广泛的应用。
在金融领域，通过对历史交易数据进行挖掘和建模，可以预测股票价格的波动和市场的走势，辅助投资决策。
在医疗领域，通过分析大量的病例数据和基因数据，可以发现潜在的疾病风险因素和治疗方法，提供个性化的医疗服务。
在电商领域，通过对用户的浏览、点击和购买行为数据进行挖掘，可以实现个性化推荐和精准营销，提升用户的购物体验和消费满意度。
基于模糊神经网络的数据挖掘技术的研究
隐藏着许多重要 的信息 ，人们希望能够对其进行更高层次 的分析 ，以便更好地利用这些数据。为 给决策者提供一个统一 的全局视角 ，在许多领域建立了数据仓库 。但 大量 的数据往往使人们无法 辨别隐藏在其 中的能对决策提供支持 的信息 ，而传统的查询 、报表工具无法满足挖掘这些信息的
需求 。因此 ，需要一种新的数据分析技术处理大量数据 ，并从 中抽取有价值 的潜在知识 ，数据挖 掘 （ ａ ｎ ｇ 技术 由此应运而生。数据挖掘技术也正是伴随着数据仓库技术 的发展而逐步完 Ｄ ｔ Ｍｉ ｎ ） ａ ｉ
大致可经历以下 ５个步骤 ：
（） １ 数据选择。从数据库中提取所需数据及其相关属性 。 （） ２ 数据预处理 。对在数据选择阶段产生的数据 ， 根据需要进行再加工 ， 保证数据的完整性和
一
致性 ， 对缺失 、失真等噪声数据应用数据平滑技术进行处理。针对数据特点 ， 可选取分箱、聚类 、
Ａｓａ Ｐ ｄｆ ｎ ｅ ｅ ｃ ｎ Ｉ ｆ ｒ ｔ ｎＰ ｏ ｅ ｓ ｇｐ ：２ ｉ— ａ ｉ Ｃｏ ｆ ｒ ｎ ｅｏ ｎ ｏ ｍａ ｏ ｒ ｃ ｓ ｉ ， ｐ ３ ０～３ ３ ｃ ｉ ｎ ２
［］ ｒ ｈ ｘｍｇ ， ｒｆ ｎ ｈ ｇ ” ａ ｎ ｇＡ ｄ ｐ ｖ ｅｒｌ ｔ ｒ ｄｌｏ ｉａｃ ａ ｓ ”Ｐｏｅｄｎ ｓ ８Ｄ ｕ ｉ Ｐｏ ｇＺ ａ ，Ｄ ｔ Ｍｉｉ — ｎＡ ａｔ ｅＮ ｕａＮｅ Ｓ ｉ Ｘｕ Ｍｉ ｎ ａ ｎ ｉ ｗｏｋＭｏ ｅ ｆｒ ｎ ｎｉ Ａ ｌ ｉ ， ｒｃｅｉｇ Ｆ ｌ ａｎ ｙ ｓ
利用 目 比较成熟的机器学习方法。 前
（） ５ 神经网络方法 ：神经网络由于本身 良 好的鲁棒性 、自 组织 自 适应性、并行处理 、 分布存储
４ ４
基于BP神经网络算法的数据挖掘方法研究
及的学科 广泛 ，挖掘方法种类也是多种多样 ，他们 的主要任务
主要包括 以下 ４种 ，这也是数据挖掘的最重要 的 ４个任务 ：
（）分类 （ｌｓｉｃｔ ｎ 。数据挖 掘中分类的任务 主要是 １ Ｃａｓ ｉ ｉ ） ｆａｏ
输入层 隐含层 输 出层
训练 分类 函数或者分 类模 型 ，也成 为分类 学 习器 ，该 学习 器 能够按 照预定 义 的模 型把数据 库 中的数据 项映射 指定 的类别 中，也成为有监督学习任务 。 （） 汇总 （ｕ ａｉ ｔ ｎ 。该 任务 的主要 目的是对 数据 ２ Ｓ ｍｍ ｒ ａ ｏ） ｚｉ 进行提取 ，给出一个 比较集 中的描述 形式 ，数据 挖掘 中从数 网络算法 的数据挖 掘方法研 究
蒋 菱 。叶 明亮
（ 四川大学计算机学院 ，成都 ６ ０ ０ ） １２ ７
摘
要 ： 详 细介 绍 了数据挖掘技 术的相关概念 、任务 以及神 经 网络原理 ，指 出了传统的 Ｂ Ｐ算法在数据挖掘过程 中
的不足之 处 ，提 出了一种 变异 的 Ｂ Ｐ神 经网络 算法 ，大大提 高 了 Ｂ Ｐ神 经网路 算法的收敛速度 。 关键词 ： 数据挖掘 ； 经网络 ； Ｐ算法 神 Ｂ
有效 的 。神 经网络通 常用 于解 决分类 和 回归两类 问题 ，神经 网络模 型 的结 构主要 包括输 入层 、输 出层 和隐含层 ，其 中输
基于神经网络的数据挖掘方法评述
文章编号：１０—８ ３２ ０）４０５ －４ ０３２ ４（０７０ －９７０
基于神经 网络 的数据挖掘方法评述
方诗 虹，刘 玉 萍
（ 南民族大学计算机科学与技 术学院，四川成都 ６ ０ ４ ） 西 ｌ０１ 摘 要： 简要叙述 了数 据挖掘 的概念及 几种 主要 的基 于神 经 网络 的数据挖掘 方法，并对这些 方法的研 究现状进行 了评
维普资讯
，
第 ３ 卷第 ４ ３ 期
西 南 民族 大 学 学报 ・ 自然 科 学版
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆ ｏ ｔ ｗｅ ｔ ｉｅ ｓ ｙ ｆ ｒ ｔ ｎ ｌ ｉｓＮａ ｕ ａ ｃｅ ｃ ｉｉｎ ｏ ｒ ａ ｕ ｈ ｓ ｖ ｒ ｉ ｏ ｉ ａ ｉ ｅ ・ ｔ ｒ ｌ ｉｎ ｅＥｄ ｔ ｏ Ｓ Ｕｎ ｔ Ｎａ ｏ ｔ Ｓ ｏ
２ 数据挖掘方 法评述
２１ 基 于神经 元 网络 的方 法 ．
从认知的角度看 ，神经网络模拟人类的形象直觉思维 ． 其最大的缺点是 “ 黑箱 陛，人们难以理解网络的 学习和决策过程．因此有必要建立 “ 白化”机制 ，用规则解释网络的权值矩阵 ，为决策支持和数据挖掘提供说 明． 通常有两种解决方案［】 ３： ＇ ４ （） １ 建立一个基于规则的系统辅助． 神经网络运行的同时，将其输入和输 出模式给基于规则的系统． 然后用
（ 直接从训练好的网络中提取（ ２ ） 分类） 规则． 这是当前数据挖掘使用得比较多的方法．
图 ２ 数 据挖 掘 工 作 流 程
从网络中采掘规则 ，主要有下述两种倾向：
（） １ 网络结构分解 的规则提取 它以神经网络的隐层结点和输 出层结点为研究对象 ，把整个网络分解为许多 单层子网的组合． 这样研究较简单的子网，便于从中挖掘知识． ｕ Ｋ Ｆ 的 Ｔ算法和 Ｔｗ ｌ的 Ｍｏ 算法是有代表 ｏｅ ｌ ｆ Ｍ 性的方法． Ｔ方法的缺点是通用性差 ， Ｋ 且当网络比较复杂时， 算法的复杂性高 ， 容易产生组合爆炸问题 ． 以， 所 对于大规模 网络 ，此类算法在提取规则前 ，需要对网络结构的剪枝和删除冗余结点等预处理工作． 曾任 ，卢 袁 振中提出一种 由预处理和规则提取两阶段组成的方法 ：预处理阶段中包含有动态修正、聚类和删枝部分 ，分别 完成构造 出全联接或者非全联接网络的初步拓扑结构 、删截掉不重要或者多余的隐含节点和联接等工作． 刘振
基于神经网络的时空数据挖掘技术研究
基于神经网络的时空数据挖掘技术研究近年来，随着科技的迅猛发展，数据挖掘技术已然成为了十分热门的领域。
数据挖掘技术的应用范围极其广泛，其中包括了从商业领域到医疗领域等众多领域。
其中，时空数据挖掘技术不仅仅可以帮助我们更好地理解物理现象，还可以帮助我们更好地理解人类行为规律。
而随着人工智能技术的不断发展，越来越多的时空数据挖掘技术基于神经网络进行研究。
一、时空数据挖掘技术概述时空数据挖掘技术是一种研究时空数据中隐藏模式和规律的领域。
时空数据通常包括所有在时空领域上发生的事件和现象，包括地球物理学中的重力场、电磁辐射、地震、气象、流体力学和遥感等各种数据。
时空数据挖掘技术旨在将时空数据转化为有用的信息和知识，以提高数据分析师或研究人员的决策和预测能力。
二、神经网络的理论基础神经网络是一种模拟人脑结构和功能的学习算法，并由此获得知识和经验。
神经网络中的每个节点或神经元相互连接，它们之间的连接是通过权重来表达的，神经元以子节点的形式建立神经网络，通过反向传播算法训练模型。
三、基于神经网络的时空数据挖掘技术1.神经网络应用在时空数据预测中的案例神经网络技术可以应用于时空数据预测领域。
比如，可以应用于根据过去的气象数据预测未来的天气情况。
神经网络预测技术的优点在于其能够自适应”，能够根据数据变化自动改变其学习参数，从而提高预测的准确性。
2.神经网络应用在时空数据分类中的案例神经网络还可以用于时空数据分类方面。
比如，可以使用神经网络将空间中的三维点云数据进行分类。
在这个案例中，神经网络将点云数据抽象为一组训练数据，并以图像的形式输入到模型中进行学习。
这样，神经网络就能够准确地分类点云数据。
四、时空神经网络技术的发展趋势1.神经网络技术与传统数据挖掘技术相结合在未来，时空神经网络技术将与传统的数据挖掘技术相结合。
神经网络模型可以用于解决在时空数据挖掘过程中存在的高维度和复杂的问题，而传统的数据挖掘技术则可以用于处理由神经网络模型产生的数据。
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基于神经网络的数据挖掘
规则提取和评估： 规则提取和评估： 这一阶段从进化后产生的相对简单的网络 中提取分类规则。 规则提取目的就是从网络中提取规则，并 转换为某种易理解的形式表达出来，如决 策树、模糊逻辑等方法。 再利用测试样本对规则的可靠性进行测试 与评估，最后输出有用知识。
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基于神经网络的数据挖掘
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神经网络原理
神经网络是由大量并行分布式 并行分布式处理单元组 并行分布式 成的简单处理单元。 它有通过调整连接强度而从经验知识进行 学习的能力并可将这些知识进行运算。 是模拟人脑 模拟人脑的一种技术系统。 模拟人脑
11Biblioteka 3基于神经网络的数据挖掘
基于神经网络的数据挖掘由以下二个阶段 组成： 网络构造、 网络构造、训练和剪枝 规则提取与评估
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1
数据挖掘技术
数据挖掘的主要功能： 数据挖掘的主要功能： ①分类 分类：按照对象的属性、特征，建立不 分类 同的组类来描述事物。 ②聚类 聚类：识别出分析对象内在的规则，按 聚类 照这些规则把对象分成若干类。
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1
数据挖掘技术
数据挖掘的主要功能： 数据挖掘的主要功能： ③关联规则和序列模式 关联规则和序列模式：关联是某种事物 关联规则和序列模式 发生时其他事物会发生的这样一种联系。 ④预测 预测：把握分析对象发展的规律，对未 预测 来的趋势做出预见。 ⑤偏差的检测 偏差的检测：对分析对象的少数的、极 偏差的检测 端的特例的描述，揭示内在的原因。
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4
结论
神经网络的不足： 神经网络的不足： ⑦特征函数的选取：特征函数的选取的是 特征函数的选取： 特征函数的选取 否合适，将关系到结果是否有价值和真实。 ⑧实际意义的解释：由于其复杂的函数形 实际意义的解释： 实际意义的解释 式，有时神经网络模型的实际意义难以解 释。
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谢谢聆听！ 谢谢聆听！
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基于神经网络的数据挖掘
适合神经网络的数据挖掘问题： 适合神经网络的数据挖掘问题： 时序预测是依据当前已知的数据来预测将 时序预测 来未知数据的状态。 神经网络固有的输人输出映射特性，特别 适合用来建立预测模型。 不管是线性问题还是非线性问题，只要输 入输出间存在连续映射关系，就可以用一 个多层神经网络以任意精度来逼近之。
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结论
神经网络的不足： 神经网络的不足： ①非数值型数据的处理：量化此类数据往 非数值型数据的处理： 非数值型数据的处理 往凭人们主观经验而定，如果不能按实际 情况进行量化，将影响挖掘结果。 ②数据质量：由于某些数据具有冗余或不 数据质量： 数据质量 完整性，致使产生的规则存在不真实和异 常等问题。
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1
数据挖掘技术
数据挖掘的含义： 数据挖掘的含义： 数据挖掘，又称数据库中的知识发现 知识发现，就 数据挖掘 知识发现 是从大量数据中获取有效、新颖、潜在有 用、最终可理解的模式的非平凡过程。 简单地说，数据挖掘就是从海量的数据中 挖掘出可能有潜在价值的信息的技术。 这些知识是是隐含的，事先未知的潜在的 有用的信息。
基于神经网络的 数据挖掘方法
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引言 数据挖掘技术 神经网络原理 基于神经网络的数据挖掘 结论
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引言
现代信息技术的高速发展，数据库应用的 规模、范围不断扩大，可获得的数据量越 来越大，数据的种类也日益繁多。 面对如此大规模的、并且存在着“噪声” 的数据，如何从中提取出隐含其中的有意 义的、对决策有用的信息或知识，进一步 提高信息利用率，成为“信息时代”亟待 解决的一个问题。
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基于神经网络的数据挖掘
适合神经网络的数据挖掘问题： 适合神经网络的数据挖掘问题： 聚类是无监督学习过程，它依据数据间的 聚类 相似度将数据集划分为不同的簇。目的是 概观数据的全貌，了解数据点的分布情况 以及可能存在的问题。
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结论
神经网络的优点： 神经网络的优点： ①非用户驱动，用户参与少，挖掘层次深。 ②处理变量较多，能处理定性变量，复杂、 动态数据，发现的事实或规则是以描述和 可视性为主要目的。 ③分布记忆性和快速的计算能力。
适合神经网络的数据挖掘问题： 适合神经网络的数据挖掘问题： 分类是数据挖掘的一个主要问题。 分类 单层感知器的线性可分能力早已证明，但 是对于非线性可分问题单层网络是无能为 力的。 可通过加入中间层，引入转换函数，将非 分线性可分的问题映射后变为线性可分。 一个多层的神经网络具有非常强的分类能 力，并且分类误差率较低。
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引言
20世纪90年代出现的数据挖掘技术 数据挖掘技术受到不 数据挖掘技术 同领域研究学者的极大关注，尽管对数据 挖掘的研究与应用还只处于初级阶段，但 是它的应用前景早已被各方面专家学者看 好。 Garter Group在1997年的一份报告中指 出：数据挖掘技术将在未来的三到五年内 成为对全球影响最的一个关键技术领域。
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数据挖掘技术
数据挖掘的处理过程： 数据挖掘的处理过程： 数据挖掘的过程主要分为5个部分： ①问题的定义 ②数据准备 ③数据整理 ④建立模型 ⑤评价和解释
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数据挖掘技术
数据挖掘的处理过程： 数据挖掘的处理过程：
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数据挖掘技术
现行的数据挖掘方法： 现行的数据挖掘方法： 统计方法、关联发现、聚类分析、分类与 回归和决策树、联机分析处理(OLAP)、查 询工具、主管信息系统(EIS)等。 这些方法帮助分析包含在数据仓库中的数 据，它们的共同特点是问题驱动 问题驱动的。 问题驱动 用户必须提出许多问题，才能得到包含在 复杂关系中的结果，当提不出问题或提出 的问题不正确时，将得不到正确的数据。
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基于神经网络的数据挖掘
网络构造、训练和剪枝： 网络构造、训练和剪枝： 这个阶段需要选择拟采用的网络模型，选 择或设计一种网络训练算法。 训练后的网络可能有些臃肿，剪枝就是在 不影响网络准确性的前提下，将网络中冗 余的连接和结点去掉。没有冗余结点和连 接的网络产生的模式更精练和更易于理解。
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结论
神经网络的不足： 神经网络的不足： ③权值和阈值初值的确定：权值和阈值的 权值和阈值初值的确定： 权值和阈值初值的确定 初值影响算法的迭代次数和学习结果。 ④学习样本的大小：对于数据量较小的数 学习样本的大小： 学习样本的大小 据库，可能出现错误的结果，这时就可以 把这些数据作为新样本补充到学习样本中 去。
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结论
神经网络的不足： 神经网络的不足： ⑤激励函数的选取：激励函数是对多个输 激励函数的选取： 激励函数的选取 入进行处理产生输出的功能模块，它将关 系到结果是有价值和真实。对于数据库中 模糊知识的发现，往先对输出状态进行编 码，采用符号函数作为激励数。 ⑥神经网络的训练速度问题：构造神经网 神经网络的训练速度问题： 神经网络的训练速度问题 络时要求对其训练许多遍，这意味着获得 精确的神经网络需要花费许多时间。