人工神经网络在数据挖掘中的潜在应用
人工神经网络及其应用领域
人工神经网络及其应用领域人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）是一种被广泛应用于机器学习、模式识别、数据挖掘等领域的技术。
它模仿自然神经元的结构和功能，通过多层、多节点的结构，从输入端读取数据，经过复杂计算后输出结果，实现了对一系列非线性问题的解决。
在本文中，我们将探讨人工神经网络的基本结构以及其应用领域。
一、人工神经网络的基本结构为了更好地理解人工神经网络，我们需要了解其基本结构。
人工神经网络由三层结构组成，分别是输入层、隐藏层和输出层。
输入层从外界获取数据输入，而输出层将输出反馈给用户，隐藏层则对输入层的信息进行处理。
输入层的每个节点均对应着一个输入特征，比如图像识别中的像素点。
隐藏层的节点数量在不同情况下各不相同，取决于网络的设计和任务要求。
对于拥有N个输入特征的神经网络，如采用一个由H个节点组成的隐藏层，那么H个节点将共同接收这N个输入特征。
隐藏层中节点的计算方式通常采用非线性函数，比如ReLU函数。
最后，输出层从隐藏层中接收数据并输出结果。
在实际应用中，不同类型的神经网络设计包括全连接、卷积、循环神经网络等。
二、人工神经网络的应用领域1. 图像识别和分类技术人工神经网络的最常见应用之一是图像识别和分类。
在图像识别任务中，神经网络通过输入图像像素特征，识别不同物体并给出正确的标签。
在图像分类任务中，神经网络可以自动对具有相似特征的图像进行分类。
2. 自动驾驶技术在自动驾驶技术中，人工神经网络可以实现对车辆周围环境的检测和分析。
通过连接车辆上的传感器和摄像头，神经网络能够对路况、车速和周围交通情况进行有效处理。
基于这些数据，自动驾驶车辆就能够合理地进行运行和规避违规操作。
3. 自然语言处理在自然语言处理中，人工神经网络主要应用于文本分类和情感分析。
神经网络通过学习文本中的数据特征和结构，实现对文本分类的准确性提升。
在情感分析方面，神经网络则能够自动分析文本的情感倾向并给出相关预测。
神经网络算法在海量数据处理中的应用分析
神经网络算法在海量数据处理中的应用分析随着大数据时代的到来，海量数据的处理成为了各个领域的重要挑战。
传统的数据处理方法在处理大规模数据时往往效率低下，因此，近年来神经网络算法在海量数据处理中得到了广泛应用。
神经网络算法通过模仿人脑神经元的工作原理，可以有效地处理大规模数据，提供更高效的数据分析和预测能力。
本文将对神经网络算法在海量数据处理中的应用进行分析。
一、神经网络算法的基本原理神经网络算法是一种模仿人脑神经网络结构和工作原理的算法。
它由神经元节点、连接权重和激活函数等组成。
神经网络依靠连接权重来传递数据，并通过激活函数对输入信号进行处理。
通过调整连接权重和激活函数，神经网络可以学习并输出与输入数据相关的结果。
神经网络常用的结构包括前馈神经网络、循环神经网络和卷积神经网络等。
二、神经网络算法在海量数据处理中的应用1. 数据挖掘和模式识别神经网络算法可以通过训练大规模数据集，发现数据中的隐藏模式和规律。
通过神经网络的深度学习能力，它可以自动提取特征，并识别出数据中的模式。
这在金融领域的信用评估、销售预测、欺诈检测等方面有着重要的应用。
同时，神经网络算法还可以应用于图像、语音和文本等领域的模式识别，提高识别准确率和效率。
2. 自然语言处理海量数据中包含了大量的文本信息，而神经网络算法在自然语言处理中有着广泛应用。
通过构建适合处理文本的神经网络模型，可以实现文本分类、情感分析、机器翻译等任务。
神经网络模型可以通过学习大量的文本数据，掌握语言的语法和语义规律，从而更准确地处理文本信息。
3. 图像和视频处理神经网络算法在图像和视频处理中具有出色的表现。
通过训练大规模的图像和视频数据，神经网络能够学习到图像和视频中的特征，并具备对象识别、图像分割、目标跟踪和图像生成等能力。
这些应用可以在安防领域、医学影像分析、图像检索等方面发挥重要作用。
4. 推荐系统海量数据中蕴藏着用户的偏好和行为特征，而神经网络算法可以通过挖掘这些信息，实现个性化的推荐系统。
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。
人工神经网络模型及应用领域分析
人工神经网络模型及应用领域分析人工神经网络（Artificial Neural Network）是一种模拟生物神经网络的智能系统。
它由一系列处理单元，即神经元所组成，能够学习、适应和模拟复杂的非线性关系，具有很强的特征提取与分类能力。
其主要应用于机器学习、人工智能等领域，并在图像识别、预测控制、金融风险分析、医学诊断等方面得到广泛应用。
本文将从人工神经网络模型的原理、种类和应用领域三个方面进行探讨。
一、人工神经网络模型的原理人工神经网络模型由模拟人类神经元构成，其基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。
其中输入层接受外部输入信息，隐层是神经网络的核心，通过将输入信息转换为内部状态进行处理，并将处理结果传递给输出层。
输出层将最终结果输出给用户。
举个例子，我们可以将输入层视为人类的五官，隐藏层类比于大脑，而输出层则类比人体的手脚。
人工神经网络各层间的信息传递包括两个过程，即正向传递和反向传递。
正向传递过程是指输入信息从输入层流向输出层的过程，即信息的传递方向是输入层-隐藏层-输出层。
反向传递过程是指通过反向误差传递算法计算并更新神经网络中每个权重的值，从而优化神经网络的过程。
二、人工神经网络的种类人工神经网络主要分为三类，分别是前馈神经网络、递归神经网络和自适应神经网络。
一、前馈神经网络（FNN）前馈神经网络是人工神经网络中最为常见的一类，也是最简单的神经网络类型之一。
其功能类似于单向传导信息的系统，例如生物的视网膜和传感器等。
前馈神经网络只有正向传递过程，而没有反向传递过程。
前馈神经网络常用于分类、识别和预测等领域。
二、递归神经网络（RNN）递归神经网络包括输入层、隐藏层和输出层，但隐藏层的神经元可以连接到之前的神经元，使信息得以传递。
与前馈神经网络不同，递归神经网络可以处理时序性数据、自然语言等。
递归神经网络的应用领域主要是非线性有限时序预测、文本分类、语音识别、图像处理、自然语言处理等。
三、自适应神经网络（ANN）自适应神经网络是一种可以自动调整结构和参数的神经网络，包括自组织神经网络和归纳神经网络。
人工智能算法在数据挖掘中的应用研究
人工智能算法在数据挖掘中的应用研究随着信息技术的快速发展，数据产生量在不断增加。
如何从海量的数据中挖掘出有用的信息，成为了当前数据分析的重要话题。
在这个背景下，人工智能算法作为一种新兴的数据挖掘技术，具有广泛的应用前景。
本文将从人工智能算法的基本概念入手，介绍其在数据挖掘中的应用研究。
一、人工智能算法基础人工智能算法是指通过计算机模仿人类智能，实现某种功能的算法。
其中，机器学习算法是人工智能算法的一个重要分支。
机器学习算法通过训练数据集，能够学习到模型，并根据模型对新的数据进行预测或分类。
常见的机器学习算法包括决策树、K近邻、朴素贝叶斯、支持向量机等。
二、数据挖掘中人工智能算法的应用1.分类分析分类分析是指将数据集中的样本按照一定的标准分为若干类别。
在数据挖掘中，分类分析常常被用于客户群体分析、诈骗检测、医学诊断等领域。
人工神经网络是实现分类分析的重要算法之一。
其通过模拟人脑神经网络的结构和功能，实现对数据的学习和预测。
在分类分析中，人工神经网络能够将数据集中的样本划分为不同的类别，并对新数据进行分类。
2.聚类分析聚类分析是指将数据集中的样本按照某种相似度标准划分为若干群体。
在当前的金融、电商、社交等领域，聚类分析被广泛应用于用户分群、对冲基金预测、视频监控等方面。
其中，K均值算法是实现聚类分析的一种最为基础的算法。
该算法首先随机选取K个初始聚类中心，然后根据距离的度量，将其他样本划分到离其最近的聚类中心里。
不断更新聚类中心直到满足收敛条件。
在聚类分析中，K均值算法能够对数据集进行有效的聚类，从而快速发现数据集中的群体。
3.异常检测异常检测是针对数据集中的异常数据进行识别的过程。
在当前的安全监控、交通管理和医学领域，异常检测常常被用于安全威胁识别、交通拥堵控制、疾病诊断等方面。
而在异常检测中，异常点是指与正常数据显著不同的数据点。
常用的异常检测算法包括局部离群因子(LOF)、支持向量机(SVM)、高斯混合模型(GMM)等。
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。
人工神经网络概述及在分类中的应用举例
人工神经网络概述及其在分类中的应用举例人工神经网络(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN)是目前国际上一门发展迅速的前沿交叉学科。
为了模拟大脑的基本特性，在现代神经科学研究的基础上，人们提出来人工神经网络的模型。
人工神经网络是在对人脑组织结构和运行机智的认识理解基础之上模拟其结构和智能行为的一种工程系统。
神经网络在2个方面与人脑相似：(1) 人工神经网络获取的知识是从外界环境中学习得来的。
(2) 互连神经元的连接强度，即突触权值，用于存储获取的信息。
他既是高度非线性动力学系统，又是自适应组织系统，可用来描述认知、决策及控制的智能行为。
神经网络理论是巨量信息并行处理和大规模并行计算的基础。
一人工神经网络的基本特征1、并行分布处理：人工神经网络具有高度的并行结构和并行处理能力。
这特别适于实时控制和动态控制。
各组成部分同时参与运算，单个神经元的运算速度不高，但总体的处理速度极快。
2、非线性映射：人工神经网络具有固有的非线性特性，这源于其近似任意非线性映射(变换)能力。
只有当神经元对所有输入信号的综合处理结果超过某一门限值后才输出一个信号。
因此人工神经网络是一种具有高度非线性的超大规模连续时间动力学系统。
3、信息处理和信息存储合的集成：在神经网络中，知识与信息都等势分布贮存于网络内的各神经元，他分散地表示和存储于整个网络内的各神经元及其连线上，表现为神经元之间分布式的物理联系。
作为神经元间连接键的突触，既是信号转换站，又是信息存储器。
每个神经元及其连线只表示一部分信息，而不是一个完整具体概念。
信息处理的结果反映在突触连接强度的变化上，神经网络只要求部分条件，甚至有节点断裂也不影响信息的完整性，具有鲁棒性和容错性。
4、具有联想存储功能：人的大脑是具有联想功能的。
比如有人和你提起内蒙古，你就会联想起蓝天、白云和大草原。
用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。
神经网络能接受和处理模拟的、混沌的、模糊的和随机的信息。
神经网络技术在数据分析中的应用
神经网络技术在数据分析中的应用近年来，随着数字化时代的到来以及互联网的普及，越来越多的数据被产生和收集，这些数据背后蕴含着巨大的价值。
而数据分析技术的不断发展也促进了数据的应用与价值的发掘。
而神经网络技术作为人工智能领域中的一种强大的工具，为数据分析提供了无限的可能性。
一、神经网络技术简介神经网络是一种模拟生物神经系统结构和功能的人工智能技术，它是由大量的人工神经元构成的网络，用于进行模式识别、自适应控制、数据分类、非线性映射等领域。
其数据的输入层、隐藏层和输出层，每一层都有若干个神经元，神经元之间通过各自的权值进行相互连接。
相比于传统的机器学习算法，神经网络具有如下优势：1. 可以应对大量异构数据，并自动提取其特征；2. 能够学习到数据中的非线性模式，处理复杂问题；3. 具备自适应性，可以对数据进行实时的调整。
二、神经网络技术在数据分析中的应用神经网络技术可以应用于多个领域中，比如图像识别、语音识别、自然语言处理、智能推荐等。
这里我们着重探讨其在数据分析中的应用。
1. 金融风险管理金融数据量大、变动频繁，而且很多特征都是非线性的。
使用神经网络技术可以从数据中自主学习特征，并能够进行自适应分析。
而且，神经网络可以对金融市场的波动进行追踪，从而预测未来市场的走势。
2. 医学数据分析在医学领域，神经网络可以用来分析医疗数据，比如疾病风险评估、疾病预测、药物疗效预测等。
而且，神经网络还可以用于医学图像分析，如CT、MRI等图像的自动分析，帮助医生进行诊断。
3. 工业生产监控工业生产需要进行精确的数据监控，以避免不必要的损失和浪费。
而神经网络可以自主学习生产流程中的规律，并且可以发现有问题的环节。
在发现问题后，神经网络还可以进行预警，以避免损失。
4. 电子商务推荐系统电子商务平台基于用户历史数据进行商品推荐。
而神经网络作为一种智能算法，可以分析用户的历史消费习惯、商品关键字以及用户行为等多种数据，为其提供更适合的推荐服务。
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人工神经网络在数据挖掘中的潜在应用摘要：随着存储在文件，数据库，和其他的库中的数据量巨大，数据正在变得越来越重要，开发用于分析或解释这些数据和用于提取有趣的知识的强有力的手段可以帮助决策。
数据挖掘，也普遍被称为数据库中的知识发现（KDD），是指从数据库中的数据中提取隐含的，先前未知的，潜在地有用的信息。
因此，数据挖掘的过程就是从大型数据库中自动提取隐藏的，预测的信息。
数据挖掘，包括：提取，转换和加载到数据仓库系统的数据。
神经网络已经成功地广泛的应用在监督和无监督的学习应用当中。
神经网络方法不常用于数据挖掘任务当中，因为它们可能会结构复杂，训练时间长，结果的表示不易理解并且经常产生不可理解的模型。
然而，神经网络对嘈杂的高精度的数据具有高度的接受能力在数据挖掘中的应用是可取的。
在本论文中，调查探索人工神经网络在数据挖掘技术的应用，关键技术和实现基于神经网络的数据挖掘研究方法。
鉴于目前的行业状态，神经网络作为一个工具盒在数据挖掘领域是非常有价值的一点。
关键词：数据挖掘；KDD；SOM；数据挖掘的过程一、引言数据挖掘，从大型数据库中提取隐藏的预测性信息，是一个功能强大的具有巨大潜力的新技术在帮助公司集中重要的信息在他们的数据仓库中。
数据挖掘工具预测未来的趋势和行为，允许企业作出主动的，知识驱动的决策。
所提供的数据挖掘超越过去的事件进行回顾性工具的典型的决策支持系统提供了自动、前瞻性的分析。
数据挖掘工具可以回答那些，传统上耗费太多的时间来解决的业务问题。
他们寻找隐藏的模式数据库，寻找专家们可能由于超出在他们期望之外而错过的预测信息。
不同类型的数据挖掘工具，在市场上是可用的，每个都有自己的长处和弱点。
内部审计人员需要了解数据挖掘工具的不同种类和推荐的工具，满足组织电流检测的需要。
这应该在项目的生命周期中尽早考虑，甚至可行性研究。
数据挖掘通常包括四类任务。
分类：把这些数据整理到组。
例如一个电子邮件程序会试图将一封电子邮件分类为合法的或垃圾邮件。
常见的算法包括决策树学习，最近邻，朴素贝叶斯分类和神经网络算法。
聚类：就像分类但这些组却没有被预定义，因此该算法会尝试将类似的物品放在一起进行分组。
回归：试图找到一个以最小的误差的数据函数模型。
关联规则的学习：变量之间的关系搜索。
例如，超市会对将消费者的购买习惯的数据集合起来。
利用关联规则的学习，超市可以决定哪些产品经常一起购买和利用此信息实现营销的目的。
有时将这种方法称为“市场分析”。
人工神经网络是一个基于人类大脑的松散的系统建模。
现场有许多名字，如联结，并行分布处理，神经计算，自然智能系统，机器学习算法，人工神经网络。
它必须考虑任何功能的依赖性。
网络发现（学习，模型）无需提示的依赖性。
最初的数据挖掘应用中神经网络不被使用是由于其结构复杂，训练时间长，且操作性较差。
而神经网络是解决许多现实世界的问题的一个有力的技术。
他们从经验中学习，以提高其性能和适应变化的能力环境。
此外，他们能够处理不完备信息或嘈杂的数据，特别是在无法定义的规则或步骤导致一个问题的解决方案的情况下是非常有效的。
二、数据挖掘技术数据挖掘技术可以在现有的软件和硬件平台迅速实施来提高现有信息资源的价值，并可以提供新的产品和系统集成，为他们带来在线服务。
当实现了高性能的客户机/服务器或计算机的并行处理，数据挖掘工具可以分析海量数据库来提供问题的答案，比如，“哪些客户最有可能回复我的下一个邮件促销，为什么？”如图1所示，数据挖掘的过程包括三个主要阶段：1．数据预处理2．应用数据挖掘技术3．结果的解释图1：数据挖掘的一般过程本节介绍数据挖掘的基本技术。
在数据挖掘中最常用的技术是：•人工神经网络：非线性预测模型，通过培训和学习，类似于生物神经网络的结构。
•决策树：树型结构，表示一组决定。
这些决定产生数据集的分类规则。
具体的决策树方法包括分类与回归树（CART）和卡方自动交互检测（CHAID）。
•遗传算法：使用优化技术如遗传组合，突变，和一个基于自然选择进化的概念设计。
•最近邻法：一种将数据中每个记录集合的技术结合K记录类（S）最类似于它在历史数据集基础上。
有时被称为K-最近邻技术。
•规则归纳：从基于统计意义的数据中提取有用的if-then规则。
三、人工神经网络在数据挖掘中的应用如在上一节讨论的，我们可以在数据挖掘中使用各种技术。
本节将重点放在人工神经网络是如何适合解决数据挖掘问题的。
有两种主要神经网络模型：监督神经网络，如多层感知器或径向基函数，和无监督神经网络如Kohonen特征图等。
有监督的神经网络使用培训和测试数据建立一个模型。
数据包括历史数据集，它包含输入变量，或数据域，对应输出。
训练数据的神经网络采用“学习”如何对已知量进行预测，并对测试数据用于验证。
目的是对给定的输入变量利用神经网络对任何记录输出预测。
图2：一个简单的前馈神经网络示例一个最简单的前馈神经网络（FFNN），如图2，包括三层：输入层，隐藏层和输出层。
在每一层有一个或多个处理单元（PES）。
PES是模拟大脑中的神经元，这就是为什么它们经常被称为神经元或节点。
PE从外面的世界或者上一层接收输入。
在每一层的PE之间有一个与之相关的重量（参数）联系着他们。
这一重量因子。
信息只有在向前的方向通过网络——没有反馈回路。
为什么应用神经网络高精度：神经网络能够逼近复杂的非线性映射。
噪声容限：神经网络针对不完备，丢失了的和嘈杂的数据是非常灵活的。
从之前的假设独立：神经网络可以用新鲜的数据更新，使它们可用于动态环境。
隐藏节点，在有监督的神经网络可以被视为潜在变量。
神经网络可以在平行的硬件中实现。
四、传统方法的信息处理与神经网络在这一部分中比较传统的方法和神经网络的信息处理。
A）基础：逻辑与大脑传统方法：模拟和形式化人类推理和逻辑的过程。
TA把大脑看作一个黑盒子。
TA专注于元素是之间是如何彼此相关的，以及如何给机器一样的功能。
神经网络：模拟大脑的智力功能。
神经网络专注于大脑的结构建模。
神经网络试图建立一个系统，功能就像大脑，因为它有一个类似于大脑的结构。
B）处理技术：顺序和并行传统方法：TA的处理方法本质上是连续的。
神经网络：神经网络处理方法本质上是平行的。
在神经网络系统中每个神经元与其他神经元功能平行。
C）学习：静态和动态以及外部与内部的传统方法：学习是发生在系统外。
在系统外部获得知识，然后编码到系统。
神经网络：学习是系统和它的设计的一个组成部分。
知识作为神经元之间的连接强度被存储，它是一个数据集学习这些权重时神经网络的工作所展示出来的。
D）推理方法：演绎与归纳传统方法：本质是演绎。
使用该系统，包括一个演绎推理的过程，对于一个给定的情况下应用广义的知识。
神经网络：本质是归纳。
构建了它的数据的一种内在的知识基础。
它概括了从数据，这样当它提出了一个新的数据集，它可以做出一个基于广义内部知识的决策。
E）知识表示：外显与隐式传统方法：它代表一个显式的知识。
规则和关系可以被检查和修改。
神经网络：知识在神经元之间的互连强度的形成时被存储。
在系统中没有一个可以拿起一块计算机代码或一个数值作为一个可识别的知识。
五、基于神经网络的数据挖掘A、基于自组织映射的数据挖掘（SOM）自组织映射（SOM）在可视化的高维度中被认为是非常有效的一种先进的可视化工具，各种功能包括数据之间的内在关系，复杂的数据。
SOM的输出强调数据的显着特征和随后导致类似的数据项群的自动生成。
这种特殊的会议让他们有资格成为潜在的候选人完成数据挖掘任务，包括分类和聚类的数据项。
“学”的SOM可以作为重要的可视化的援助，因为它给出了一个完整的图像数据；相似的数据项会自动组合在一起。
自组织映射（SOM）已被证明在数据的可视化和探索领域内最强大的算法之一。
应用领域包括各种领域的科学和技术，例如，复杂的工业过程，电信系统，文件和图像数据库，甚至是金融领域中的应用。
SOM映射到高维输入向量的二维网格原型并且命令他们。
对人类的翻译来说，有序的原型向量更易于原来的数据可视化和探索。
SOM已在各种软件工具和库广泛实施。
图3：SOM神经网络在数据挖掘中的应用如图3，处理后的SOM用于提取数据定性或定量的信息。
可视化和聚类提供定性信息，同时监测定量的信息，从而得到系统的行为的深层理解。
B、基于神经模糊的数据挖掘一个神经模糊系统是基于一个模糊系统的学习算法接受来自神经网络理论。
学习程序运行在本地信息，并在底层的模糊系统只造成局部修改。
一个神经模糊系统可以被看作是一个三层前馈神经网络。
第一层是输入变量，中间层是（隐藏的）模糊规则,第三层表示输出变量。
模糊集被编码为（模糊）的连接权值。
这是没有必要的代表这样一个模糊系统应用学习算法，它。
然而，它可以方便的，因为它代表输入的数据流处理模型内的学习。
有时用五层建筑，在模糊集的第二和第四层的单位。
一个神经模糊系统总是可以解释为一个模糊规则系统。
也可以创建系统的从零开始的训练数据，它可能初始化它的先验知识的模糊规则表。
考虑到系统神经模糊系统的学习过程需要基本模糊语义性质。
这个结果限制适用于系统参数的修改。
神经网络在分类上准确度高，预测和许多其他应用在文献中提出。
但这个系统是无法解释的知识嵌入在训练后的神经网络是该技术的一个主要缺点。
多关注被用来从训练的神经网络规则解决这个问题。
图4显示了基于神经模糊系统的数据挖掘过程。
第一步是由神经网络构建系统建立神经网络预测模型。
子系统的机制像是一个专家系统外壳。
第二步是从训练的神经网络中提取规则。
神经网络结构和权值空间用于我国的业务规则管理预测的规则提取机制。
在第三步中隐藏的预测规则中提取的以前的步骤相结合，用神经网络构建系统生成的形成一个描述性的神经网络，动态神经网络。
大多数研究人员提取的if-then型关联规则，因为相对其他的表示他们更能理解人类。
图4：使用描述性的神经网络数据挖掘过程C、基于ART2的数据挖掘聚类分析是数据挖掘领域的一个重要的研究课题，它是数据挖掘的一个主要任务。
自适应共振理论（ART）神经网络是实现聚类的一种有效方法。
但经典ART2网络在数据聚类分析应用中的一些缺点和不足。
经典ART2网络在网络训练之前必须指定P警戒参数；这个参数的配置对网络的聚类结果有着直接的影响。
经典ART2用“赢家通吃”的竞争规则，一般只考虑获胜神经元的信息，而忽略在输出层神经元的其他的有用信息。
经典ART2网络输出本质上是一维结构在整个输入模式空间无法体现整体关系。
通过改进的ART2结构，考虑挖掘对象的幅度信息丰富，可减少警戒参数的要求和层次结构获得的聚类结果。
我们可以将在数据挖掘中的浏览模式的ART2神经网络记录在Web日志数据。
D、基于反向传播的数据挖掘在一些情况下，BP神经网络可能是一个好主意：1．大量的输入/输出数据是可用的，但是你不知道如何将它与输出联系起来。