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1、數(shù)據(jù)挖掘,也稱為數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn),是從大量數(shù)據(jù)中提取可信、新穎、有效并能被人理解的模式的高級(jí)處理工程,是數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)分析、模糊邏輯、模式識(shí)別、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多個(gè)學(xué)科相結(jié)合的產(chǎn)物。數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)新興的邊緣學(xué)科,隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展,其應(yīng)用領(lǐng)域越來越廣泛,并具有良好的應(yīng)用前景。 在感光材料研究和生產(chǎn)領(lǐng)域,國(guó)內(nèi)關(guān)于KDD應(yīng)用方面的研究還很少,而且大都集中于傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析方法。在國(guó)內(nèi),目前尚未發(fā)現(xiàn)有關(guān)人工
2、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)等KDD技術(shù)在輔助感光材料科研和生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析的研究和應(yīng)用成果的報(bào)道。應(yīng)用KDD技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,對(duì)于提高感光材料企業(yè)數(shù)據(jù)分析水平和生產(chǎn)效率具有積極意義。 本文從基于數(shù)據(jù)庫(kù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)開始,較系統(tǒng)全面地介紹了KDD、數(shù)據(jù)挖掘的基本概念。根據(jù)感光材料領(lǐng)域數(shù)據(jù)和知識(shí)特點(diǎn),對(duì)常用的KDD技術(shù)進(jìn)行了分析比較。研究了感光材料數(shù)據(jù)分析專家系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu),提出了適用的知識(shí)表示技術(shù)。BP算法是多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用最為廣泛的一種算法,基于B
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