2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
已閱讀1頁(yè),還剩49頁(yè)未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

1、近年來(lái),數(shù)據(jù)挖掘引起了信息產(chǎn)業(yè)界的極大關(guān)注,主要原因是存在大量數(shù)據(jù),可以廣泛使用,并且迫切需要將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有用的信息和知識(shí)。獲取的信息和知識(shí)可以用于多種領(lǐng)域,包括商務(wù)管理、生產(chǎn)控制、市場(chǎng)分析、工程設(shè)計(jì)和科學(xué)探索等。在過(guò)去的30多年中,計(jì)算機(jī)硬件穩(wěn)令人吃驚的進(jìn)步導(dǎo)致了計(jì)算機(jī)、數(shù)據(jù)收集設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)的飛速發(fā)展。這些技術(shù)大大推動(dòng)了數(shù)據(jù)庫(kù)和相關(guān)信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,使得大量數(shù)據(jù)庫(kù)和信息用于事務(wù)管理、信息檢索和數(shù)據(jù)分析。為了從海量數(shù)據(jù)中獲取重要信息

2、、作出重大決策,數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)運(yùn)而生。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘作為數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)重要方面,能夠發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)中項(xiàng)集之間的相關(guān)聯(lián)系。隨著大量數(shù)據(jù)的收集和存儲(chǔ),許多業(yè)界人士對(duì)于從他們的數(shù)據(jù)庫(kù)中挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則越來(lái)越感興趣。目前有多種挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的方法,如Apriori方法以及由此衍生出來(lái)的多種方法,頻繁模式增長(zhǎng)方法(frequent-patterngrowth)等等。然而每種方法都有其自身局限性,人們?nèi)栽诟倪M(jìn)已有的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法并不斷探索新方法。 人工

3、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在現(xiàn)代科學(xué)研究成果的基礎(chǔ)上提出的模擬人腦結(jié)構(gòu)和機(jī)制的一門新興科學(xué)。它不是人腦真實(shí)的全面的描述,而是對(duì)這類生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的抽象、模擬和簡(jiǎn)化,其目的在于探索人腦的信息加工、存儲(chǔ)和搜索機(jī)制,為人工智能和信息處理等學(xué)科的研究開辟新途徑。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是采用物理可實(shí)現(xiàn)的方法來(lái)模擬人腦神經(jīng)細(xì)胞的結(jié)構(gòu)和功能的系統(tǒng),它模擬了人類神經(jīng)元活動(dòng)的原理,具有自學(xué)習(xí)、聯(lián)想、對(duì)比、推理和概括能力,為很好地解決關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘這樣一個(gè)復(fù)雜問(wèn)題提供了新的途徑。近來(lái),

4、Hopfield網(wǎng)絡(luò)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種,被嘗試用于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘,并取得了一定成果。但是,已有的直接、機(jī)械的將Hopfield網(wǎng)絡(luò)用于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的方法具有缺陷,這些缺陷主要源于Hopfield網(wǎng)絡(luò)自身的不足。 遺傳算法于1975年由Michgan大學(xué)的JohnHolland首先提出。它是一種自適應(yīng)的搜索策略,因其操作類似于自然界的優(yōu)勝劣汰機(jī)制而得名。遺傳算法因其自適應(yīng)性、領(lǐng)域知識(shí)無(wú)關(guān)性、并行性等特性,且能較好的處理大規(guī)模數(shù)據(jù),特

5、別適合于解決多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,因而在諸多領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。作為一個(gè)趨勢(shì),遺傳算法被越來(lái)越多的應(yīng)用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和權(quán)值。實(shí)踐中,遺傳算法進(jìn)化BP網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用越來(lái)越成熟,并已經(jīng)取得了豐碩的成果。與之相比,遺傳算法和Hopfield網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合雖然也取得了一些成果,但還有待繁榮。 本文致力于Hopfield網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘三者的結(jié)合,引入遺傳算法局部進(jìn)化Hopfield網(wǎng)絡(luò)的思想,提出了一種新的基于遺傳算

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論