【摘 要】
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数据分数据挖掘的一个重要功能.神经网络以其良好的抗噪性和鲁棒性而成为一种广泛使用的数据挖掘工具,尤其是运用在数据分类中.但是,神经网络对用户来说是一个黑箱,所获得的
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数据分数据挖掘的一个重要功能.神经网络以其良好的抗噪性和鲁棒性而成为一种广泛使用的数据挖掘工具,尤其是运用在数据分类中.但是,神经网络对用户来说是一个黑箱,所获得的知识隐含在神经网络的连接权中而难以理解.该文针对这种情况,建立了一个基于神经网络的数据挖掘系统模型,通过数据处理、网络训练、规则提出和规则简化几个阶段,达到将获得的知识清晰化的目的.在系统中,首先通过对数据作规一化和模糊化处理,将输入空间划分为若干子空间;然后经过网络训练而获取知识;规则提取结合区间数的运算和模糊数学理论,为划分的子空间产生对应的IF-THEN形式的规则; 最后通地遗传算法选取重要的规则,实现规则库的简化.
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