【摘 要】
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人工神经网络是数据挖掘的常用方法,对于大量的数据,传统BP网络的收敛性较差,本文采用共轭梯度法改善其收敛性,使用遗传算法对其网络结构进行优化,并且对其隐层结点激活值聚
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人工神经网络是数据挖掘的常用方法,对于大量的数据,传统BP网络的收敛性较差,本文采用共轭梯度法改善其收敛性,使用遗传算法对其网络结构进行优化,并且对其隐层结点激活值聚类以压缩信息,最终从中提取规则,从而达到利用改进的神经网络从供电系统运营数据中提取知识的目的。
Artificial neural network is a common method of data mining. For a large amount of data, the traditional BP network has poor convergence. In this paper, the conjugate gradient method is used to improve its convergence. The genetic algorithm is used to optimize its network structure. Node activation value clustering to compress the information, and ultimately extract rules, so as to achieve the purpose of using improved neural network to extract knowledge from the power supply system operation data.
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