基于神經(jīng)網(wǎng)絡方法的數(shù)據(jù)挖掘平臺設計和實現(xiàn).pdf

1、21世紀，隨著信息社會的不斷發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)的逐漸普及，人們面對日益增加的信息量，迫切需要有效的工具來分析和處理所需要的數(shù)據(jù)。隨著20世紀80年代神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展和KDD(數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn))的逐步推廣，數(shù)據(jù)挖掘技術應運而生。數(shù)據(jù)挖掘是為了發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中事先未知的規(guī)則和聯(lián)系而對大量數(shù)據(jù)進行選擇、探索、分析和建模的過程，其目的在于幫助人們找到潛在的具有應用價值的挖掘結果。神經(jīng)網(wǎng)絡以模擬人腦神經(jīng)元的數(shù)學模型為基礎，并以此建立自適應的動態(tài)系統(tǒng)，具有適應

2、能力強、并行速度快的特點。在數(shù)據(jù)挖掘領域，神經(jīng)網(wǎng)絡常用于分類(如感知機、BP、RBF網(wǎng)絡)、聚類(如SOM、RBF網(wǎng)絡)和統(tǒng)計預測(如RBF網(wǎng)絡)；神經(jīng)網(wǎng)絡尤其適合于處理描述性和預測性的數(shù)據(jù)挖掘。遺傳算法作為一種模擬生物自然選擇和遺傳機制的隨機搜索方法，具有隱含的并行性和全局搜索性，并且易于和其他模型相結合。 Java強大的面向?qū)ο蠛途W(wǎng)絡編程特性以及方便的跨平臺性，使得目前許多公司和組織用其進行基于Web的軟件開發(fā)。而作為Jav

3、a企業(yè)級開發(fā)平臺的工業(yè)標準J2EE，更是為廣大Java開發(fā)人員提供了一套完整而強大的中間平臺。MVC(Model-View-Controller)設計思想由TrygveReenskaug提出，現(xiàn)已成為一種廣泛應用于J2EE開發(fā)領域的設計模式。 本文從理論和開發(fā)兩方面進行相應的結構組織。理論部分，首先介紹了數(shù)據(jù)挖掘的概念以及神經(jīng)網(wǎng)絡在數(shù)據(jù)挖掘中的應用。按照數(shù)據(jù)挖掘的相關技術，本文詳細介紹了處理分類問題的兩層感知機、BP神經(jīng)網(wǎng)絡、R

4、BF徑向基函數(shù)網(wǎng)絡以及用于無監(jiān)督聚類問題的SOM自組織神經(jīng)網(wǎng)絡；對每種網(wǎng)絡，還通過實際的用例給予了更為直觀的功能描述；然后介紹了遺傳算法的相關知識，本文重點分析了如何利用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的結構以及初始的連接權值；并用一個實驗說明了遺傳算法在優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡中的優(yōu)良表現(xiàn)。在挖掘平臺的開發(fā)部分，本文首先介紹了在線數(shù)據(jù)挖掘項目MinerOnWeb；然后著眼于軟件工程的需求分析、設計以及開發(fā)流程，詳細介紹了在J2EE架構下基于神經(jīng)網(wǎng)絡方