人工神经网络在数据挖掘中的应用

摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-8页
第一章 绪论	第8-11页
·论文写作的目的和意义	第8页
·国内外研究现状与水平	第8-10页
·数据挖掘的研究现状与水平	第8-9页
·人工神经网络的研究现状与水平	第9-10页
·本文论文的主要工作	第10-11页
第二章 数据挖掘技术分析	第11-18页
·数据挖掘的定义	第11-12页
·数据挖掘的任务	第12-14页
·数据挖掘的常用技术	第14-16页
·数据挖掘的流程	第16-18页
第三章 人工神经网络理论	第18-27页
·神经网络技术发展综述	第18-19页
·发展历程	第18页
·应用领域	第18-19页
·人工神经网络的理论基础	第19-27页
·神经元模型	第19-21页
·主要的神经网络模型	第21-25页
·神经网络学习过程及算法	第25-27页
第四章 基于 BP 神经网络数据挖掘的研究	第27-44页
·BP 网络理论	第27-31页
·BP 网络结构	第27页
·BP 网络的学习规则	第27-29页
·BP 网络设计	第29-31页
·BP 算法的改进	第31-39页
·BP 算法的存在不足	第31-32页
·BP 算法的启发式改进	第32-33页
·数值优化技术─LMBP 算法	第33-39页
·标准 BP 算法与改进 BP 算法的比较与测试	第39-44页
第五章 LMBP 神经网络模型在雨量预报中的应用	第44-54页
·雨量预报问题的提出与背景	第44-45页
·样本的选择与数据处理	第45-46页
·BP 网络的设计	第46-52页
·网络的组建	第46-48页
·网络的训练与应用	第48-52页
·模型的评介	第52-54页
第六章 总结与展望	第54-56页
参考文献	第56-58页
致谢	第58-59页
作者介绍	第59页