1、基于決策樹和遺傳算法的神經網絡研究及應用【摘要】 當今社會人類所存儲的數據是成千上萬的,如何能夠更有效的利用好這些信息已經越來越受到人們的重視。而數據挖掘正是一種從數據中提取有用的信息,并將之應用于各個行業的方法。本文首先對數據挖掘中受到廣泛關注的決策樹算法、遺傳算法和神經網絡算法進行了綜述,描述了各算法的具體實現過程及步驟。然后通過分析決策樹算法與神經網絡算法的特點,將它們進行有效得結合,提出一種基于決策樹的神經網絡權值初始化算法。該算法利用決策樹算法,通過分析各樣本數據來確定神經網絡的初始權值,與傳統的神經網絡算法比起來,該方法極大的縮小了神經網絡初始權值的隨機性,使其更有利于最優神經網絡

2、模型的生成。最后將該算法應用到了一個通過分析企業類型、注冊資金、盈利比例來判斷企業信譽的例子中,并通過Matlab編程來實現。文章的第四部分提出的是一種基于遺傳算法的神經網絡結構優化算法。該算法將遺傳算法與神經網絡算法進行了巧妙的結合,它利用遺傳算法解決了神經網絡算法中比較難的結構優化問題,而反過來又巧妙的運用神經網絡算法回避了遺傳算法中如何確定衡量函數的問題。同樣也將該算法應用到了一個超市滿意度的例子中,并運用Matlab編程來具體實現了該基于. 更多還原【Abstract】 Today, there is thousands of data stored by people. T

3、hen how to use the data effectively has been paid more and more attention. Data mining is just the way that can obtain useful information from thousands of data and apply it in many fields.At the beginning, this article gives a presentation about Decision Tree, Genetic Algorithm and Neural Network w

4、hich are used frequently in Data-mining.Then through the analysis of Decision Tree and Neural Network, this article integrates them together and in. 更多還原 【關鍵詞】 數據挖掘； 決策樹； 遺傳算法； 神經網絡算法； 【Key words】 Data mining； Decision Tree； Genetic Algorithm； Neural Network； 摘要 4-5 Abstract 5 第1章 概述 7-13 1.1 研

5、究背景 7-8 1.2 數據挖掘技術的發展與現狀 8-10 1.3 數據挖掘的過程 10-13 第2章 數據挖掘的算法 13-22 2.1 決策樹算法 13-15 決策樹的基本形式 13-14 決策樹的ID3算法 14-15 2.2 遺傳算法 15-18 遺傳算法的來源 15-16 遺傳算法的構成因素及實現過程 16-18 2.3 神經網絡算法 18-22 神經網絡算法的基本模型 18-20 神經網絡算法的分類 20-21 神經網絡算法的具體實現過程 21-22 第3章 基于決策樹的神經網絡權值初始化 22-32 3.1 一種基于決策樹的神經網絡權值初始化算法 22-27 基于決策樹的神經網絡權值初始化算法的基本思路 22-23 基于決策樹的神經網絡權值初始化算法的實現過程及特點 23-27 3.2 實例應用 27-32 實例 27-29 應用結果及分析 29-32 第4章 基于遺傳算法的神經網絡結構優化 32-43 4.1 一種基于遺傳算法的神經網絡結構優化算法 32-39 神經網絡的BP算法 32-35