收藏本站
《大连海事大学》 2005年
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

人工神经网络和决策树进行数据分类的对比研究

陈飞  
【摘要】:随着数据库技术的成熟和数据应用的普及,人类积累的数据量正在以指数速 度迅速增长。人们面对的是浩瀚无垠的数据海洋,数据洪水正以扑面之势向人们 滚滚涌来。与这种现实情况形成鲜明对比的是,当数据量以极快的速度增长时, 由于缺乏迅速、高效的方法利用计算机及信息技术来提取有用的信息和知识,人 们感到面对数据海洋像大海捞针一样束手无策。为了有效解决数据丰富性及知识 贫乏性的矛盾,人们发展了“数据库中的知识发现”及其核心技术——“数据挖 掘”。 数据分类方法是数据挖掘技术中的一种非常重要的方法。当人们面对海量、 芜杂、纷乱的数据时,首先要对这些数据进行分类,然后再对较小的数据集合进 行分析研究,进而做出决策和预测。 本文正是基于上述背景,对两种常见而又重要的分类技术——决策树和人工 神经网络的定义、基本功能、常见模型,以及模型构造方法和影响因素进行了系 统介绍,根据具体的实际情况,使用定性和定量相结合的分析方法对两种技术进 行研究。从多个角度、多个层次比较了决策树方法和人工神经网络方法在各自的 适用领域中的优势和劣势。 本文最后得出的结论是,人工神经网络作为一种新兴技术,在特定环境和特 定条件下,与决策树方法相比,解决数据分类问题具有独到之处。若将二者结合 起来,利用决策树优化数据集合,再将数据输入优化后的BP人工神经网络进行 训练将得到很好的输出结果。
【学位授予单位】:大连海事大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2005
【分类号】:TP311.13

【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 刘俊霞;;数据挖掘中分类并行算法研究[J];河南科技学院学报;2009年03期
2 张宜生,刘凡,梁书云;人力资源数据挖掘技术及其应用[J];计算机工程与应用;2002年06期
3 张德武,江国星;数据挖掘技术[J];现代计算机;2002年12期
4 牟廉明;数据挖掘中聚类方法比较研究[J];内江师范学院学报;2003年02期
5 陈晶;肖丁;;决策树算法在数据挖掘中的应用研究[J];软件导刊;2008年03期
6 翟立波;数据挖掘与知识发现[J];潍坊学院学报;2005年02期
7 李芸;;基于贝叶斯信念网络的数据分类挖掘算法[J];计算机科学;2006年09期
8 熊金志;李广明;高晓雷;牛熠;;一阶多项式光滑的支持向量分类机的一般模型[J];计算机工程与应用;2007年10期
9 段英杰;;决策树算法在专业方向指导中的应用[J];电脑知识与技术;2010年03期
10 龚涛,蔡自兴;数据挖掘模型的比较研究[J];控制工程;2003年02期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 郭学军;陈晓云;;粗集方法在数据挖掘中的应用[A];第十六届全国数据库学术会议论文集[C];1999年
2 徐慧;;基于Web的文献数据挖掘[A];第十七届全国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2000年
3 孙迎;;医院信息的数据挖掘与方法研究[A];中华医学会第十次全国医学信息学术会议论文汇编[C];2004年
4 薛晓东;李海玲;;数据挖掘的客户关系管理应用[A];科技、工程与经济社会协调发展——河南省第四届青年学术年会论文集(下册)[C];2004年
5 郭建文;黄燕;印鉴;杨小波;梁兆辉;;建立中风病“阴阳类证”辨证规范的数据挖掘研究[A];中华医学会第十三次全国神经病学学术会议论文汇编[C];2010年
6 薛鲁华;张楠;;聚类分析在Web数据挖掘中的应用[A];北京市第十三次统计科学讨论会论文选编[C];2006年
7 朱扬勇;黄超;;基于多维模型的交互式数据挖掘框架[A];第二十届全国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2003年
8 陈涛;胡学钢;陈秀美;;基于数据挖掘的教学质量评价体系分析[A];全国第21届计算机技术与应用学术会议(CACIS·2010)暨全国第2届安全关键技术与应用学术会议论文集[C];2010年
9 王星;谢邦昌;戴稳胜;;数据挖掘在保险业中的应用[A];北京市第十二次统计科学讨论会论文选编[C];2003年
10 郭建文;黄燕;印鉴;杨小波;梁兆辉;;建立中风病阴阳类证辨证规范的数据挖掘研究[A];2010中国医师协会中西医结合医师大会摘要集[C];2010年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 李开宇 黄建军 田长春;把“数据挖掘”作用发挥出来[N];中国国防报;2009年
2 华莱士;“数据挖掘”让银行赢利更多[N];国际金融报;2003年
3 记者 晏燕;数据挖掘让决策者告别“拍脑袋”[N];科技日报;2006年
4 □中国电信股份有限公司北京研究院 张舒博 □北京邮电大学计算机科学与技术学院 牛琨;走出数据挖掘的误区[N];人民邮电;2006年
5 张立明;数据挖掘之道[N];网络世界;2003年
6 中圣信息技术有限公司 李辉;数据挖掘在CRM中的作用[N];中国计算机报;2001年
7 田红生;数据挖掘在CRM中的应用[N];中国经济时报;2002年
8 王广宇;数据挖掘 加速银行CRM一体化[N];中国计算机报;2004年
9 周蓉蓉;数据挖掘需要点想像力[N];计算机世界;2004年
10 张舒博;数据挖掘 提升品牌的好帮手[N];首都建设报;2009年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 王明春;基于粗糙集的数据及文本挖掘方法研究[D];天津大学;2005年
2 孙丽;工艺知识管理及其若干关键技术研究[D];大连交通大学;2005年
3 胡志坤;复杂有色金属熔炼过程操作模式智能优化方法研究[D];中南大学;2005年
4 刘革平;基于数据挖掘的远程学习评价研究[D];西南师范大学;2005年
5 刘寨华;基于临床数据分析的病毒性心肌炎证候演变规律研究[D];黑龙江中医药大学;2006年
6 王川;基因芯片数据管理及数据挖掘[D];中国科学院研究生院(上海生命科学研究院);2004年
7 王涛;挖掘序列模式和结构化模式的精简集[D];华中科技大学;2006年
8 郭斯羽;动态数据中的数据挖掘研究[D];浙江大学;2002年
9 李旭升;贝叶斯网络分类模型研究及其在信用评估中的应用[D];西南交通大学;2007年
10 刘东升;面向连锁零售企业的客户关系管理模型(R-CRM)研究[D];浙江工商大学;2008年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 陈瑞斌;ERP相关技术在网通公司的应用研究[D];昆明理工大学;2005年
2 袁志刚;基于贝叶斯理论的海量科学数据挖掘[D];电子科技大学;2005年
3 刘燕;SVM在个人房贷信用风险评估中的应用研究[D];大连理工大学;2006年
4 唐志军;基于分布式概念格的知识发现研究[D];合肥工业大学;2005年
5 郭兴凯;数据流挖掘技术的研究[D];黑龙江大学;2005年
6 李晓歌;基于BP网络的卷烟销售违规预测方法研究[D];郑州大学;2005年
7 王华;关联规则挖掘及在医学信息处理中的应用研究[D];合肥工业大学;2006年
8 胡谢斐;基于多重关系领域知识的分类问题研究[D];合肥工业大学;2006年
9 张艳芳;铝电解槽焙烧启动数据挖掘的研究与开发[D];北方工业大学;2006年
10 廖赛恩;养生方数据挖掘分析系统的研制[D];湖南中医药大学;2010年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62791813
  • 010-62985026