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《山东大学》 2005年
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进化神经网络聚类技术及其在数据挖掘中的应用

王石  
【摘要】:数据挖掘技术是解决数据丰富而知识贫乏的有效途径,当属信息科学领域的前沿研究课题之一,有关的研究和应用极大提高了决策支持的能力,已被公认为是数据库研究中一个极富应用前景的领域。聚类分析是数据挖掘的一个重要内容,包括基于划分、层次、密度、网格和模型的分析思想。本文讨论了聚类技术当前的研究现状,研究和比较了各种聚类算法的各自特点及不足之处。特别地,对于基于模型思想的SOM神经网络聚类技术做了详细的探讨。 SOM神经网络聚类是典型的基于模型思想的聚类方法,是脑认知科学和数据挖掘的有机结合,与实际的大脑处理知识有很强的理论联系。但该方法在效率、结果最优性和网络模型结构参数难以确定方面均存在不足之处。 基于遗传算法的进化神经网络是近几年发展起来的一个跨学科的新的非常活跃的研究领域,它包含三个层次的进化策略,即连接权的进化、网络结构的进化和学习规则的进化。进化算法思想为神经网络系统的设计、系统性能的改进、神经网络的集成等提供了新的研究思路。 在传统SOM神经网络聚类的基础上,结合进化神经网络理论,本文提出一种新的基于进化SOM神经网络的聚类算法ESOM。其思想是利用基于遗传算法的进化理论对SOM网络的权值向量集进行优化,同时采用神经元分裂的思想对网络模型结构进行递归扩展优化,从而得到最优网络结构。 本文详细描述了该算法的实现过程,讨论了聚类精度的度量标准,并利用其来控制网络的生长和评估聚类结果。本文给出了算法的正确性和时间复杂度分析,并通过仿真试验比较了ESOM算法和经典SOM聚类方法以及基于遗传算法的SOM聚类方法的性能和聚类精度,结果说明ESOM克服了传统SOM神经网络的上述不足之处,而相对于基于遗传算法的SOM聚类方法能得到更好的聚类结果和执行效率,这主要是由于对其网络结构的优化造成的结果。 最后,本文给出了一个决策支持系统的系统框架,并对算法在该系统中的应用做了简单介绍。
【学位授予单位】:山东大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2005
【分类号】:TP311.13

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【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 沈来信;一种新的进化树型自组织神经网络的研究与应用[D];暨南大学;2007年
2 朱敏;基于自适应遗传BP神经网络的文本分类方法研究[D];南昌大学;2010年
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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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6 张志华;王莉;刘洪;;最大化网络广告收入的投放决策[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
7 赵瑞艳;李树荣;张晓东;苗荣;;基于混合遗传算法的热传导系统最优控制问题求解[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
8 王清;宋年年;王佳庆;姚菁;;优化自抗扰控制器在主汽温控制系统中的应用[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
9 康忠健;徐丽;勾松波;金华蓉;李瑞生;;考虑分布电容的神经网络单相接地故障测距算法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
10 马建华;;单行道设置问题的优化模型[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 李佳;载人潜器阻力性能的数值和试验预报及外形优化研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 张亚娟;适应性企业战略协同机制研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 谭枫;介入式文化算法及其应用研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 陆满君;通信辐射源个体识别与参数估计[D];哈尔滨工程大学;2010年
5 李晚龙;六自由度Stewart平台分散智能控制研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 董慧群;代建制项目风险预警管理研究[D];辽宁工程技术大学;2010年
7 许爱德;开关磁阻电机在船舶电力推进中的应用研究[D];大连海事大学;2010年
8 张进;地震叠前数据的弹性阻抗非线性反演方法研究[D];中国海洋大学;2009年
9 王德才;基于能量分析的地震动输入选择及能量谱研究[D];合肥工业大学;2010年
10 徐红林;基因调控网络的建模及其结构分解方法研究[D];江南大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 万成;动态环境下的元胞遗传算法研究[D];南昌航空大学;2010年
2 李坤;参数参与进化的自适应遗传算法研究[D];南昌航空大学;2010年
3 刘志强;基于数据挖掘的客户行为分析和预测研究[D];山东科技大学;2010年
4 吴香庭;基于遗传算法的K-means聚类方法的研究[D];山东科技大学;2010年
5 马水松;多目标遗传算法与非支配集的构造研究[D];山东科技大学;2010年
6 李臻;城市公交车辆智能调度优化研究[D];山东科技大学;2010年
7 朱国凯;泰安市农村公路典型路面结构研究[D];山东科技大学;2010年
8 纪二云;基于改进遗传算法的电力系统无功优化的研究[D];山东科技大学;2010年
9 施晓坤;煤炭企业人才结构优化[D];山东科技大学;2010年
10 马宗梅;遗传算法在考试系统组卷中的应用与研究[D];郑州大学;2009年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 吴小培,费勤云;一种提高BP算法学习速度的有效途径[J];安徽大学学报(自然科学版);1998年03期
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 李海民;遗传算法性能及其在聚类分析中应用的研究[D];西安电子科技大学;1999年
中国硕士学位论文全文数据库 前9条
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8 文辉;基于神经网络的中药片剂包衣建模研究[D];南昌航空大学;2009年
9 夏侯振宇;基于粗糙集和支持向量机的文本分类方法研究[D];南昌大学;2008年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 杨彦玲;一种基于GWRN模型的自组织神经网络算法的研究及应用[D];南昌大学;2010年
2 崔岩;基于遗传神经网络的油田配电网静动态无功优化研究[D];中国石油大学;2011年
3 张水仙;板坯连铸过程漏钢预报神经网络算法研究[D];燕山大学;2012年
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9 林士杰;ID3算法、朴素贝叶斯算法和BP神经网络算法的比较和分析研究[D];内蒙古大学;2013年
10 王景丹;疲劳驾驶自主检测的研究与实现[D];电子科技大学;2013年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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9 周海廷;隐马尔科夫过程在生物信息学中的应用[J];生命科学研究;2002年03期
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【相似文献】
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7 刘放;叶菲;;改进的聚类分析算法在高校人力资源管理中的应用[J];皖西学院学报;2011年02期
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10 罗建平;苏志同;;聚类分析在铝电解槽况判断中的应用[J];现代计算机(专业版);2008年01期
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5 王静;汪晓刚;;一种新的保护原始数据隐私性的聚类算法[A];第十届中国科协年会论文集(三)[C];2008年
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8 刘剑;;基于数据挖掘聚类的节理统计分析方法[A];中国水力发电工程学会第四届地质及勘探专业委员会第一次学术交流会论文集[C];2008年
9 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
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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
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5 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
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8 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
9 郭斯羽;动态数据中的数据挖掘研究[D];浙江大学;2002年
10 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
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 王石;进化神经网络聚类技术及其在数据挖掘中的应用[D];山东大学;2005年
2 王天真;基于神经网络的智能数据挖掘方法及应用研究[D];上海海事大学;2003年
3 于泓漪;道路交通事故原因的聚类分析[D];吉林大学;2005年
4 侯雪波;关联规则挖掘技术在电力市场营销分析中的应用[D];天津大学;2005年
5 武兆慧;基于遗传算法的聚类方法研究[D];山东师范大学;2006年
6 张兆中;WEB文本挖掘的聚类分析[D];山东科技大学;2005年
7 唐艺军;基于蚁群算法的数据挖掘应用研究[D];辽宁工程技术大学;2007年
8 罗贤缙;聚类分析在电力营销中的应用研究[D];华北电力大学(河北);2005年
9 王煜;基于模式相似的子空间聚类算法研究[D];河海大学;2006年
10 叶炼炼;基于数据挖掘的网络流量采集模型研究[D];福州大学;2006年
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