数据分析中的神经网络技术

基于神经网络的自学习方法，应用人工神经元网络系统理论，在西山煤电集团东曲矿综采工作面的实际资料统计分析基础上，预测工作面的日进度、日产量、回采工效率、坑木消耗、配件消耗等综合技术经济指标，预测结果精确度高，与实际相符。这一研究方法为煤矿综采工作面的计划、生产和管理提供了新的预测决策方法。

神经网络的训练涉及多个步骤，包括初始化权重、逐步输入训练样本、计算神经元输出值并修正误差。技术进步推动了数据挖掘和应用领域中神经网络训练方法的革新。

详细记录了MATLAB程序如何应用于解析BP神经网络以及其他类型如RBF网络的具体案例。

决策树方法应用挺广泛的，尤其在分类、预测和规则提取上。自从 J. Ross Quinlan 提出了 ID3 算法后，决策树的应用在机器学习和数据挖掘领域得到了飞速发展。后来，他还推出了 C4.5 算法，这个算法可是监督学习中的明星之一。而 1984 年，CART 算法也一并提出。ID3 和 CART 算法的最大特点是能根据训练样本学习生成决策树，这点挺有用的。你要是想深入了解这些算法，可以看看相关的文章哦，比如关于 ID3 算法的实现、C4.5 的 MATLAB 源码或者 Java 版的 ID3 决策树实现。，决策树不仅理论扎实，实践中也好用。如果你对数据挖掘感兴趣，决策树算法一定不能错过。

随着技术的不断进步，MATLAB神经网络在医学领域的应用日益广泛。通过43个案例分析，深入探讨了LVQ神经网络在乳腺肿瘤诊断中的分类效果。

卷积神经网络在机器学习和人工智能领域中占据重要位置，其通过多层处理单元进行信息提取和学习。

设计分析中，BP神经网络因输入向量包含15个元素，导致网络输入层神经元数量为15个。隐含层选择一层，神经元设为31个，输出向量包含12个元素，输出层神经元设为12个。隐层和输出层的转换函数分别为双曲正切函数（tansig）和对数函数（logsig），以确保BP网络输出在[0,1]之间。

大多数网络资源提供的仅是相应的源代码，这本书是个难得的宝藏，我分享给大家。

随着数据库技术的成熟和数据应用的普及，大规模数据库和数据仓库的建立，人们开始面对“数据丰富，但信息贫乏”的挑战。数据挖掘技术从海量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的知识和规则，这些规则揭示了数据库中一组对象之间的特定关系，为经营决策、金融预测等提供依据。专注于神经网络算法在数据挖掘中的应用问题，这种算法具有高准确率和强大的抗噪声能力。SQL Server 2005提供了一种简单的方式来应用神经网络算法，适用于SQL Management Studio、BI Dev Studio等环境，用于创建神经网络挖掘模型。