研究遗传神经网络的数据挖掘方法

这是一份详细说明如何利用matlab实现遗传神经网络算法的文件，适合于理解遗传算法和神经网络模型的学习和参考。

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。

神经网络是一种受人类大脑启发的算法，由相互连接的输入/输出单元组成。每个连接都关联着一个权重，通过调整这些权重，神经网络可以在学习阶段学习预测输入样本的正确类别。在此过程中，神经网络利用激励函数和权重调整来学习。

数据挖掘作为商业智能方法之一，通过揭示银行业运营中的隐藏信息，帮助制定清晰的战略业务决策。神经网络技术在Alyuda软件包中的运用，为银行业提供了运筹学方法的案例研究。

基于神经网络方法的数据挖掘过程涉及三个主要阶段：数据的选择与预处理，网络模型的选择与训练，以及规则的提取与评估。

BP神经网络通过迭代处理一组训练样本，将各样本的网络预测与实际已知类标号进行比较实现学习训练，反向修改网络的权值，使得网络预测与实际类之间的误差平方最小。BP神经网络按照最优训练准则反复迭代，确定并不断调整神经网络结构。通过迭代修改，当误差收敛时学习过程终止。因此，BP神经网络具有分类准确、收敛性好、动态性好和鲁棒性强等优点。

神经网络的遗传算法优化程序正在不断改进和优化，以提高其效率和性能。

针对传统BP神经网络训练速度慢、易陷入局部极小值等问题，该研究提出了一种基于主成分分析 (PCA) 和遗传算法 (GA) 的优化遗传神经网络模型。通过PCA提取负荷数据的主要特征，降低模型输入维度，并利用GA优化BP神经网络的结构参数，克服其局部收敛问题。实验结果表明，该方法有效提高了电力系统短期负荷预测的精度。

随着技术的迅速进步，网络数据量急剧膨胀，如何高效地从海量信息中提取有价值数据成为挑战。传统搜索引擎虽提供基础检索服务，但难以满足个性化需求。因此，将数据挖掘技术引入社会网络分析是当前重要研究方向。社会网络分析通过研究个体间互动模式，已扩展到分析网络链接结构及其潜在含义。在网络数据挖掘中，应用社会网络分析能有效理解信息流动模式、识别关键网页，提升信息检索质量和效率。