資料倉儲與資料探勘技術第八章人工神經網路

2022-10-05 02:24:05 字數 640 閱讀 7974

圖8-1神經元模型

圖8-2常見的作用函式

圖8-3典型的神經網路結構

1. 神經網路的學習方式

2. 神經網路的學習規則

圖8-4bp神經網路的拓撲結構

圖8-5sofm神經網路的拓撲結構

1. 學習率

2. 鄰域

圖8-6elman神經網路的拓撲結構

圖8-7hopfield神經網路的拓撲結構1. 設定互連權值

2. 未知類別初始化

3. 迭代直到收斂

圖8-8統計類別個數的實現

圖8-9更新表中資料

圖8-10經處理的tdm資料示意圖

圖8-11選擇資料探勘技術

圖8-12選擇資料來源檢視

圖8-13指定表型別

圖8-14指定資料型別

圖8-15指定列的內容和資料型別

圖8-16完成資料探勘結構的建立

圖8-17「次級」提公升圖

圖8-18「次級」分類矩陣圖

1. bp神經網路有哪些優缺點?試各列舉3條。

2. 人工神經元有哪些性質?

3. sofm神經網路的學習演算法步驟?

4. bp神經網路與sofm神經網路的異同?

5. 人工神經網路常用的學習規則有哪些?

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