基于单层感知器的数据挖掘分类的设计和实现

• 作者: 毕硕本 王必强 董学士
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 单层感知器 神经网络 分类 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2010,（9）
• 页码范围: 111-114
• 分类号: TP311
• 字数: 2240字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2010.09.027

摘要

数据挖掘是指从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识,这些知识是潜在有用信息.分类是数据挖掘重要研究方向之一,其目的就是分析输入数据,通过分析在训练集中的数据表现出来的特性,为每一个类找到一种准确的描述或者模型.怎样用科学合适的方式来解决分类问题,是数据挖掘研究领域的一个热点和难点.通过构造一种单层感知器神经网络的分类方法,对其进行设计分析和仿真实验,用图文并貌的界面形象直观地展示了分类效果,实验表明单层感知器神经网络可有效地进行数据挖掘分类.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	毕硕本	南京信息工程大学计算机与软件学院	90	525	13.0	17.0
2	董学士	南京信息工程大学计算机与软件学院	4	20	3.0	4.0
3	王必强	南京信息工程大学计算机与软件学院	4	46	4.0	4.0