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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.
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文献信息
篇名 基于单层感知器的数据挖掘分类的设计和实现
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) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 111-114
页数 分类号 TP311
字数 2240字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2010.09.027
五维指标
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
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
单层感知器
神经网络
分类
数据挖掘
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
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