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摘要:
神经网络是数据挖掘的常用的方法之一,主成分分析方法是统计学多元分析中的一种分析多个变量间内在关系的方法.将主成分分析预处理方法与神经网络结合起来使用,可以分析原始变量间关系,将原始数据降维,减少数据规模.对神经网络算法和主成分分析相关理论进行了研究,在此基础上,结合大量的气象数据和北京的传染病数据,提出了一种改进的基于主成分分析预处理结合神经网络算法的数据挖掘方法.通过对比实验测试,本文提出的组合算法在收敛速度及预测准确性方面的性能有了很大程度提高.结合国家重大专项疾病预测项目,将该方法应用于其中的流行性传染病的预测上
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文献信息
篇名 一种改进的径向基神经网络预测算法
来源期刊 计算机系统应用 学科
关键词 数据挖掘 径向基神经网络 主成分分析
年,卷(期) 2012,(8) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 214-217
页数 分类号
字数 2858字 语种 中文
DOI
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 王行甫 中国科学技术大学计算机学院 38 412 10.0 19.0
2 覃启贤 中国科学技术大学计算机学院 2 13 2.0 2.0
3 程用远 中国科学技术大学计算机学院 2 13 2.0 2.0
4 侯成龙 中国科学技术大学计算机学院 2 9 1.0 2.0
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计算机系统应用
月刊
1003-3254
11-2854/TP
大16开
北京中关村南四街4号
82-558
1991
chi
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