基于神经网络和粒子群优化的数据挖掘算法的研究

发布时间：2018-09-04 15:27

【摘要】：由于差异化分布式数据的稀疏性和混沌性,导致采用粒子群算法进行数据挖掘容易陷入局部收敛,数据挖掘的准确度不好。提出一种基于神经网络和粒子群优化的数据挖掘算法,首先计算差异化分布式数据挖掘的全局核函数和混合核函数,构建挖掘决策模型。以训练误差作为挖掘优化的约束条件,采用粒子群学习的泛化能力进行数据挖掘的聚类中心计算,克服初始聚类中心敏感和易陷入局部最优的缺点。然后采用神经网络模型进行数据聚类处理,实现数据优化挖掘。最后进行仿真实验分析,结果表明,采用本文算法进行差异化分布式数据挖掘具有更高的准确率和更强的收敛能力。
[Abstract]:Because of the sparsity and chaos of differentiated distributed data, particle swarm optimization (PSO) algorithm is easy to fall into local convergence, and the accuracy of data mining is not good. A data mining algorithm based on neural network and particle swarm optimization is proposed. Firstly, the global kernel function and mixed kernel function of differential distributed data mining are calculated, and the mining decision model is constructed. The training error is taken as the constraint condition of mining optimization, and the generalization ability of particle swarm learning is used to compute the clustering center of data mining, which overcomes the shortcomings of sensitivity of initial clustering center and easy to fall into local optimum. Then the neural network model is used for data clustering to realize data optimization mining. Finally, the simulation results show that the proposed algorithm has higher accuracy and better convergence ability.
【作者单位】： 重庆工程学院通识学院;
【基金】：重庆市职业教育学会重点科研课题(2015-ZJXH-13207)
【分类号】：TP311.13;TP18

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 王清毅,张波,蔡庆生;目前数据挖掘算法的评价[J];小型微型计算机系统;2000年01期

2 胡浩纹,魏军,胡涛;模糊数据挖掘算法在人力资源管理中的应用[J];计算机与数字工程;2002年05期

3 万国华,陈宇晓;数据挖掘算法及其在股市技术分析中的应用[J];计算机应用;2004年11期

4 文俊浩,胡显芝,何光辉,徐玲;小波在数据挖掘算法中的运用[J];重庆大学学报(自然科学版);2004年12期

5 邹志文,朱金伟;数据挖掘算法研究与综述[J];计算机工程与设计;2005年09期

6 赵泽茂,何坤金,胡友进;基于距离的异常数据挖掘算法及其应用[J];计算机应用与软件;2005年09期

7 赵晨,诸静;过程控制中的一种数据挖掘算法[J];武汉大学学报(工学版);2005年05期

8 王振华,柴玉梅;基于决策树的分布式数据挖掘算法研究[J];河南科技;2005年02期

9 胡作霆;董兰芳;王洵;;图的数据挖掘算法研究[J];计算机工程;2006年03期

10 宋中山;吴立锋;;增量数据挖掘算法在区域交通管理中的应用[J];武汉理工大学学报(交通科学与工程版);2006年03期

相关会议论文 前10条

1 贺炜;邢春晓;潘泉;;因果不完备条件下的数据挖掘算法[A];第二十二届中国数据库学术会议论文集（技术报告篇）[C];2005年

2 刘玲;张兴会;;基于神经网络的数据挖掘算法研究[A];全国第二届信号处理与应用学术会议专刊[C];2008年

3 陈曦;曾凡锋;;数据挖掘算法在风险评估中的应用[A];2007通信理论与技术新发展——第十二届全国青年通信学术会议论文集（上册）[C];2007年

4 郭新宇;梁循;;大型数据库中数据挖掘算法SLIQ的研究及仿真[A];2004年中国管理科学学术会议论文集[C];2004年

5 张沫;栾媛媛;秦培玉;罗丹;;基于聚类算法的多维客户行为细分模型研究与实现[A];2011年通信与信息技术新进展——第八届中国通信学会学术年会论文集[C];2011年

6 潘国林;杨帆;;数据挖掘算法在保险客户分析中的应用[A];全国第20届计算机技术与应用学术会议（CACIS·2009）暨全国第1届安全关键技术与应用学术会议论文集（上册）[C];2009年

7 张乃岳;张力;张学燕;;基于字段匹配的CRM数据挖掘算法与应用[A];逻辑学及其应用研究——第四届全国逻辑系统、智能科学与信息科学学术会议论文集[C];2008年

8 祖巧红;陈定方;胡吉全;;客户分析中的数据挖掘算法比较研究[A];12省区市机械工程学会2006年学术年会湖北省论文集[C];2006年

9 李怡凌;马亨冰;;一种基于本体的关联规则挖掘算法[A];全国第19届计算机技术与应用（CACIS）学术会议论文集（下册）[C];2008年

10 盛立;刘希玉;高明;;基于粗糙集理论的数据挖掘算法研究[A];山东省计算机学会2005年信息技术与信息化研讨会论文集（二）[C];2005年

相关重要报纸文章 前1条

1 ;选择合适的数据挖掘算法[N];计算机世界;2007年

相关博士学位论文 前4条

1 陈云开;基于粗糙集和聚类的数据挖掘算法及其在反洗钱中的应用研究[D];华中科技大学;2007年

2 张静;基于粗糙集理论的数据挖掘算法研究[D];西北工业大学;2006年

3 沙朝锋;基于信息论的数据挖掘算法[D];复旦大学;2008年

4 梁瑾;模糊粗糙单调数据挖掘算法及在污水处理中应用研究[D];华南理工大学;2011年

相关硕士学位论文 前10条

1 谢亚鑫;基于Hadoop的数据挖掘算法的研究[D];华北电力大学;2015年

2 彭军;基于新型异构计算平台的数据挖掘算法研究与实现[D];电子科技大学;2015年

3 杨维;基于Hadoop的健康物联网数据挖掘算法研究与实现[D];东北大学;2013年

4 孙兵率;基于MapReduce的数据挖掘算法并行化研究与应用[D];西安工程大学;2015年

5 张永芳;基于Hadoop平台的并行数据挖掘算法研究[D];安徽理工大学;2016年

6 李围成;基于FP-树的时空数据挖掘算法研究[D];河南工业大学;2016年

7 官凯;基于MapReduce的图挖掘研究[D];贵州师范大学;2016年

8 陈名辉;基于YARN和Spark框架的数据挖掘算法并行研究[D];湖南师范大学;2016年

9 刘少龙;面向大数据的高效数据挖掘算法研究[D];华北电力大学(北京);2016年

10 罗俊;数据挖掘算法的并行化研究及其应用[D];青岛大学;2016年

，

本文编号：2222582