基于過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘及其應(yīng)用研究.pdf

1、對數(shù)據(jù)挖掘的研究源自人們對海量數(shù)據(jù)進行有效處理的實際需求。作為數(shù)據(jù)類型的一種，時間序列在各種各樣的數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫中都比較常見。從廣義上講，凡是隨時間變化而觀測或采集的離散點數(shù)據(jù)，按照時間順序排列而形成的序列都可以稱為時間序列。目前，對時間序列數(shù)據(jù)進行挖掘已成為當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘研究的熱點之一?，F(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘方法難以精確反映時間序列中實際存在的時間累積效應(yīng)，為此，在國家自然科學(xué)基金和總裝備部武器預(yù)研基金的資助下，本文提出了一種新的數(shù)據(jù)挖掘方法

2、——基于雙隱層徑向基過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘方法，并對其正確性和有效性進行了實際應(yīng)用驗證。
　　本文主要包括理論和實際應(yīng)用兩個方面的研究工作：
　　在理論研究方面，本文深入研究了面向過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘流程，首次提出了雙隱層徑向基過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念，在此基礎(chǔ)上，與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)相結(jié)合，提出了一種基于雙隱層徑向基過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘方法。針對這種新的數(shù)據(jù)挖掘方法，本文采用將軟競爭學(xué)習(xí)算法與改進的BP學(xué)習(xí)算法相

3、結(jié)合的學(xué)習(xí)算法對雙隱層徑向基過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，并以仿真案例證明：本文所提出的基于過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘方法在時間序列數(shù)據(jù)挖掘上具有很好的應(yīng)用效果。
　　在實際應(yīng)用方面，本文針對我國航空公司在航空發(fā)動機性能衰退預(yù)測方面的實際需求，以反映發(fā)動機性能狀態(tài)的參數(shù)數(shù)據(jù)作為實例，討論對其進行數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的具體方法和流程；而后又采用本文所提出的基于過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘方法，對發(fā)動機的排氣溫度指數(shù)和滑油金屬含量兩組時間序列數(shù)據(jù)進行了數(shù)據(jù)挖掘