检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:梁燕红[1]
机构地区:[1]玉林师范学院,广西玉林537000
出 处:《现代电子技术》2018年第2期163-165,共3页Modern Electronics Technique
基 金:国家自然科学基金项目(61364020);广西壮族自治区教育厅科研项目(2013LX111)~~
摘 要:针对传统BP神经网络的关联挖掘模型中关联挖掘方法和用户交互矛盾问题,提出一种基于改进BP神经网络的关联挖掘模型设计。采用改进的BP神经网络算法进行BP神经网络计算,解决了二次函数的非线性优化问题。运用优化的算法保证了适应度函数的选择能力,避免了阈值以及权值对BP神经网络的误差倒数的影响。为了验证所设计的基于改进BP神经网络的关联挖掘模型的有效性,设计了对比仿真实验,实验结果表明,提出的基于改进BP神经网络的关联挖掘模型设计能够有效地解决关联挖掘方法和用户交互矛盾问题。In allusion to the contradiction between association mining method and user interaction in the traditional association mining model based on BP neural network,the design of association mining model based on the improved BP neural network is proposed. The improved BP neural network algorithm is used for BP neural network computation to resolve the nonlinear optimization problem of quadratic function. The optimized algorithm guarantees the selection capability of the fitness function and avoids the effects of the threshold value and the weighted value on the error reciprocal of BP neural network. To verify the validation the designed association mining model based on the improved BP neural network,the contrast simulation experiment was carried out. The experimental results show that the designed association mining model based on the improved BP neural network can effectively resolve the contradiction between the association mining method and user interaction.
关 键 词:BP神经网络 关联挖掘模型 算法改进 二次函数 选择能力 用户交互
分 类 号:TN711-34[电子电信—电路与系统]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.30