分析神经网络的数据挖掘方法

◆朱亚兵 武粉利

分析神经网络的数据挖掘方法

◆朱亚兵1武粉利2

(1.咸阳师范学院计算机学院 陕西 712000；2.武功县长宁中学 陕西 712202)

本文在针对神经网络数据挖掘方法进行详细分析和研究时，从其本身的概念、角度出发。与此同时，对神经网络数据挖掘方法的应用现状进行深入分析，对现存于其中的问题进行调查研究，与实际情况进行有效结合之后提出有针对性的意见措施。这样不仅能够实现神经网络的有效应用，而且还能够为其本身的未来发展打下良好基础。

神经网络；数据挖掘；方法措施

0 前言

在当前现代网络科学技术不断被开发和进步的背景下，各种新型技术被开发利用，通过对实际情况进行调查分析可以看出，各种新型技术的整体应用效果普遍比较良好。其中神经网络是一种类似人类神经系统的处理模式，将该种方法应用到实践中能够对数据起到良好的处理和控制效果。

1 数据挖掘

数据挖掘主要是指从一些大型数据库的数据当中对人们所感兴趣、需要的数据进行提取，并且将这些数据从大型数据库中进行分离处理。通过对实际情况进行调查分析研究可以看出，其实在数据挖掘过程中，人们并不知道具体的数据信息是什么，大多数情况下，都是直接依赖于计算机对这些材料、数据进行分析和研究。数据挖掘其实就是将人们不知道的一些事物、信息、资源从大型数据库中进行有效挖掘和开发利用，可以说是一个知识的发现过程。如图1所示[1]。

图1 KDD过程的简化模型示意图

2 数据挖掘工艺流程分析

在针对数据挖掘相关内容进行分析的时候，要与实际情况进行有效结合，同时提出能够满足客户需求的个性化要点。这样在满足现代人对数据个性化需求的基础上，能够保证数据挖掘的有效性和安全性。而为了实现这一根本目的，在具体实施过程中，要从数据挖掘工艺流程的角度对其进行分析。通过对实际情况进行调查分析可以看出，在现阶段由于KDD的各个步骤对数据挖掘的具体运行情况能够产生直接性影响，特别是能够对数据挖掘效果和准确性产生影响[2]。因此，针对这一现状，在具体实施过程中，要对KDD全过程进行有效的数据挖掘和分析，这样才能够将其本身的作用和价值充分发挥。图2所示内容是现阶段数据挖掘工艺具体流程图。

图2 数据挖掘工作流程示意图

3 神经网络的数据挖掘方法分析

3.1数据准备

为了保证神经网络的作用和价值充分发挥到实处，在其实际应用过程中，要对其进行科学合理的判断和分析，这样才能够保证神经网络基础上的数据挖掘具有良好的效果。在RBF神经网络基础上数据挖掘，为了保证数据的有效性和真实性，需要引导客户根据其本身实际要求对其数据集进行准确有效的判断，这样才能够保证访问的有效性。一般情况下，根据实际情况的具体要求，基本上都会利用DAO/ODBC的数据库对实际方案进行访问操作，与其他方案相比，神经网络相关方案在具体落实过程中，其本身的作用和优势特点比较明显[3]。其在实际应用过程中，不仅能够与Microsoft Jet的数据库引擎实现同时使用和操作的目的，还能够根据实际情况的具体要求，实现ODBC irecb选项的单独使用。这样不仅能够为人们日常访问数据库提供方便快捷的方式，而且还能够从根本上保证数据库访问的有效性。在具体实施过程中，为了避免对数据挖据造成一定的干扰影响，需要在神经网络数据挖掘过程中，结合实际情况对其进行有效清理，特别是针对一些不需要的程序进行有效处理。在某种程度上只有保证这些程序处理效果，才能够保证数据挖掘整个流程操作的有效性[4]。

3.2数据挖掘

在RBF神经网络数据挖掘过程中，要与实际情况进行有效结合，特别是对用户的实际选择情况进行准确有效的判断，这样才能够为用户提供与其实际需求相符和的数据挖掘管理方式。这样不仅能够保证数据的有效性，而且还能够保证数据的安全性管理措施。在针对神经网络数据挖掘问题进行处理的时候，要将一切与数据挖掘相关的方法进行有效整合，这样能够满足用户的个性化需求，而且还能够及时对数据挖掘情况起到良好的控制和调整作用。比如在实际应用过程中，其本身的文本或者是文件分词等都能够被科学合理的应用到数据挖掘当中，而且通过对实际情况进行调查分析可以看出，该种方法的实际应用效果比较良好[5]。通过对现阶段神经网络数据挖掘的实际情况进行调查可以看出，一般在其中应用比较广泛的方法包括粗糙集以及决策树等方法。在这一基础上，可以直接利用数学模型的方法，这样不仅能够在RBF网络当中完成对分类模型的有效构建，而且还能够从根本上保证该模型的构建效果和质量水平能够达到一定标准要求。除此之外，在具体实施过程中，为了保证数据结果的输出具有一定的真实性和有效性，可以结合实际情况采取有针对性的措施对其进行具体操作[6]。比如可以在其中利用一些树状图、或者是一些列表等方式，对数据挖掘结果进行有效展示，这样不仅能够促使展示结果更加具有真实性和有效性，而且还能够为人们提供更加直观的展示效果。

3.3安全保障

为了保证神经网络数据挖掘在具体实施中的作用和价值被充分发挥，对现代人的数据获取能够起到良好的辅助性作用。在这种情况下，不仅要保证数据挖掘的准确性、真实性和有效性，同时还要保证神经网络数据挖掘的安全性。因此，为了实现对神经网络数据挖掘的安全操作，通过对实际情况进行分析可以直接从以下角度出发对其进行研究，这样能够起到良好的保护性作用。在针对数据安全方面需要进行良好的保护性作用，采取有针对性措施对其进行有效控制，保证数据在传输过程中的有效性、安全性和稳定性。与此同时，要尽可能满足用户的个性化需求，用户在具体操作过程中，主要是相关服务器对数据进行有效的传输。虽然网络科学技术在不断发展，但是其本身的稳定性和安全性比较差，很容易对数据本身的安全性造成严重的威胁。因此，针对这一现状，在实际操作中，可以利用数据加密等措施对数据的安全性提供一些基本性保证，这样不仅能够满足用户对数据的个性化需求，而且还能够实现对数据挖掘结果的有效利用。

4 结束语

综上所述，本文主要是针对神经网络数据挖掘情况进行详细分析和研究，为了保证本文研究结果具有真实性和有效性，本文从神经网络数据挖掘的概念角度出发。同时对其本身现存的一些问题进行分析，提出数据挖掘在神经网络基础上的工艺流程。通过对实际情况进行调查研究可以看出，神经网络数据挖掘方法的有效实施，不仅能够保证数据在传输过程中的稳定性、安全性、有效性得到有效保证，而且还能够满足现代人对数据挖掘的个性化需求。

[1]王磊，王汝凉.基于改进的BP神经网络方法的数据挖掘[J].广西师范学院学报(自然科学版)，2016.

[2]曹嘉杰，杨猛，徐新宇.基于RBF神经网络的数据挖掘方法探究[J].电脑知识与技术，2016.

[3]吕娴.基于神经网络的数据挖掘方法研究[J].重庆文理学院学报(社会科学版)，2015.

[4]王昌刚.基于神经网络的数据挖掘方法分析[J].电脑迷，2016.

[5]王星云，左敏，肖克晶，刘婷.机遇BP神经网络的食品安全抽检数据挖掘[J].食品科学技术学报，2016.

[6]王伦文，冯彦卿，张铃.动态数据挖掘的构造性学习方法综述[J].小型微型计算机系统，2016.