【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)的高空氣象數(shù)據(jù)挖掘方法中存在的數(shù)據(jù)挖掘深度問(wèn)題,提出一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的高空氣象數(shù)據(jù)挖掘方法。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)以及小波分析法對(duì)數(shù)據(jù)挖掘模型進(jìn)行優(yōu)化,引進(jìn)協(xié)同多分類器算法進(jìn)行更加精確的數(shù)據(jù)挖掘,避免數(shù)據(jù)產(chǎn)生的干擾。提出的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高空氣象數(shù)據(jù)挖掘方法提高了數(shù)據(jù)挖掘的深度,還對(duì)數(shù)據(jù)的特征提取起到了一定的輔助作用。為了驗(yàn)證該方法的有效性,設(shè)計(jì)了對(duì)比仿真試驗(yàn),將所提方法與傳統(tǒng)方法相比較得出,所提方法有效地解決了數(shù)據(jù)干擾問(wèn)題,提高了數(shù)據(jù)挖掘程度。
[Abstract]:Aiming at the problem of depth of data mining in traditional methods of high-altitude meteorological data mining, a method of high-altitude meteorological data mining based on BP neural network is proposed. BP neural network technology and wavelet analysis were used to optimize the data mining model, and the cooperative multi-classifier algorithm was introduced for more accurate data mining to avoid the interference of the data. The BP neural network based high-altitude meteorological data mining method improves the depth of data mining, and also plays a certain role in the feature extraction of data. In order to verify the effectiveness of the proposed method, a comparative simulation experiment is designed. Compared with the traditional method, the proposed method can effectively solve the problem of data interference and improve the degree of data mining.
【作者單位】： 黑河學(xué)院;
【基金】：黑龍江省科技廳自然科學(xué)基金項(xiàng)目(F2016032)
【分類號(hào)】：TP183;TP311.13

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8 本報(bào)特約撰稿 許麗萍;數(shù)據(jù)挖掘:軟件應(yīng)用的新境界[N];計(jì)算機(jī)世界;2009年

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6 石思優(yōu);基于主題模型的醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘研究[D];廣東技術(shù)師范學(xué)院;2015年

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本文編號(hào)：2167189