什么是神经网络数据挖掘？(neural network data mining?)
神经网络数据挖掘是通过使用人工神经网络识别数据库中的现有模式来收集和提取数据的过程。这些人工神经网络是模拟生物神经网络的网络，比如人体神经网络。神经网络数据挖掘主要用于大型公司或研究小组收集和组织大型数据库，但它在多个领域有着广泛的用途
在人类，神经网络是基于神经元的。神经元是神经系统的导管，负责在全身传导感觉体验，如疼痛和触觉。他们通过电气、化学手段和神经网络进行交流。它们发送的信息通过神经网络快速移动，实际上可以学习以新的方式传导脉冲，特别是大脑中的神经元。
人工神经网络是对复杂数学过程的描述，在某些方面，它与生物过程相似。该网络由人工神经元组成，这些神经元也是复杂的数学方程，通过在输入和输出过程中移动信息发挥作用；这个过程反映了生物神经元是如何工作的。
人工神经网络（ANN）是一种复杂的结构，但它的主要目的是快速高效地计算复杂的过程，就像人类神经网络一样。人工神经网络也被建立起来，这样它们就可以通过这些过程进行学习，从而成为人工智能的一种形式。它们有多种实际用途，从语音识别软件到雷达系统，无所不包。
人工神经网络是神经网络数据挖掘的关键组成部分。他们能够检查大型数据库（称为数据仓库），并通过模式识别分析和提取特定的信息块。那一大块信息是什么取决于用户的需求。在大公司，他们通常需要分析数据并注意趋势，特别是在支出、营销和销售方面。
除了大公司之外，神经网络数据挖掘的另一个主要用户是科学和工程界。这些专业人员可以使用数据挖掘来检查在研究和观察中收集的大量信息，并从这些数据中提取他们需要的任何模式。这可以节省许多小时，否则将是一个详尽的过程。
还有许多其他领域使用神经网络数据挖掘。例如，它被用于游戏，如机器而非下棋，以及监视领域，如监控恐怖活动趋势的国内安全。最近，它被用于挖掘有关地理系统的信息，如对气候变化至关重要的统计数据。
- 发表于 2021-12-14 11:46
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