基于GMDH原理的自組織數(shù)據(jù)挖掘模型研究.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中,提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程.它是一門涉及數(shù)據(jù)庫、人工智能、數(shù)理統(tǒng)計、可視化、并行計算等多方面的學(xué)科領(lǐng)域的交叉學(xué)科.對于一個成熟的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用而言,最重要的是減少為了加入已有的知識而要求用戶的干預(yù),從而使數(shù)據(jù)挖掘的過程更加自動."自組織"是指一個系統(tǒng)由內(nèi)在機(jī)制驅(qū)動自行從簡單向復(fù)雜、從粗糙向細(xì)致方向發(fā)展,不斷地提高自身的復(fù)雜度和精細(xì)度的過

2、程.自組織系統(tǒng)不需要外界的特定干擾,僅依靠系統(tǒng)內(nèi)部的相互作用來實現(xiàn)空間、時間或功能的結(jié)構(gòu).自組織數(shù)據(jù)挖掘引入自組織的思想,應(yīng)用數(shù)據(jù)分組處理方法(Group Method Data Handling,GMDH),實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘過程的自組織控制,并以客觀的方式建立一個最優(yōu)復(fù)雜度模型.自組織數(shù)據(jù)挖掘有效地減少了用戶在數(shù)據(jù)挖掘過程中的干預(yù),使數(shù)據(jù)挖掘過程更加自動并使建模結(jié)果更加客觀.該文系統(tǒng)地闡述了自組織數(shù)據(jù)挖掘的基本思想、基本模式以及自組織建模