人工神经网络在数据挖掘中的潜在应用摘要：随着存储在文件，数据库，和其他的库中的数据量巨大，数据正在变得越来越重要，开发用于分析或解释这些数据和用于提取有趣的知识的强有力的手段可以帮助决策。数据挖掘，也普遍被称为数据库中的知识发现（KDD），是指从数据库中的数据中提取隐含的，先前未知的，潜在地有用的信息。因此，数据挖掘的过程就是从大型数据库中自动提取隐藏的，预测的信息。数据挖掘，包括：提取，转换和加载到数据仓库系统的数据。神经网络已经成功地广泛的应用在监督和无监督的学习应用当中。神经网络方法不常用于数据挖掘任务当中，因为它们可能会结构复杂，训练时间长，结果的表示不易理解并且经常产生不可理解的模型。然而，神经网络对嘈杂的高精度的数据具有高度的接受能力在数据挖掘中的应用是可取的。在本论文中，调查探索人工神经网络在数据挖掘技术的应用，关键技术和实现基于神经网络的数据挖掘研究方法。鉴于目前的行业状态，神经网络作为一个工具盒在数据挖掘领域是非常有价值的一点。关键词：数据挖掘；KDD；SOM；数据挖掘的过程一、引言数据挖掘，从大型数据库中提取隐藏的预测性信息，是一个功能强大的具有巨大潜力的新技术在帮助公司集中重要的信息在他们的数据仓库中。数据挖掘工具预测未来的趋势和行为，允许企业作出主动的，知识驱动的决策。所提供的数据挖掘超越过去的事件进行回顾性工具的典型的决策支持系统提供了自动、前瞻性的分析。数据挖掘工具可以回答那些，传统上耗费太多的时间来解决的业务问题。他们寻找隐藏的模式数据库，寻找专家们可能由于超出在他们期望之外而错过的预测信息。不同类型的数据挖掘工具，在市场上是可用的，每个都有自己的长处和弱点。内部审计人员需要了解数据挖掘工具的不同种类和推荐的工具，满足组织电流检测的需要。这应该在项目的生命周期中尽早考虑，甚至可行性研究。数据挖掘通常包括四类任务。分类：把这些数据整理到组。例如一个电子邮件程序会试图将一封电子邮件分类为合法的或垃圾邮件。常见的算法包括决策树学习，最近邻，朴素贝叶斯分类和神经网络算法。聚类：就像分类但这些组却没有被预定义，因此该算法会尝试将类似的物品放在一起进行分组。回归：试图找到一个以最小的误差的数据函数模型。关联规则的学习：变量之间的关系搜索。例如，超市会对将消费者的购买习惯的数据集合起来。利用关联规则的学习，超市可以决定哪些产品经常一起购买和利用此信息实现营...
