BP神经网络在环境污染数据挖掘中的应用

姚瑶 赵瑞雪 邱俊强

摘 要：主要介绍了神经网络的中BP神经网络的内容，结合BP神经网络可用训练人工神经元进行数据的分类和预测的特点，分析探讨了BP神经网络在环境污染数据挖掘中的应用。

关键词：数据挖掘；神经网络；BP算法

引言：随着计算机网络和信息技术的高速发展，如何从海量数据中提取有用信息成为当务之急. 数据挖掘正是为顺应这种需要而发展起来的信息处理技术. 它借助某些专门算法，利用计算机从海量数据中提取有用 的信息，揭示某些隐藏规律，从而有效预测和正确指导未来的工作. [1] 分类是数据挖掘的主要功能之一，它 通过分析类，标记已知的训练数据集，导出描述并区分数据类或概念的模型 函数，以便能使用该模型预测 类标记未知的对象类. [1] 人工神经网络（ ANN ，Artificial Neural Network）是20 世纪 80年代后期迅速发展起来 的人工智能技术. 它对噪声数据具有很高的承受能力，对未经训练的数据具有分类模拟的能力，因此在网 站信息、生物信息和基因以及文本的数据挖掘等领域得到了越来越广泛的应用. 在多种 ANN 中，反向传播 （ BP，Back-Propagation）网络是应用最广的一种形式[3] .

1.神经网络定义

（1）生物神经网络主要是指人脑的神经网络，它是人工神经网络的技术原型。人脑是人类思维的物质基础，思维的功能定位在大脑皮层，后者含有大约1011个神经元，每个神经元又通过神经突触与大约103个其它神经元相连，形成一个高度复杂高度灵活的动态网络。作为一门学科，生物神经网络主要研究人脑神经网络的结构、功能及其工作机制，意在探索人脑思维和智能活动的规律。……