【摘 要】
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随着计算机技术和信息技术的普及和发展,信息量也急剧增加,对于信息数据的处理和管理也凸显其重要性,数据挖掘作为信息处理和知识发现的主要技术,也得到不断的发展。本文主要
【出 处】
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华北电力大学(北京) 华北电力大学
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随着计算机技术和信息技术的普及和发展,信息量也急剧增加,对于信息数据的处理和管理也凸显其重要性,数据挖掘作为信息处理和知识发现的主要技术,也得到不断的发展。本文主要通过T-S模糊神经网络以及粗糙集理论的数据挖掘技术,以非线性函数以及锅炉燃烧系统的数据为数据挖掘对象,进行了非线性系统建模以及锅炉燃烧系统的建模,神经网络对噪声适应性以及属性约简算法的研究。寻找出了对非线性含噪声系统建模适应性较好的方法,并且通过与属性约简算法的结合使用优化和简化了后期神经网络建模的复杂度,提高了数据挖掘的正确率和效率以及深度。
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