Using Immune Neural Network for Data Mining
用免疫神经网络做数据挖掘

1 引言随着社会信息量的增大,在各种应用领域里的数据库中存储了大量的数据,这使得人们对这些数据进行分析并转化为有用知识的需求变得越来越迫切。于是知识发现与数据挖掘(Knowledge Discovery and Data Mining,KDD)自然成为近年来人们从大型数据库中获取信息的一个重要的研究领域。一般地,数据挖掘就是指从数据库或数据仓库中发现隐藏的、预先未知的、有趣的信息的过程,该过程可以看作是知识发现过程中的一个核心的步骤。目前,能够用于解决机器学习问题的方法主要有三种类型,即:模糊规则的学习方法、神经网络学习方法和遗传进化的学习方法。纵观数据挖掘中的规则提取方法,决策树规则提取方法不能实现多变量搜索,因为它在建树时每一个节点只含有一个特征,故属于一