一种基于BP神经网络的离散化方法

摘要：

随着人工智能和数据挖掘技术的深入发展，大数据逐步进入人们的视野，在大数据的处理过程中，离散化处理是一个必不可少的环节。本文通过在BP神经网络的学习过程中引入动量学习法，进一步完善了BP神经网络在学习方面的局限性，降低了BP神经网络的训练误差，在此基础上提出了一种基于BP神经网络的离散化方法，实现了对连续属性的离散化处理。算法分析和实验证明，本算法是切实可行的。

关键词：离散化、BP神经网络、连续属性、动量学习法

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2015-06-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：195-196