神经网络在商务数据挖掘中的作用

针对当前电算化会计中财务异常数据检测系统中效率低下、人力及时间资源消耗大、智能化程度低等问题,文中提出了一种基于数据挖掘与神经网络的财务异常数据监测分析算法。采用数据挖掘的方法对原始财务数据进行处理,

在MATLAB环境下构建BP神经网络和LVQ网络，并应用于分类识别任务。通过对比两种网络的性能表现，分析它们各自的优缺点，从而为选择合适的神经网络算法提供一定的参考。其中，BP网络具有较强的拟合能力，

基于matlab的神经网络实现，并将其应用到股市预测当中

探讨了灾难性遗忘，以及测量，是这方面的首选之作，很有必要看一下

neurlang, 在 elixir/erlang中，神经网络库 Neurlangconstructing 神经网络( ) Elixir Elixir或者 Erlang的构造库。Neurlang本质上

基于粗糙集神经网络的数据挖掘在门业制造车间质量控制中的应用，陈振，刘颖，本文在对门业制造车间质量控制的特点进行分析的基础上提出了一个基于粗糙集BP神经网络的质量预测模型。用粗糙集的属性约简对输入�

本文研究了BP神经网络和小波神经网络在太阳辐射强度预测方面的应用。通过对太阳辐射数据的收集和分析，我们建立了基于BP神经网络和小波神经网络的预测模型，提高了预测准确性。实验结果表明，该方法能够有效地预

MATLAB神经网络在解决实际问题中展现了强大的数据处理和分类能力。本文将聚焦于自组织映射神经网络（SOM）的应用，通过43个案例分析，深入研究SOM神经网络在柴油机故障诊断中的数据分类问题。SOM作

实现用R语言，在hadoophive的基础上实现大数据挖掘，神经网络的搭建。

BP神经网络的数据分类代码，可以进行语音特征信号分类