神经网络在数据挖掘中的应用摘 要：给出了数据挖掘方法的研究现状，通过分析当前一些数据挖掘方法的局限性，介绍一种基于关系数据库的数据挖掘方法 神经网络方法，目前，在数据挖掘中最常用的神经网络是BP网络。在本文最后，也提出了神经网络方法在数据挖掘中存在的一些问题关键词：BP算法；神经网络；数据挖掘1.引言在“数据爆炸但知识贫乏”的网络时代，人们希望能够对其进行更高层次的分析，以便更好地利用这些数据。数据挖掘技术应运而生。并显示出强大的生命力。和传统的数据分析不同的是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。所得到的信息具有先未知，有效性和实用性三个特征。它是从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。数据准备是从各种数据源中选取和集成用于数据挖掘的数据；规律寻找是用某种方法将数据中的规律找出来；规律表示是用尽可能符合用户习惯的方式(如可视化)将找出的规律表示出来。数据挖掘在自身发展的过程中，吸收了数理统计、数据库和人工智能中的大量技术。作为近年来来一门处理数据的新兴技术，数据挖掘的目标主要是为了帮助决策者寻找数据间潜在的关
