南書坡　程聰

摘要：隨著人工智能和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的深入發(fā)展，大數(shù)據(jù)逐步進(jìn)入人們的視野，在大數(shù)據(jù)的處理過程中，離散化處理是一個(gè)必不可少的環(huán)節(jié)。本文通過在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程中引入動量學(xué)習(xí)法，進(jìn)一步完善了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)方面的局限性，降低了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練誤差，在此基礎(chǔ)上提出了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的離散化方法，實(shí)現(xiàn)了對連續(xù)屬性的離散化處理。算法分析和實(shí)驗(yàn)證明，本算法是切實(shí)可行的。

關(guān)鍵詞：離散化；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；連續(xù)屬性；動量學(xué)習(xí)法

中圖分類號：TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2015）09-0195-02

Abstract： With the further development of artificial intelligence and data mining technology， big data gradually into view， in the process large data， discrete processing is an essential link . In this paper， in the learning process by introducing the momentum BP neural network learning method to improve the stability and accuracy of BP neural network ， reducing the learning error BP neural network ， and on this basis， proposes a BP neural network discretization method to achieve a discrete handling of continuous attributes . Algorithm analysis and experiments show that the algorithm is feasible.

Key words： Discrete； BP neural network； continuous attributes； Momentum Learning

在當(dāng)今大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們會面臨著各種各樣的數(shù)據(jù)，包括離散化的數(shù)據(jù)和連續(xù)性的數(shù)據(jù)，在眾多的算法中，有許多關(guān)于數(shù)據(jù)離散化的例子[1-4]，在這些現(xiàn)有的方法中，各有千秋，有的處理連續(xù)性數(shù)據(jù)效果不好，有些算法即使能處理連續(xù)型數(shù)據(jù)，但挖掘和學(xué)習(xí)的效果沒有處理離散型數(shù)據(jù)有用和有效。對我們?nèi)粘Ｉ詈蛻?yīng)用中的實(shí)際例子分析發(fā)現(xiàn)，對我們有用的數(shù)據(jù)除了連續(xù)性的，更多存在的是連續(xù)型屬性的數(shù)據(jù)。這樣的話，對數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化處理顯得異常重要，離散化處理的效果好壞，效率高低，直接關(guān)系到數(shù)據(jù)處理和分析的最終結(jié)果[5-6]。

離散化處理是數(shù)據(jù)挖掘中數(shù)據(jù)預(yù)處理的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，離散化對整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘的成敗有著關(guān)鍵的作用：1）減少數(shù)據(jù)處理中的不確定因素，比如，描述一個(gè)人的身高，規(guī)定1.80m是高個(gè)子，那么1.799m，怎么處理這樣的數(shù)據(jù)呢。2）離散化可以減小數(shù)據(jù)規(guī)模，我們現(xiàn)在處于一個(gè)被數(shù)據(jù)包圍的時(shí)代，如果能在數(shù)據(jù)處理過程中減小數(shù)據(jù)規(guī)模，就可以大大提高數(shù)據(jù)處理的速度，提高算法的有效性，降低程序的運(yùn)行時(shí)間。3）離散化處理能夠改善算法的魯棒性，提高數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性[7]。（4）算法的改進(jìn)和離散化處理可以相互促進(jìn)發(fā)展[6，8，9]。

1 離散化問題的描述

離散化就是采取各種方法將連續(xù)的區(qū)間劃分為小的區(qū)間，并將這連續(xù)的小區(qū)間與離散的值關(guān)聯(lián)起來。

離散化的問題本質(zhì)是：決定選擇多少個(gè)分割點(diǎn)和確定分割點(diǎn)位置。

連續(xù)屬性離散化的方法有大概有以下幾種：

1）無監(jiān)督和有監(jiān)督。在離散化過程中使用類信息的方法是有監(jiān)督的，而不使用類信息的方法。

2）全局和局部。全局離散化指使用整個(gè)樣本空間進(jìn)行離散化，而局部離散化指在樣本空間的一個(gè)區(qū)域內(nèi)進(jìn)行離散化。

3）動態(tài)離散化和靜態(tài)離散化。動態(tài)的離散化方法就是在建立分類模型的同時(shí)對連續(xù)屬性進(jìn)行離散化，而靜態(tài)離散化方法就是在進(jìn)行分類之前完成離散化處理。

2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前向型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其神經(jīng)元的傳遞是S型函數(shù)，輸出緊為0-1.的連續(xù)量，它可以實(shí)現(xiàn)從輸入到輸出的任意非線性映射。由于權(quán)位的調(diào)整采用反向傳播學(xué)習(xí)算法，因此，人們就就將此算法稱為向后傳播算法，簡稱BP算法。

日前，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的已有的應(yīng)用實(shí)踐中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用占了絕對優(yōu)勢，也說明了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用廣泛性和優(yōu)勢，以及有不可限量的應(yīng)用前景和發(fā)展空間。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一個(gè)三層網(wǎng)絡(luò)，它的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)可被劃分為：輸入層、輸出層，隱含層。其中，輸入層與輸出層具有更重要的意義，因此有些文獻(xiàn)和算法中把BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)看成有輸入層和輸出層組成的兩層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的離散化方法

1）對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行初始化。首先創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并根據(jù)實(shí)際情況確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的輸入層，隱含層和輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)、連接權(quán)值和訓(xùn)練誤差值等初值，最后給定學(xué)習(xí)速率和神經(jīng)元激勵函數(shù)。

2）隱含層輸出計(jì)算。

3）輸出層輸出計(jì)算。

4）計(jì)算訓(xùn)練誤差

[?j（l）=（dqj-x（l）j）f'（s（l）j）]，輸出層

[?j（l）=f'（s（l）j）k=1nl+1?（l+1）w（l+1）kj]，隱含層和輸入層

5）修正權(quán)值和閾值

[w（l+1）ji[k+1]=w（l）ji[k]+μ?j（l）x（l-1）i+η（w（l）ji[k]-w（l）ji[k-1]）]

[θ（l+1）j[k+1]=θ（l）j[k]+μ?j（l）+η（θ（l）j[k]-θ（l）j[k-1]）]

6）判斷是否達(dá)到訓(xùn)練誤差要求，如果達(dá)到要求，就進(jìn)行下一步，如果達(dá)不到要求否則，轉(zhuǎn)到第2步，重新對BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)。

7）利用附加動量法規(guī)則對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，為了克服BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺點(diǎn)，在BP算法中加入動量項(xiàng)不僅可以微調(diào)權(quán)值的修正量，也可以有效的減少BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練和學(xué)習(xí)過程中的缺陷。另外在修改訓(xùn)練參數(shù)和連接權(quán)值的同時(shí)，還可以使用順序方式訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。順序方式訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)要比批處理方式更快，特別是在訓(xùn)練樣本集很大，而且具有重復(fù)樣本時(shí)，順序方式的這一優(yōu)點(diǎn)更為突出。

8）利用訓(xùn)練后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行離散化處理

利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類功能，對訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，根據(jù)處理結(jié)果對連續(xù)數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化處理，綜合整理后就得到了離散化后的屬性表。

利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新建一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)過訓(xùn)練之后為了測試一下我們提出的算法的效果，我們可以對此算法進(jìn)行一次實(shí)驗(yàn)，我們利用仿真函數(shù)sim（）可以看到的聚類結(jié)果是：

Yc =6544465 3

由此看出，離散數(shù)據(jù)分成3類?？梢缘贸鼋Y(jié)論，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成功的對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了離散化，其中第1和第6是同類，第2和第7是同類，第3、第4、第5和第8是同類。每一類用一個(gè)離散數(shù)據(jù)替代，所以可以得到的離散化結(jié)果是：[34555435]

這樣我們就得到了離散化后的屬性表。

連續(xù)屬性離散化之后我們需要驗(yàn)證一下離散化的結(jié)果是否對屬性表的一致性產(chǎn)生了影響，所以我們再次利用LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來檢驗(yàn)，現(xiàn)在訓(xùn)練樣本為P=[34 2 2 2 43 2；34 2 3 2 2 43]

經(jīng)過訓(xùn)練得到的聚類結(jié)果是：

Yc =55 1 5 1 1 55

我們發(fā)現(xiàn)得到的結(jié)果和實(shí)際情況相符合。

4 小結(jié)

對于連續(xù)屬性離散化問題，我們在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程中，對網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練做了一些改進(jìn)，引入了動量學(xué)習(xí)法，改善了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能，最后通過Mantis仿真實(shí)驗(yàn)證明了該算法對于處理離散化問題的有效性。

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