神经网络为题目的论文

神经网络为题目的论文

问:人工神经网络的论文
  1. 答:你不翻译了
    ???
问:求助关于神经网络论文
  1. 答:唉,你要是连bp都还不明白,怎么给你讲啊。论文是抄的,答辩还要来网上问,楼主啥专业的?30页,呵呵,你要有基础的话,这些关键概念(单指bp)用不了一天你就能弄明白。怪不得现在大学生找不到工作,bp是神经网络里最初级的,学了4年连这个都没弄明白,几天的时间不是想办法去弄明白概念而是跑这里来发问,呵呵。给你推荐本书吧,上面有matlab的代码,模式识别与智能计算,讲的很浅显,代码都是识别手写体数字的,也许有帮助,虽然都是很简单的例子,不过用来了解概念还是足够了。
问:数据挖掘中关于神经网络的论文怎么写
  1. 答:我给你发个摘要吧随着4G时代的到来,电信市场的竞争越来越激烈,客户资源成为电信企业竞争的焦点。而客户消费行为规律是客户知识的重要组成部分,因此基于消费行为认知的客户细分就成为电信企业客户关系管理的重头戏。利用数据挖掘算法针对某一具体的客户消费数据集进行分析,挖掘出有趣的信息,并根据这些有趣的结论进一步调整企业的营销策略。本文针对当前电信企业在4G客户细分方面的不足,结合电信企业客户的特征通过关联分析来实现对电信企业现有客户的细分,帮助电信企业实现电信客户的合理分类,从而对电信企业的营销策略提出指导性意见。通过对某一运营商的4G客户数据库进行分析,采用Apriori算法发现客户消费行为和消费特点之间有趣的关联规则,并根据这些信息进一步分析,为营销决策者提供一种新的思考问题的视角。本文的研究思路是对样本数据进行预处理后,将样本数据划分为换4G卡、换4G套餐、换4G终端三大客户群体,再分别计算出月均arpu值、月均mou值、月均dou值,最后利用Clementine软件对三大客户群体的这三个值进行基于MDLP原则的熵分组,得到细分的特征客户群。然后对这些客户群再做进一步的研究,利用Apriori算法产生频繁项集,依据频繁项集产生简单关联规则,挖掘出客户消费行为和细分变量品牌、arpu值、mou值和dou值之间的关联关系,总结出相应的规律,帮助电信企业找到特定消费群体的消费习惯,以此为基础,对所识别出来的消费群体进行有针对性的营销。
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