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Application of Data Mining Using Artificial Neural Network : Survey

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJDTA) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Database Theory and Application SCOPUS 바로가기
  • 통권
    Vol.8 No.1 (2015.02)바로가기
  • 페이지
    pp.245-270
  • 저자
    Muhammad Arif, Khubaib Amjad Alam, Mehdi Hussain
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A241921

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
The use of neural network is very wide in data mining due to some characteristic like parallel performance, Self-organizing adaptive, robustness and fault tolerance. Data mining models depend on task they accomplish: Association Rules, Clustering, Prediction, and Classification. Neural network is used to find pattern in data. The grouping of neural network model and data mining method can greatly increase the efficiency of data mining methods and it has been broadly used. Different algorithms have been discussed for optimizing the artificial neural network (ANN). ANN combines with other algorithms to find out the high accurate data as compare to traditional algorithm. The role of ANN using data mining techniques is playing an important role in forecasting or prediction about games and weather. This produces high accurate predictions than that of traditional algorithm. Data mining approaches using ANN can also work well. ANN is a highly class algorithm which can be accelerated using neuron. The result of which will produce a high speed up ANN. ANN can also be used for the purpose of extracting rules from trained neural networks.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Neural Networks and Data Mining
 3. Data Mining for Medical Diagnosis
 4. Classification and Neural Network
 5. Neural Network Approach and Data Envelopment Analysis
 6. Neural Network and Data Mining in Information Technology
 7. Artificial Neural Network and Data Mining
 8. Discussion
 9. Conclusion
 References

키워드

ANN Data mining Application Classification

저자

  • Muhammad Arif [ Faculty of Computer Science and Information Technology, University of Malaya 50603 Kuala Lumpur, Malaysia, Computer Science Department, Comsats Institute of Information and Technology Islamabad Pakistan ]
  • Khubaib Amjad Alam [ Faculty of Computer Science and Information Technology, University of Malaya 50603 Kuala Lumpur, Malaysia ]
  • Mehdi Hussain [ Faculty of Computer Science and Information Technology, University of Malaya 50603 Kuala Lumpur, Malaysia, School of Electrical Engineering and Computer Science, National University of Sciences and Technology, Islamabad Pakistan ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJDTA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJDTA)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Database Theory and Application
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4270
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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