神经算法用来写毕业论文

撰写关于神经网络算法在数据仓库中应用的毕业论文时，你可以遵循以下步骤和要点：

1. 明确研究目的

问题识别：首先，识别数据仓库中存在的问题，如数据处理的复杂性、模式识别的困难等。

研究价值：阐述神经网络算法在解决这些问题中的潜在价值，以及其在商业、医疗、金融等领域的应用前景。

2. 选择合适的方法

算法原理：详细介绍所选的神经网络算法，如前馈神经网络、卷积神经网络、递归神经网络等，以及它们的工作原理。

适用性分析：分析所选算法在处理数据仓库中大数据量、高维度、多样性强等数据特点时的适用性。

参数设置与训练：讨论神经网络的结构、参数设置和训练过程，确保算法的有效性和准确性。

3. 提供实验验证

实验设计：设计合理的实验方案，使用数据仓库中的实际数据来测试神经网络算法的性能。

对比分析：将所提出的算法与其他算法进行比较，以展示其优势或不足。

4. 结果分析

性能评估：对实验结果进行定量和定性的评估，如准确率、召回率、处理时间等。

优缺点探讨：深入分析算法的优缺点，探讨其在实际应用中的潜力和局限性。

5. 结论与未来工作