1、對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的研究源自人們對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效處理的實(shí)際需求。作為數(shù)據(jù)類(lèi)型的一種，時(shí)間序列在各種各樣的數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中都比較常見(jiàn)。從廣義上講，凡是隨時(shí)間變化而觀(guān)測(cè)或采集的離散點(diǎn)數(shù)據(jù)，按照時(shí)間順序排列而形成的序列都可以稱(chēng)為時(shí)間序列。目前，對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘已成為當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘研究的熱點(diǎn)之一?，F(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘方法難以精確反映時(shí)間序列中實(shí)際存在的時(shí)間累積效應(yīng)，為此，在國(guó)家自然科學(xué)基金和總裝備部武器預(yù)研基金的資助下，本文提出了一種新的數(shù)據(jù)挖掘方法

2、——基于雙隱層徑向基過(guò)程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘方法，并對(duì)其正確性和有效性進(jìn)行了實(shí)際應(yīng)用驗(yàn)證。
　　本文主要包括理論和實(shí)際應(yīng)用兩個(gè)方面的研究工作：
　　在理論研究方面，本文深入研究了面向過(guò)程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘流程，首次提出了雙隱層徑向基過(guò)程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念，在此基礎(chǔ)上，與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)相結(jié)合，提出了一種基于雙隱層徑向基過(guò)程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘方法。針對(duì)這種新的數(shù)據(jù)挖掘方法，本文采用將軟競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)算法與改進(jìn)的BP學(xué)習(xí)算法相

3、結(jié)合的學(xué)習(xí)算法對(duì)雙隱層徑向基過(guò)程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，并以仿真案例證明：本文所提出的基于過(guò)程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘方法在時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘上具有很好的應(yīng)用效果。
　　在實(shí)際應(yīng)用方面，本文針對(duì)我國(guó)航空公司在航空發(fā)動(dòng)機(jī)性能衰退預(yù)測(cè)方面的實(shí)際需求，以反映發(fā)動(dòng)機(jī)性能狀態(tài)的參數(shù)數(shù)據(jù)作為實(shí)例，討論對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的具體方法和流程；而后又采用本文所提出的基于過(guò)程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘方法，對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的排氣溫度指數(shù)和滑油金屬含量?jī)山M時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行了數(shù)據(jù)挖掘