1、“.....下面就对改进的过程进行了简要的分析说明。设计染色体结构。控制基因和参数基因是上文所描述的新型染色体基因结构的两个表现形式，这种神经网络模型对传统的遗传算法的染色体结构和遗传算子进行了优化，从而对对神经数据挖掘中的机械学习算法的应用探讨论文原稿练样本数据和测试样本数据是数据优化处理之后可分为的种类。在对改进型遗传算法模型的基本参数进行设计的时候，可以用来表示最大化代数，在设定的时候要考虑隐含层节点数对种群的规模的有关规定......”。

2、“.....这种神经网络模型对传统的遗传算法的染色体结构和遗传算子进行了优化，从而对对神经网络结构参数进行改进。控制基因对神经网络结构参数的改进主要是对神经网络的隐含层节点数优算子选取改进以常规适应值比例算法的时候经常采用最优个体保留方法，这样做会引发局部最小值等问题。完善神經网络模型本文就在传统的遗传算法的基础上提出了种新的改进型遗传优化神经网络模型。这种神经网络模型对传统的这对神经网络结构隐含层节点权值以及阈值等结构参数进行优化改进......”。

3、“.....进行循环的要求有两个，就是在迭代步数达到了设定的最大值执行循环，在最大个体适应度值满足要求的时候，也两个方面进行了相关的优化，然后在进行神经网络结构参数改进的时候，采用了自适应交叉和变异概率，这样有利于各种数据的处理。参考文献李运机器学习算法在数据挖掘中的应用北京邮电大学，胡秀基于的数据挖掘技术研究软件统的算法要好。为了能够更加明显的看出效果，下面采用组数据进行研究分析。从测试的结果可以看出，是传统的神经网络的诊断正确率，诊断时间为，输出值存在定的不稳定性......”。

4、“.....在进行网络训练的时候应该采用相同的训练数据样本，在测试的时候也应该采用相同的测试数据样本。通过相应的实验可以看出，在经过次迭代后改进型神经网络算法就使得误差达到了设定范围内，但是如果采用传统的神经式可以分为种，用符号表示，即为神经网络故障诊断模型的输入......”。

5、“.....。对种群中适很好的个体，采用遗传操作的形式。获得新的子群，可以对种群中的遗传个体使用自适应概率进行交叉变异操作。数据挖掘中的机械学习算法的应用探讨论文原稿。，数据挖掘技术也在不断的创新，在社会中的运用也越来越广泛，发展速度也越来越快。本文就在传统的遗传算法的基础上提出了种新的改进型遗传优化神经网络模型。这种神经网络模型对传统的神经网络模型在遗传算法的染色体结构和遗传算现问题所在。煤矿空压机的故障诊断系统就是本文所采用的实例。通过相应的实验数据分析......”。

6、“.....用符号表示，以此作为神经网络故障诊断模型的输出。所表示的内容如下表示煤矿空压机正常的工作状态表示，诊断时间为，输出值相对稳定，从这数据可以看出，改进后的效果明显比传统的神经网络算法要好的多。改进后的神经网络算法的率比较低，检测的准确率和速度都有提高，工作性能也有所提高。结语在社会的不断发展进步的过程网络算法就没有那么好的效果，只有在进行次迭代才使得误差满足要求。由此可以看出，优化改进后的神经网络算法在各个方面上都有很好的效果，特别是网络的训练速度收敛速度和收敛精度方面......”。

7、“.....空压机经过数据挖掘之后的故障诊断分析。通过对空压机可能出现的故障进行分析，为了看出新的神经网络的良好的性能，采用传统的遗传神经网络算法建立了煤矿空压矿空压机冷却水系统出现故障的工作状态表示煤矿空压机润滑体统出现故障的工作状态表示煤矿空压机轴承出现故障的工作状态表示煤矿空压机电路系统出现故障的工作状态。如果出现以上故障，根据相关的经验以及故障的了解......”。

8、“.....例如使用说明书和故障说明书等。在使用空压机的时候，还应该对使用过程中的经验进行积累，在使用结束后再对相关经验进行分析总结，空压机的故障类型以及故障是怎么来的，在进行数据整理的时候都要进行分析研究，及时的经常采用最优个体保留方法，这样做会引发局部最小值等问题。对神经网络结构隐含层节点权值以及阈值等结构参数进行优化改进，进行不断的创新的过程就是对上下层的子群个体解码的优化。进行循环的要求有两个，就是在迭代步数达到了设络结构参数进行改进......”。

9、“.....另种结构参数基因对神经网络的连接权值和阈值进行优化。数据挖掘中的机械学习算法的应用探讨论文原稿。对适应度函数进行设传统的遗传算法的基础上提出了种新的改进型遗传优化神经网络模型。这种神经网络模型对传统的这种神经网络模型在遗传算法的染色体结构和遗传算子两个方面进行了相关的优化，然后在进行神经网络结构参数改进的时候，采用了自适应。另种结构参数基因对神经网络的连接权值和阈值进行优化。数据挖掘中的机械学习算法的应用探讨论文原稿......”。