摘要：首先闡述了數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)生的背景、過程和一些常用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及方法，然后著重介紹其在北太平洋魷魚漁情中的應(yīng)用。在該應(yīng)用中采用關(guān)聯(lián)規(guī)則和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，通過挖掘得出以下信息：支持度的不同決定北太平洋魷魚漁場影響因子的多少；產(chǎn)量與影響因子之間存在定量關(guān)系。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；數(shù)據(jù)預(yù)處理；關(guān)聯(lián)規(guī)則；支持度；L-M算法

0 引言

漁情預(yù)報是對未來一定時期和一定水域范圍內(nèi)漁業(yè)資源狀況的各要素以及可能達(dá)到的漁獲量所作出的預(yù)報。隨著計算機(jī)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，漁情預(yù)報技術(shù)進(jìn)入了一個新的發(fā)展階段。目前漁情預(yù)報技術(shù)中，有的采用簡單統(tǒng)計方法對漁場進(jìn)行定量預(yù)測，其預(yù)報方程比較單一，誤差相對較大；還有的則是綜合魚種特征和大洋特點來定性地確定出漁場，但沒有從定量的角度來確定出漁情。針對預(yù)報精確度的問題，筆者采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來對北太平洋魷魚漁情的預(yù)報作了進(jìn)一步的研究，取得了滿意的效果。

1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概念

數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)集合中自動抽取隱藏在數(shù)據(jù)中的有用信息的非平凡過程。這些有用信息的表現(xiàn)形式為：規(guī)則、概念規(guī)律及模式等。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以幫助決策者分析歷史數(shù)據(jù)及當(dāng)前數(shù)據(jù)，從中發(fā)現(xiàn)隱藏的關(guān)系和模式，進(jìn)而預(yù)測未來可能發(fā)生的情況。

2 數(shù)據(jù)挖掘的過程

(1)確定業(yè)務(wù)對象

清晰明確地定義出業(yè)務(wù)問題，認(rèn)清數(shù)據(jù)挖掘的目的是數(shù)據(jù)挖掘的重要一步。數(shù)據(jù)挖掘的最后結(jié)果是不可預(yù)測的，但對要探索的問題應(yīng)該是有預(yù)見的，如果盲目地進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘則是很難成功的。

(2)數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理對于數(shù)據(jù)挖掘的成功應(yīng)用至關(guān)重要。IBM等咨詢公司已經(jīng)證實了數(shù)據(jù)預(yù)處理需消耗整個數(shù)據(jù)挖掘過程中50％～80％的資源。如果沒有數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，單純進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，將成為一個盲目搜索的過程，可能會得出毫無意義或錯誤的結(jié)果。數(shù)據(jù)預(yù)處理大致分為三步：數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)選擇和數(shù)據(jù)變換。

(3)挖掘知識和信息

要實現(xiàn)知識與信息的挖掘，首先要確定系統(tǒng)要實現(xiàn)的功能及任務(wù)是屬于數(shù)據(jù)挖掘中的哪種類型，然后選擇合適的挖掘技術(shù)，接著根據(jù)選定的挖掘技術(shù)選擇具體的算法——確定挖掘數(shù)據(jù)中隱藏模式的方法，用選定的算法或算法組合在模式空間中進(jìn)行反復(fù)迭代搜索，從數(shù)據(jù)集合中抽取出隱藏的、新穎的規(guī)則、規(guī)律及模式。

(4)模式的解釋和評價

對數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)的模式進(jìn)行解釋和評價，過濾出有用的知識。具體包括消除無關(guān)的、多余的模式，過濾出要呈現(xiàn)給用戶的信息；利用可視化技術(shù)將有意義的模式以圖形或邏輯可視化的形式表示，轉(zhuǎn)化為用戶可理解的語言。此外還包括解決發(fā)現(xiàn)的結(jié)果與以前知識的潛在沖突，及利用統(tǒng)計方法對模式進(jìn)行評價，決定是否要重復(fù)以前的操作，以得到最優(yōu)、最適合的模式。

3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的主要方法

從不同的角度看，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有多種分類方法，如根據(jù)發(fā)現(xiàn)的知識種類分類，根據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)庫類型分類，根據(jù)挖掘方法分類，根據(jù)挖掘途徑分類，根據(jù)所采用的技術(shù)分類等等。

(1)關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)方法

關(guān)聯(lián)規(guī)則反映一個事件和其他事件之間的依賴或關(guān)聯(lián)的規(guī)律。如果兩項或多項屬性之間存在關(guān)聯(lián)，那么其中的一項屬性值就可以依據(jù)其他屬性值進(jìn)行預(yù)測。最為著名的關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)方法是R.Agrawal提出的Apriori算法。關(guān)聯(lián)規(guī)則的發(fā)現(xiàn)可分兩步：一是迭代識別所有的頻繁項目集，要求頻繁項目集的支持率不低于用戶設(shè)定的最低值；二是從頻繁項目集中構(gòu)造可信度不低于用戶設(shè)定的最低值的規(guī)則。

(2)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)

ANN模擬人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，以MP結(jié)構(gòu)和Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則為基礎(chǔ)，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接的權(quán)值表示知識，其學(xué)習(xí)體現(xiàn)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的逐步計算上。目前主要有三大類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。①前饋式網(wǎng)絡(luò)：以感知機(jī)、反向傳播模型、函數(shù)型網(wǎng)絡(luò)為代表，可用于預(yù)測、模式識別等方向。②反饋式網(wǎng)絡(luò)：以Hopfield的離散模型和連續(xù)模型為代表分別用于聯(lián)想記憶和優(yōu)化計算。③自組織網(wǎng)絡(luò)：以ART模型、Kohonen模型為代表，用于聚類。

4 數(shù)據(jù)挖掘在北太平洋魷魚漁情中的應(yīng)用

4.1數(shù)據(jù)來源

研究所引用的數(shù)據(jù)來源于上海水產(chǎn)大學(xué)海洋學(xué)院陳新軍教授多年來有關(guān)北太平洋魷魚數(shù)據(jù)的積累。其中包括北太平洋魷魚漁場的表層溫度數(shù)據(jù)、垂直溫度數(shù)據(jù)、距歷史溫度值數(shù)據(jù)、鹽度數(shù)據(jù)和1995～2001之間的產(chǎn)量數(shù)據(jù)。

4.2數(shù)據(jù)預(yù)處理

一般通過生產(chǎn)實踐所獲取的原始數(shù)據(jù)是不完整的和不一致的，數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)可以改進(jìn)數(shù)據(jù)的質(zhì)量，從而有助于提高其后的挖掘過程的精度和性能。在原始數(shù)據(jù)中，可以看到表層水溫、垂直水溫、距歷史平均水溫、鹽度和產(chǎn)量之間的共同列是日期和經(jīng)緯度，故此可以通過日期和經(jīng)緯度為選擇條件將多個數(shù)據(jù)源集成在—起。通過數(shù)據(jù)清洗、集成和變換等預(yù)處理之后，將原來的百萬條數(shù)據(jù)歸約為僅有近千條數(shù)據(jù)。

4.3挖掘技術(shù)和算法的選擇

傳統(tǒng)方式上，漁場的影響因子大多數(shù)是利用綜合魚種特征、海域特點及專家知識定性地來確定，然后通過線性回歸等簡單的數(shù)學(xué)方法來粗糙地預(yù)報漁場的漁情。本文將運用關(guān)聯(lián)規(guī)則來定性地確定漁場的影響因子，通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來定量預(yù)測漁情。

4.3.1關(guān)聯(lián)規(guī)則確定影響園子

關(guān)聯(lián)規(guī)則尋找給定數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)項之間的有趣聯(lián)系。從預(yù)處理后得到的數(shù)據(jù)可以看出，經(jīng)度的范圍在E145.15.00～E174.45.00、緯度N38.15.00～N44.45.00、距歷史溫度值-1.67～2.09、表面溫度6.26～21～94、垂直溫度1.402～22.208、鹽度0.0331～0.0347、深度在水下5～345m。

我們需要確定的是產(chǎn)量的漁場影響因子，問題屬于多維量化關(guān)聯(lián)規(guī)則的范疇。陳新軍[2001]指出在160℃以西漁場形成海域表層水溫一般為17～20℃，在160℃以東海域表層水溫一般為11～13℃且深度100米水溫為9～10℃左右的海域才能形成漁場。因此將維列細(xì)分為Il:E145.15.00～E160、12：E160～E174.45.00，13:-1.67～0、14：0—2.09、15：6.26～11、16:11～13、17:13～17.18:17～21.94、J9:1.402～9，110:9～10，111:10～22.208、112:0.0331～0.0347、113：產(chǎn)量，由此得出I={I1，I2，…，I13}。設(shè)定最小支持度閾值(rain_sup)和最小置信度閾值(min_conf)，通過Apriori算法尋找頻繁項集，這些項集出現(xiàn)的頻繁性要滿足預(yù)定義的最小支持度。得出的頻繁集見表1。

然后由頻繁集產(chǎn)生強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則，其中mm_sup和min_conf均由專家建議給出。

4.3.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測漁情

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量的處理單元通過適當(dāng)?shù)姆椒ɑミB構(gòu)成大規(guī)模的非線性自適應(yīng)系統(tǒng)。根據(jù)實際情況，本文采用改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對北太平洋進(jìn)行魷魚漁情預(yù)測。一般BP網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱含層和輸出層組成，隱含層節(jié)點取s型函數(shù)(f(x)=1／(1+exp(-x)))輸出層取S型或線性函數(shù)。并采用糾錯規(guī)則進(jìn)行學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)。由于標(biāo)準(zhǔn)BP算法收斂速度等問題不盡如人意，故采用BP改進(jìn)算法中的L-M算法。L-M算法在對分類問題、逼近問題的仿真結(jié)果的成功次數(shù)、迭代次數(shù)和平均時間上比BP標(biāo)準(zhǔn)算法和其他改進(jìn)算法更理想。

L-M算法又稱阻尼最小乘法。在非線性問題的迭代求解過程中高斯牛頓迭代具有二階的收斂速度，L-M算法則在高斯牛頓法和最速下降法之間進(jìn)行平滑調(diào)和，在遠(yuǎn)離最小值處逐漸切換到高斯牛頓法。其公式描述如下：

W(k+1)=W(k)+Pk

Pk=-2(H+pDH)-1▽E(W(k))式中：H為能量函數(shù)、E為在w(k)處的Hessian陣。DH為對角陣，其對角元素為H?？贓為E在w(k)處導(dǎo)數(shù)陣。μ的調(diào)KZ-dy法如下：

如果E(W(k+1))≥E(W(k))

否則μ=μ/10

選擇訓(xùn)練表中由關(guān)聯(lián)規(guī)則得出的影響因子的維列和產(chǎn)量的數(shù)據(jù)作為輸入層的數(shù)據(jù)、輸入精度要求、隱含層的個數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，將訓(xùn)練結(jié)果(權(quán)系數(shù)矩陣)進(jìn)行保存，然后再調(diào)預(yù)測表中的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。優(yōu)化得出輸出與輸入之間的定量關(guān)系。試驗中采用4個輸入層節(jié)點，2個隱含層節(jié)點。

選取Sigmoid()(即s型函數(shù))作為網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元的激活函數(shù)，運算得到從輸入層到隱含層的權(quán)值矩陣。

5 結(jié)束語

基于北太平洋魷魚數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能獲得如下信息：支持度的不同決定影響因子的多少；產(chǎn)量跟影響因子之間存在定量關(guān)系。

總之，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的綜合使用，可以對北太平洋魷魚數(shù)據(jù)進(jìn)行全面、深刻地分析，挖掘出潛在的產(chǎn)量模式。隨著信息技術(shù)的普及，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在這一特定領(lǐng)域?qū)⒌玫礁訌V泛的使用。