随着信息技术的发展，以电子形式存在的文本信息已经成为人们主要的信息来 源。人们迫切需要能够从Web上快速、有效地发现资源和知识的工具。近年来针 对文本数据的文本挖掘已逐渐成为人们研究的新课题。其中，对于文本聚类的研 究己经引起了广泛的重视，并取得了良好的成果。 本文首先对数据挖掘流程以及数据挖掘分类和各自的研究现状及发展进行了 概括的介绍；然后结合汉语自身的相关特点详细的分析了中文文本自动聚类中所 涉及到的关键问题及其技术；接着介绍了人工神经网络技术的发展的现状和特点

一种新型神经网络方法对于粒子追踪测速。与于、普通的单个粒子分析，匹配的算法不同的是，该算法是基于小整体的众多粒子一起分析的。-A new type of neural network method for particle tracking velocimetry

描述了BP神经网络在回归分析中的应用研究，有比较详细的分析数据-Describes the application of BP neural network in the regression analysis, a more detailed analysis of data

MATLAB神经网络30个案例分析，详细描述了30种神经网络模型，并有实例进行说明。-MATLAB neural network 30 case studies, a detailed descr iption of the 30 kinds of neural network models and examples explained.