针对数据挖掘中的分类问题，本文提出了一种利用神经网络抽取分类规则都方法。为了易于抽取规则，采用遗传算法对神经网络的结构进行了进化。实际运行结果表明了该方法的有效性。-Classification is an inportant problem in data mining.This paper presents an approach to discover classification rules by using neural networks.Genetic algorithms is u

模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 -Although fuzzy clustering to cluster the data mining, but the characteristics of the network intrusion data more dimensions, different invasion was l

用神经网络实现的数据数据挖掘程序，对软件工程中软件攻击数据分类，进行预测。-Data using neural network data mining program, software engineering software attacks on data classification, to predict.

神经网络BPN算法这是一种经典的分类算法，使用该方法进行数据挖掘的结果更好(Neural network BPN algorithm, which is a classic classification algorithm, using this method for data mining results better)