1. 本选题研究的目的及意义

随着大数据时代的到来，海量数据的挖掘和分析成为了各行各业的重要任务。

数据分类作为数据挖掘的核心任务之一，对于从数据中提取有价值的信息、辅助决策等方面具有重要意义。

本选题旨在研究基于神经决策森林的数据挖掘与分类方法，将神经网络的特征学习能力与决策树的可解释性相结合，提升数据分类的精度和效率，并探索其在实际应用中的潜力。

2. 本选题国内外研究状况综述

数据挖掘和分类方法一直是机器学习领域的热点研究方向，近年来，神经网络和决策树模型在数据分类方面取得了显著成果。

近年来，神经决策森林模型作为一种新兴的数据挖掘和分类方法，逐渐受到学者们的关注。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容包括以下几个方面：1.数据挖掘与分类概述：介绍数据挖掘的基本概念、流程和常见分类算法，以及数据分类的应用领域。

2.神经网络基础：介绍神经网络的基本原理、常见的神经网络结构、学习算法以及常见的几种神经网络模型。

3.决策树算法：介绍决策树算法的基本原理、常见的决策树构建算法、决策树剪枝技术以及决策树的优缺点。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤进行：1.文献调研阶段：通过查阅国内外相关文献，了解数据挖掘、分类算法、神经网络、决策树以及神经决策森林等方面的研究现状，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.模型构建阶段：在深入理解神经网络和决策树算法的基础上，设计一种新的神经决策森林模型，确定神经元与决策节点的映射机制，并推导出模型的数学表达式。

3.算法设计阶段：针对所提出的神经决策森林模型，设计高效的模型训练算法，并对算法的收敛性和复杂度进行理论分析。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.提出一种新的神经决策森林模型构建方法，将神经网络的特征学习能力与决策树的可解释性相结合，提升数据分类的精度和效率。

2.设计高效的神经决策森林模型训练算法，解决传统决策树算法在处理大规模数据集时效率低下的问题，并提高模型的泛化能力。

3.将所提出的神经决策森林模型应用于实际数据挖掘和分类任务中，验证模型的有效性和实用性，并探索其在不同领域中的应用潜力。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 张铃, 彭敦陆. 面向大数据的决策树分类算法综述[j]. 计算机科学, 2019, 46(1): 1-9.

2. 李航. 统计学习方法[m]. 北京: 清华大学出版社, 2019.

3. 周志华. 机器学习[m]. 北京: 清华大学出版社, 2016.