智能信息处理是当前信息科学理论和应用研究中的一个热点领域，随着过去几十年中人们在专家系统、知识工程、人工神经网络、模糊集合等众多领域的不断实践和探索，取得了很多很好的成绩。随着信息时代的到来，信息量不断增长，对信息分析工具的要求也越来越高，人们希望自动地从数据中获取其潜在的依赖模型。这样，大量的数据就无须人的处理，甚至无须人的观察。因此，研究能够从大量信息中形成实际概括(归纳)的系统就显得越来越重要。虽然已经有很多对数据进行分析的简单统计技术，但高级的智能数据分析技术还远没有成熟。因此，数据信

神经网络的方法不常用于数据挖掘任务,因为他们可能具有复杂的结构,训练时间长,和不易理解的结果表示和常产生不可理解的模型,然而,神经网络具有对噪声数据的高承受能力和高精确度,是数据挖掘中的优先考虑。该文,做了调查来探索人工神经网络在数据挖掘技术中的应用,还研究了基于神经网络基础实现数据挖掘的关键技术和方法。