位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
一种基于功能性观点的神经网络规则提取方法
  • ISSN号:1003-6059
  • 期刊名称:《模式识别与人工智能》
  • 时间:0
  • 分类:TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]南京航空航天大学民航学院,南京210016
  • 相关基金:国家自然科学基金(No:50705042)、航空科学基金(No.2007ZB52022)资助项目
作者: 陈果[1]
中文摘要:

研究一种基于功能性观点的神经网络规则提取方法.阐述特征排序与选择、连续属性离散化、训练样本产生、神经网络训练、示例样本产生及规则提取等关键算法.并用UCI数据和人群分类数据对方法进行分析和验证.结果表明本文方法的正确有效性.

英文摘要:

A method for rule extraction from neural networks based on the functional point of view is studied. The key algorithms are introduced, including the sort and selection of features, the discretization of continuous attributes, the generation of training samples of neural network ( NN), the training of NN, the generation of the instance samples from the trained NN, and the rule extraction. The UCI data and the population classifying data are used to verify the rule extraction method. The results show the correction and effectivity of the proposed method.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《模式识别与人工智能》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会 中国自动化学会
  • 主办单位:国家智能计算机研究开发中心 中国科学院合肥智能机械研究所
  • 主编:郑南宁
  • 地址:安徽省合肥市蜀山湖路350号中国科学院合肥智能机械研究所
  • 邮编:230031
  • 邮箱:bjb@iim.cas.cn
  • 电话:0551-5591176
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-6059
  • 国内统一刊号:ISSN:34-1089/TP
  • 邮发代号:26-69
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 被引量:10169