-
题名带混合属性的神经网络规则提取方法
被引量：1
- 1
-
-
作者
何晓琴
张向华
白勇
-
机构
重庆电力高等专科学校计算机科学系
重庆教育学院
-
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2008年第8期244-246,272,共4页
-
文摘
人工神经网络应用中最大的弊端是缺乏可理解性,而对结果的解释是任何一个完善的智能系统必备的基本特征。从神经网络中提取规则被公认为是解决该问题最有效的手段之一。因此,所提取规则的可理解程度成为衡量规则提取算法质量的重要指标。目前该领域的研究主要集中在分类规则的提取上。对于分类问题,待测模式的属性的取值可能是离散的,也可能是连续的。现有的算法针对全连续或者全离散的问题已取得较好的效果。但对既包含连续属性也包含离散属性的问题,已有算法未取得理想的结果。本文针对带混合属性的分类问题,提出了一种规则提取算法,在提取规则的可理解性上同时照顾了连续属性和离散属性。
-
关键词
人工神经网络
规则提取
混合属性
-
Keywords
manual nerve net, identification of rules,complex property
-
分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP311.56
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
-
