搜索到1298篇“ 神经网络规则抽取“的相关文章
- 神经网络规则抽取被引量：33
- 2002年
- 神经网络是一种黑箱模型，其学习到的知识蕴涵在大量连接权中，不仅影响了用户对利用神经计算技术构建智能系统的信心，还阻碍了神经网络技术在数据挖掘领域的应用．由于对神经网络规则抽取进行研究有助于解决上述问题，因此该领域已成为机器学习和神经计算界的研究热点．介绍了神经网络规则抽取研究的历史，综述了国际研究现状，对关于这方面研究的不同看法进行了讨论，并指出该领域中一些值得进一步研究的内容．
- 周志华陈世福
- 关键词：神经网络规则抽取知识获取数据挖掘
- 基于神经网络规则抽取的产品服务配置规则获取被引量：5
- 2012年
- 针对由混合配置前件导致的大量耦合的、相互关联的复杂规则,提出了LC神经网络和RULEX算法联合实施下基于历史数据的个性化产品服务配置规则获取方法,包括基于LC的规则构造和知识发现,基于RULEX的规则抽取,网络模块的划分与提炼,以及配置规则适应度评价。最终通过楼宇控制产品服务说明了该方法具有较好的网络训练效率和规则复杂度。
- 沈瑾王丽亚隆惠君吴明兴江志斌
- 关键词：神经网络规则抽取LC
- 知识管理系统的神经网络规则抽取算法研究
- 2012年
- 神经网络与知识管理系统的结合,通过神经网络规则抽取算法来解决专业领域的实际问题,实现了人工智能领域网络机制与符号机制的结合,保证了知识获取的时效性和质量性。
- 陈浩
- 关键词：神经网络知识管理规则抽取知识转换
- 基于神经网络规则抽取的个人信用评估模型研究
- 2011年
- 本文针对传统个人信用评估体系中的不足,提出了一种基于神经网络规则抽取的个人信用评估模型。通过对已经训练好的人工神经网络隐层激活值进行聚类分析,减少搜索空间,进而抽取出理解性好、简洁的符号规则。从而产生一组可理解的描述,这组描述能最大限度的模拟已经训练好的原神经网络的推理预测行为。使得评价中的人为因素得到弱化,克服了神经网络在个人信用评估中的"黑箱"性缺陷,增强了模型的稳健性和可理解性。
- 马宁廖慧惠
- 关键词：个人信用评估神经网络规则抽取
- 基于聚类的神经网络规则抽取算法被引量：4
- 2010年
- 为了从人工神经网络中抽取规则,提出一种新的规则抽取算法。网络被训练并剪枝后,将隐节点的激活值离散化,对输入到隐节点的权重进行聚类,聚类过程中可根据隐节点的激活值动态调整权值聚类数目,进而高效准确地抽取规则。实验结果表明,该算法可明显降低规则抽取的时间复杂度,减少生成规则的数量。
- 张仲明于明光郭东伟
- 关键词：规则抽取神经网络聚类
- 基于免疫规划的神经网络规则抽取算法被引量：1
- 2010年
- 建立图像视觉特征和情感语义的映射关系是人工智能方向的研究热点。从神经网络的功能性观点出发,提出了一种基于免疫规划的图像情感的规则抽取算法。在对已标注情感的中国情绪图片库(CAPS)中图像颜色特征进行量化的基础上,算法将训练好的神经网络的隐层神经元输出值进行聚类,缩小搜索空间,抽取出精度高,可理解性好的符号规则,完成了图像低阶特征到高阶情感的映射。实验结果表明该方法的实用性和可行性。
- 李海芳柳凌燕陈俊杰
- 关键词：特征提取规则抽取聚类免疫规划
- 基于蚁群算法的神经网络规则抽取被引量：2
- 2009年
- 从神经网络的功能性观点出发,将蚁群算法用于神经网络的规则抽取,为每个隐单元和输出单元生成各自的规则,然后依照网络的传导方向聚合这些规则,从而为整个网络抽取出理解性好、简洁的符号规则.该方法不依赖于具体的网络结构和训练算法,可以方便地应用于各种分类器型神经网络.实验结果表明了该方法的实用性和可行性.
- 高在村邓伟
- 关键词：神经网络规则抽取蚁群算法聚类
- 基于免疫克隆选择算法的神经网络规则抽取被引量：6
- 2009年
- 神经网络的不可解释性一直是限制其发展的固有缺陷,该文从神经网络的功能性观点出发,提出基于免疫克隆选择算法的神经网络规则抽取方法。将免疫克隆策略用于神经网络的规则抽取中,对已经训练好的神经网络隐层神经元输出值进行聚类,缩小搜索空间,抽取出理解性好、简洁的符号规则。该方法不依赖于具体的网络结构和训练算法,可以方便地应用于各种分类器型神经网络。实验结果表明该方法的实用性和可行性。
- 於时才马宁亢军贤
- 关键词：神经网络规则抽取免疫克隆算法聚类
- 神经网络规则抽取及其在带钢热镀锌质量控制参数设定中的应用研究
- 人工神经网络作为动态系统识别、数据挖掘的一种常用的智能工具，已广泛应用于模式识别、图像处理、自动控制、质量建模、机器人、信号处理、管理、商业、医疗和军事等领域。然而，它无法能将相应物理系统直接转化为能被理解的知识表达结果...
- 张文兴
- 关键词：神经网络规则抽取带钢热镀锌
- 文献传递
- 神经网络规则抽取评估方法
- 2008年
- 神经网络规则抽取是神经网络领域的一个重要方向,但是对抽取的规则评估算法却很少。针对这一问题,提出了神经网络抽取规则评估方法。首先证明所有的规则形式都可以统一为区间的形式,然后在区间算法的基础上提出规则评估方法。评估的标准有四个:覆盖性、准确性、矛盾性,以及冗余性。由于规则的矛盾性和冗余性是规则之间的问题,所以该文仅仅研究规则的覆盖性和准确性,提出了覆盖性判断定理,并提出了覆盖性、准确性判断算法。实例证实了该算法的有效性。
- 齐新战刘丙杰
- 关键词：神经网络规则抽取
相关作者
- 周志华
- 作品数：374被引量：1,894H指数：23
- 供职机构：南京大学
- 研究主题：神经网络 强化学习算法 神经网络集成 图像 数据挖掘
- 孙晨
- 作品数：11被引量：110H指数：4
- 供职机构：南京大学
- 研究主题：神经网络 规则抽取 神经网络规则抽取 SVM 多值分类器
- 江志斌
- 作品数：245被引量：1,678H指数：19
- 供职机构：上海交通大学
- 研究主题：服务型制造 产品服务系统 半导体晶圆制造系统 工业工程 家庭护理
- 王建国
- 作品数：293被引量：816H指数：13
- 供职机构：内蒙古科技大学机械工程学院
- 研究主题：故障诊断 滚动轴承 支持向量机 峭度 滚动轴承故障诊断
- 侯广坤
- 作品数：8被引量：49H指数：3
- 供职机构：中山大学信息科学与技术学院计算机科学系
- 研究主题：论解 粗粒度 并行遗传算法 拓扑结构 规则抽取方法
