KDD中规则提取的收敛网络方法及其应用

• 作者: 熊范纶 邓超
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: KDD(knowledge discovery and data mining) 规则提取 神经网络 收敛网络 信度差
• 年，卷（期）: 2000,（12）
• 页码范围: 1635-1641
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 字数: 3965字
• 语种: 中文

摘要

提出一种新的基于神经网络的规则提取方法.提出的网络由一个主网络及其映射网络组成,具有二次收敛过程.通过主网络的学习(第1次收敛)完成知识学习和网络构造,在此基础上构造了其网络映射,通过该映射网络的收敛过程实现规则的提取.该方法在规则提取时无须遍历解空间,从而很好地提高了搜索效率,降低了计算复杂度.同时,还提出估计规则数下限的信度差方法.模拟实验和应用实验也验证了所提出方法的有效性和正确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	熊范纶	中国科学院合肥智能机械研究所	64	1248	19.0	33.0
5	邓超	中国科学院合肥智能机械研究所	16	109	5.0	10.0