基于域理论的自适应谐振神经网络研究

• 作者: 周志华 陈世福 陈兆乾
• 来源期刊: 南京大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 神经网络 自适应谐振理论 域理论 规则抽取
• 年，卷（期）: 2000,（2）
• 所属期刊栏目: 特约述评
• 页码范围: 140-147
• 页数: 8页
• 分类号: TPL8
• 字数: 5494字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0469-5097.2000.02.002

摘要

在自适应谐振理论和域理论的基础上提出了一种基于域理论的自适应谐振神经网络算法FTART.该算法将自适应谐振理论和域理论的优点有机结合,采用了独特的解决样本间冲突和动态扩大分类区域的方法,不需人为设置隐层神经元,学习速度快,精度高.此外,还提出了一种从FTART网络中抽取符号规则的方法,即基于统计的产生-测试法,实验结果表明,使用该方法抽取出的符号规则可理解性好、预测精度高,可以很好地描述FTART网络的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈世福	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	169	4351	32.0	60.0
2	周志华	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	92	3105	30.0	55.0
3	陈兆乾	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	74	1789	23.0	40.0