一种基于功能性观点的神经网络规则提取方法

• 作者: 陈果
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络(NN) 规则提取 机器学习 专家系统
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 787-793
• 页数: 7页
• 分类号: TP183|TP391|TH17
• 字数: 7341字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2008.06.012

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈果	南京航空航天大学民航学院	178	3333	32.0	49.0