基于聚类的神经网络规则抽取算法

• 作者: 于明光 张仲明 郭东伟
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 规则抽取 神经网络 聚类
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 页码范围: 506-512
• 分类号: TP183
• 字数: 4485字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-5896.2010.05.012

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭东伟	吉林大学计算机科学与技术学院	34	210	9.0	13.0
2	张仲明	吉林大学计算机科学与技术学院	14	97	5.0	9.0
3	于明光	吉林大学计算机科学与技术学院	3	12	2.0	3.0