一种基于统计的神经网络规则抽取方法

被引:7
作者
周志华
何佳洲
尹旭日
陈兆乾
机构
[1] 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室!江苏南京
关键词
神经网络; 规则抽取; 机器学习; 统计; 聚类;
D O I
10.13328/j.cnki.jos.2001.02.015
中图分类号
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号
081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;
摘要
从功能性观点出发 ,提出了一种基于统计的神经网络规则抽取方法 .该方法利用统计技术对抽取出的规则进行评价 ,使其可以较好地覆盖示例空间 .采用独特的连续属性处理方式 ,降低了离散化处理的主观性和复杂度 .采用优先级规则形式 ,不仅使得规则表示简洁、紧凑 ,而且还免除了规则应用时所需要的一致性处理 .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 .实验表明 ,利用该方法可以抽取出可理解性好 ,简洁、紧凑 ,保真度高的符号规则 .
引用
收藏
页码:263 / 269
页数:7
相关论文
共 6 条
[1]   基于域理论的自适应谐振神经网络分类器 [J].
周志华 ;
陈兆乾 ;
netra.nju.edu.cn ;
陈世福 .
软件学报, 2000, (05) :667-672
[2]   一种混合型多概念获取算法HMCAP及其应用 [J].
陈兆乾 ;
刘宏 ;
周戎 ;
陈世福 .
计算机学报, 1996, (10) :753-754+756-761
[3]   一种新的自适应谐振算法 [J].
陈兆乾 ;
周戎 ;
刘宏 ;
陈世福 .
软件学报, 1996, (08) :458-462+163+464-465
[4]   Extracting rules from neural networks by pruning and hidden-unit splitting [J].
Setiono, R .
NEURAL COMPUTATION, 1997, 9 (01) :205-225
[5]   EXTRACTING REFINED RULES FROM KNOWLEDGE-BASED NEURAL NETWORKS [J].
TOWELL, GG ;
SHAVLIK, JW .
MACHINE LEARNING, 1993, 13 (01) :71-101
[6]   CONNECTIONIST EXPERT SYSTEMS [J].
GALLANT, SI .
COMMUNICATIONS OF THE ACM, 1988, 31 (02) :152-169