【神经网络规则抽取研究】孙晨.pdf

(签字)2000年6月10日号:MG9733032 陈兆乾论文答辨日期:指导教师:学

南京大学研究生毕业论文摘要本文对神经网络规则抽取和连续属性离散化领域的现状进行了深入分析,在此基础上,从功能性的角度出发提出了的神经网络规则抽取算法SPT(基于统计的产生-测试法),并对其进行了改进。该算法独立于特定的神经网络结构,可以从各种分类器型的神经网络中抽取出高保真度、高精度的可理解性强另一方面,为了让SPT能更好的适用于连续属性领域的问题,本文提出了一种有导师的连续属性离散化算法SHD,并将该算法扩展到多连续属性处理领域。在此基础上,对该算法的数据预处理过程进行了探讨,提出了基于广义矩阵的PCA算法,并将其应用到属性预处理过程中。

4 5 56 6 7 89.南京大学研究生毕业论文目录 FERNN(FastExtraction ofRulesfromNeuralNetwork)算法 RF(rulefromfacts)算法和RN(rulefromnetworks)算法基于VI分析(Validity-IntervalAnalysis)的规则抽取算法 Equal-width-intervals算法和Equal-frequency-intervals算法