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带混合属性的神经网络规则提取研究

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毕业论文范文题目：带混合属性的神经网络规则提取研究，论文范文关键词：带混合属性的神经网络规则提取研究
带混合属性的神经网络规则提取研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：人工神经网络(以下简称神经网络)由于其突出的优点,例如高精确度、强鲁棒性、并行能力等,特别是具有较强的自学习能力,使得它在很多领域得到了广泛地应用。然而,神经网络的应用却受到其固有缺陷的限制,即得到的结果缺乏可理解性。另一方面,知识阈值理论认为智能行为取决于知识的数量及其一般化的程度,一个系统之所以有智能是因为它具有可运用的知识。可以认为智能是知识和智力的（文章此处忽略..）总和。然而,在构建智能系统的知识库时,领域知识的获取往往成为智能系统发展的瓶颈。领域专家很难全面、有效地提取和概括领域知识,甚至有些知识是人们尚未发现和掌握的,更不用说用于知识库中了。从神经网络中提取符号规则是解决上述问题的有效途径。一方面,它使得神经网络的结果具有易理解的形式,例如符号产生式规则,增加了用户使用神经网络构建智能系统的信心;另一方面,它（文章此处忽略..）也使得学习系统所获得的知识可以直接用于丰富知识库,缓解了当前知识库普遍缺乏领域知识的瓶颈。进行神经网络规则提取时,首先面临的问题是输入模式的属性既有离散值,也有连续值。要从神经网络中提取出更符合用户认识习惯的规则,就必须考虑带混合属性的神经网络规则提取问题。解决混合属性的问题,关键是解决好对连续值属性的描述方式。本文沿着两条思路展开,解决从带混合属性的（此处忽略..）神经网络中提取规则的问题:①一般情况下,用布尔表达式描述离散属性,比较容易被理解;用线性组合表达式描述连续属性具有明显的几何意义。于是,本文在沿袭传统的规则提取方法提取出分类超平面后,从中分离出离散属性和连续属性,分别用布尔表达式和线性组合表达式描述其约束。②对于连续值属性,引入语义等级,利用模糊集合的隶属函数将连续值离散化,然后,可以直接采用传统的方（略..）法提取规则。这样,规则中带有模糊语义,符合人们对连续属性的认识习惯。通过本文的研究的工作,在利用神经网路构造分类器时,可以采取本文提出的方法处理带有混合属性的网络输入。这些方法能够提高神经网络学习结果的可理解性。将蕴含在网络结构和权值中的知识显式地表达出来,不仅可以为决策作支撑,而且提取的符号规则可以融入知识库中,丰富智能系统的专业经验。

以上为本篇毕业论文范文带混合属性的神经网络规则提取研究的介绍部分。

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