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基于域理论的自适应谐振神经网络研究(英文)
被引：2
作者：
周志华
陈兆乾
陈世福
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
来源：
关键词：
神经网络;
机器学习;
规则抽取;
自适应谐振理论;
域理论;
知识获取;
在线学习;
增量学习;
D O I：
10.13328/j.cnki.jos.2000.11.004
中图分类号：
学科分类号：
摘要：
提出了一种基于域理论的自适应谐振神经网络算法 FTART,有机结合了自适应谐振理论和域理论的优势 ,以一种独特的方式解决了示例间冲突和分类区域的动态扩展 ,不仅不需要手工设置隐层神经元 ,可以还获得了较快的训练速度和较高的预测精度 .同时还提出了一种可以从训练好的 FTART网络中抽取可理解性好、精度高的符号规则的方法 ,即基于统计的产生测试法 .实验结果表明 ,用该方法抽取的符号规则可以较好地描述FTART的功能
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页码：1451 / 1459
页数：9
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