【摘 要】
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神经网络的泛化能力和"黑盒性"是神经网络机器学习研究的两个重要问题.本文提出了一种解释型神经网络学习模型,试图发挥神经网络集成带来的神经网络泛化能力的提高.同时,我们
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神经网络的泛化能力和"黑盒性"是神经网络机器学习研究的两个重要问题.本文提出了一种解释型神经网络学习模型,试图发挥神经网络集成带来的神经网络泛化能力的提高.同时,我们提出了驾驭解释和人机交互的方法,希望能够在神经网络学习过程中充分发挥人的智能,从而提高整个系统的智能度;并且同步解释和可视化学习和推理的过程和结果,提高神经网络集成的透明性.该模型采用基于构件的软件开发方法实现,以解释型神经网络学习架构为组装蓝图,以可复用软件构件为组装模块,支持组装式软件的复用,大大提高了软件生产效率和质量.该系统作为智能地震预报专家系统的机器学习模块,在一定程度上解决了知识获取瓶颈问题.
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