【摘 要】
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将领域知识同经验学习相结合对建立一个有效的学习系统非常重要.现在已经有几种基于知识的神经网络系统用于分类问题,如KBANN(knowledge-basedartificial neural network).但
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将领域知识同经验学习相结合对建立一个有效的学习系统非常重要.现在已经有几种基于知识的神经网络系统用于分类问题,如KBANN(knowledge-basedartificial neural network).但是,现有的神经网络学习方法缺乏改变网络拓扑结构和学习新概念的能力.于是,当领域吵完备时,网络泛化性能较低,该文构造了一个三步系统.第一步,将初始规则集(领域知识)映射为神经网络; 第二步中,该文提出了一个新的结构学习算法,主要包括动态增加隐含节点、用遗传算法优化网络拓扑结构以及剪枝,可以必要时对网络拓扑结构进行合理变化.最后,求精后的规则可以从训练后的网络中被提取出来,这样可使神经网络的分类过程易于理解.
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