基于决策树的神经网络规则抽取方法

来源 :中山大学学报:自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户:mswangnan098
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将从神经网络中抽取一个可理解的模型视为一个归纳学习任务,其中,目标概念就是神经网络表达的功能,所生成的可理解模型是一个能很好近似神经网络的决策 。在这个过程中,应用了决策要树归纳学习的优化原则,使得生成的决策树能间舍、准确的描述神经网络学到的知识。实验证明,生成手决策树可以很好地近似神经网络,且比用传统方法生成的决策树具有更好的分类精度,同时NNtoDT算法也保持了具有较好的通用性和可扩充性的特性
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