规则抽取相关论文
数据挖掘是一门从大规模数据中提取有用信息和知识的新兴技术，分类是数据挖掘的一项重要内容 。面对大规模、高维的数据，如何建立有......
数据挖掘研究如何从大量的数据中智能地、自动地抽取出有价值的知识和信息，是当前人工智能中非常活跃的研究领域。近年来，随着我国信......
随着科学技术的快速发展和人类知识的不断更新，作为传播知识重要载体的图书，其数量急剧增加，各图书馆馆藏亦显剧增之势，给馆藏造成巨大......
从大量的数据中提取和挖掘未知的、有效的和可操作的知识就是数据挖掘，它是知识发现过程中的重要步骤。数据挖掘能够发现未知的知识......
随着信息技术的发展,不同语言之间的沟通和交流变得越来越重要,在此背景下机器翻译等自然语言处理技术得到长足发展。作为当前研究......
时间表达式识别是自然语言处理领域中,命名实体识别技术的一个重要组成部分。时间表达式的识别和对时间信息的获取和使用,在信息检......
知识求精是开发智能系统和机器学习领域中一个非常重要而且相当困难的课题,本论文作为国家自然科学基金(70271002)《面向智能性管......
在专家系统开发过程中，知识获取是决定专家系统性能的关键因素，也是最难解决的一道工序，被列为专家系统建造的中心工作，被公认为是专家......
在分析了电力系统负荷预测的意义和方法后,该文阐述了人工神经网络和模糊推理系统的一般理论和意义,并对模糊推理系统和神经网络模......
用基于优势关系的粗糙集理论来处理准则描述的目标信息系统是非常有意义的,这里主要讨论了多准则分类问题和有序分类问题。对于多......
本文以音节作为声调识别基元,以简化FUZZY ARTMAP作为声调识别系统模型,研究了具有连续语音音节特征的三字词的声调识别问题,在此......
期刊
本文提出了一种基于域理论的自适应谐振神经网络算法ＦＴＡＲＴ２，该算法将自适应谐振理论和域理论的优点有机结合，不需人为设置隐层神经元，学习速......
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......
期刊
通过发表论文、会议组织、出入口、关键技术、发展趋势等方面对信息检索与信息抽取进行比较分析,发现信息抽取与信息检索有着质的......
针对数据挖掘中的分类问题 ,本文提出了一种利用神经网络抽取分类规则的方法 .为了易于抽取规则 ,采用遗传算法对神经网络的结构进......
考虑了条件属性引入优势关系而决策属性上引入等价关系的不协调目标信息系统。分析了这种基于优势-等价关系的相容约简、最大分布......
通过与标准模糊多层感知器的对比文章描述了基于知识的模糊多层感知器的具体结构,讲述了如何利用先验知识对连接权进行初始化以及......
从神经网络的功能性观点出发,将蚁群算法用于神经网络的规则抽取,为每个隐单元和输出单元生成各自的规则,然后依照网络的传导方向......
人工神经网络是在现代神经生物学研究成果的基础上发展起来的一种模拟人脑信息处理机制的网络系统,它不但具有处理数值数据的一般......
为了从神经网络中获取易于理解的知识,以小麦病害诊断为例,研究了BP神经网络的规则抽取,提出一种基于结构分析的BP神经网络规则抽......
通过神经网络知识获取模型，将神经网络的自适应学习能力和专家系统的解释能力综合在一起，提出一种将神经网络和专家系统结合在一起的......
针对图像视觉特征和情感语义之间的语义鸿沟,以图像纹理为低层特征,通过使用BP神经网络完成了图像低层特征到情感语义的映射;并在......
网页分类器设计的核心是对原始分类数据集进行分类规则挖掘，本文提出了一种结合链接结构聚类的混沌粒子群网页分类规则获取算法．算法......
概念格是一种擅长描述层次关系的数学工具,在规则提取和数据分析中有广泛的应用.引入概念格理论对页面——概念形式背景建立了数学......
网页分类器设计的核心是对原始分类数据集进行分类规则挖掘,提出了基于混沌粒子群算法的分类规则抽取方法.该算法采用实数编码,令......
文本分类是文本数据挖掘中一个非常重要的技术,已经被广泛地应用于信息管理、搜索引擎、推荐系统等多个领域.现有的文本分类方法很......
强化学习和规划技术在目标上有着很高的相似性，而在技术上又具有互补性，因此，基于强化学习的Agent规划规则抽取问题长期以来一直是研......
建立图像视觉特征和情感语义的映射关系是人工智能方向的研究热点。从神经网络的功能性观点出发,提出了一种基于免疫规划的图像情......
近年来粗集理论在开发医疗诊断系统中得到应用，对该应用中基于不同概念层、规则的抽取方法进行了分析，提出了最简单不同的实质性思想......
轴系故障一直是困扰电力生产的主要问题,基于专家系统的轴系故障诊断方法存在知识获取困难、诊断精度不高的问题.本文提出了基于归......
简要论述了粗糙集算法用于数据挖掘系统的原理和可行性,并以实例说明了粗糙集的核心之一——上、下近似规则抽取理论。首次提出了......
针对已有规则抽取方法的不足,提出一种新的基于结构的神经网络规则抽取方法(SRE)。SRE在保证网络精度的情况下,自动确定最优的剪枝......
神经网络与知识管理系统的结合，通过神经网络规则抽取算法来解决专业领域的实际问题，实现了人工智能领域网络机制与符号机制的结合，保......
提出了基于分布估计算法的模糊分类建模方法，该方法基于Apriori原理生成初始模糊规则集，并且以匹茨堡型的二进制编码方式对模糊规则......
摘要：基于模糊隶属度函数和模糊蕴含算子，对于连续值信息系统和决策信息系统，提出抽取简单语言描述命题和复合语言规则的方法。抽取实......
粗集理论是一种新的处理模糊和不确定性的数学工具，在数据挖掘、机器学习、决策支持系统和模式识别等领域得到了广泛应用。文中在阐......
本文首先提出一种改进的X^2统计量，以此衡量词条对文本分类的贡献。然后根据模式聚合理论，将对各文本类分类贡献比例相近似的词条聚......
神经网络是一种黑箱模型,其学习到的知识蕴涵在大量连接权中,不仅影响了用户对利用神经计算技术构建智能系统的信心,还阻碍了神经......
针对基于输入输出数据的复杂系统的模糊辨识问题，提出了一种新的神经模糊推理网络及相应的学习算法．学习算法被应用于系统的结构辨识......
提出一种合并分枝的模糊决策树文本分类方法对相似文本类进行分类,并可抽取出分类精度较高的模糊分类规则。首先研究改进了的χ2统......
提出一种直接从样本数据中获取模糊规则的算法，模糊规则的隶属函数通过计算样本数据的方差与期望而得出，规则的抽取通过一个5层模糊......
提出了一种基于Gabor滤波器和神经网络规则抽取的烘焙面包品质分类方法。滤波器对烘焙面包切片区域灰度图像直接进行小波变换，用能......
结合扩张矩阵理论，提出了一种简化规则抽取算法，该算法有效地解决了粗糙集约简算法生成的规则数量多、概括力不强的问题，并给出了相应......
分类是一种重要的数据分析技术,可以用于提取描述重要数据类的模型和预测未来的数据趋势.本文提出了一种新的粗集理论和神经网络融......
本文介绍了一种基于GA 和粗集结合的规则抽取方法.该方法可在具有不确定、不一致和不完备的大型数据库中进行规则抽取,并使用了一......
神经网络规则抽取是神经网络领域的一个重要方向,但是对抽取的规则评估算法却很少。针对这一问题,提出了神经网络抽取规则评估方法......
在专家系统开发过程中，知识获取是最难解决的一道工序，也是决定专家系统性能的关键因素，被认为是开发专家系统的核心工作，也是建造专家......
