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软件学报 2000
基于域理论的自适应谐振神经网络研究(英文), PP. 1451-1459 Keywords: 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 Abstract: 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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