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基于导数关系的神经网络训练与知识抽取研究: 目前在神经网络研究中存在以下两个关键的技术问题:其一是如何提高神经网络的学习能力、质量与效率;其二是如何抽取神经网络中所隐含的知识.这些问题的解决将对神经网络应用效果的提高与应用领域的拓宽具有重要的意义.该文根据国内外神...; 徐爱琴; 关键词：神经网络知识抽取; 文献传递

基于神经网络的分类决策树构造被引量：16: 2000年; 目前基于符号处理的方法是解决分类规则提取问题的主要方法,而基于神经网络的连接主义方法则用的不多,其主要原因在于虽然神经网络的分类精度高,但难于提取其所隐含的分类规则与知识.针对这个问题,结合神经网络的具体特点,该文提出了一种基于神经网络的构造分类决策树的新方法.该方法通过神经网络训练建立各属性与分类结果之间的关系,进而通过提取各属性与分类结果之间的导数关系来建立分类决策树.给出了具体的决策树构造算法.同时为了提高神经网络所隐含关系的提取效果,提出了关系强化约束的概念并建立了具体的模型.实际应用结果证明了算法的有效性.; 徐爱琴张德贤; 关键词：数据挖掘神经网络

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徐爱琴