南昌大学学报（工科版）
南昌大學學報（工科版）
남창대학학보（공과판）
JOURNAL OF NANCHANG UNIVERSITY ENGINEERING & TECHNOLOGY EDITION
2007年
1期
91-93,102
,共4页
数据挖掘%神经网络%规则提取%Rough集
數據挖掘%神經網絡%規則提取%Rough集
수거알굴%신경망락%규칙제취%Rough집
数据分类是数据挖掘的一个重要功能,神经网络以其良好的抗噪性和鲁棒性而成为一种广泛使用的数据挖掘工具,尤其是运用在数据分类中.但是,神经网络对用户来说是一个黑箱,所获得的知识隐含在神经网络的连接权中而难以理解.针对这种情况,建立了一个基于神经网络的数据分类系统模型,通过数据处理、网络训练、规则抽取等几个阶段,达到将获得的知识清晰化的目的.在系统中,首先对连续性数据作规一化和对语义性数据进行编码;然后经过网络训练而获取知识;规则抽取采用功能性方法:即把神经网络视为黑盒,随机产生输入得到相应的输出组成实例,然后采用Rough集的方法进行约简得出规则.
數據分類是數據挖掘的一箇重要功能,神經網絡以其良好的抗譟性和魯棒性而成為一種廣汎使用的數據挖掘工具,尤其是運用在數據分類中.但是,神經網絡對用戶來說是一箇黑箱,所穫得的知識隱含在神經網絡的連接權中而難以理解.針對這種情況,建立瞭一箇基于神經網絡的數據分類繫統模型,通過數據處理、網絡訓練、規則抽取等幾箇階段,達到將穫得的知識清晰化的目的.在繫統中,首先對連續性數據作規一化和對語義性數據進行編碼;然後經過網絡訓練而穫取知識;規則抽取採用功能性方法:即把神經網絡視為黑盒,隨機產生輸入得到相應的輸齣組成實例,然後採用Rough集的方法進行約簡得齣規則.
수거분류시수거알굴적일개중요공능,신경망락이기량호적항조성화로봉성이성위일충엄범사용적수거알굴공구,우기시운용재수거분류중.단시,신경망락대용호래설시일개흑상,소획득적지식은함재신경망락적련접권중이난이리해.침대저충정황,건립료일개기우신경망락적수거분류계통모형,통과수거처리、망락훈련、규칙추취등궤개계단,체도장획득적지식청석화적목적.재계통중,수선대련속성수거작규일화화대어의성수거진행편마;연후경과망락훈련이획취지식;규칙추취채용공능성방법:즉파신경망락시위흑합,수궤산생수입득도상응적수출조성실례,연후채용Rough집적방법진행약간득출규칙.
