电子测量与仪器学报
電子測量與儀器學報
전자측량여의기학보
JOURNAL OF ELECTRONIC MEASUREMENT AND INSTRUMENT
2004年
z1期
624-628
,共5页
人工神经网络%专家系统%知识获取
人工神經網絡%專傢繫統%知識穫取
인공신경망락%전가계통%지식획취
神经网络适宜于处理具有残缺结果和含有错误成分的模式,能够在信源信息含糊、不确定、不完整,存在矛盾及假相等复杂环境中进行处理.网络所具有的自学习能力使得传统专家系统技术应用最为困难的知识获取工作转换为网络的变结构调节过程,从而大大方便了知识库中知识的记忆和提取.本文用人工神经网络中BP网络实现了专家系统中自动获取知识的功能.
神經網絡適宜于處理具有殘缺結果和含有錯誤成分的模式,能夠在信源信息含糊、不確定、不完整,存在矛盾及假相等複雜環境中進行處理.網絡所具有的自學習能力使得傳統專傢繫統技術應用最為睏難的知識穫取工作轉換為網絡的變結構調節過程,從而大大方便瞭知識庫中知識的記憶和提取.本文用人工神經網絡中BP網絡實現瞭專傢繫統中自動穫取知識的功能.
신경망락괄의우처리구유잔결결과화함유착오성분적모식,능구재신원신식함호、불학정、불완정,존재모순급가상등복잡배경중진행처리.망락소구유적자학습능력사득전통전가계통기술응용최위곤난적지식획취공작전환위망락적변결구조절과정,종이대대방편료지식고중지식적기억화제취.본문용인공신경망락중BP망락실현료전가계통중자동획취지식적공능.
