| 利用神经网络发现分类规则 |
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| 引用本文： | 张朝晖,陆玉昌,张钹.利用神经网络发现分类规则[J].计算机学报,1999,22(1):108-112. |
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| 作者姓名： | 张朝晖 陆玉昌 张钹 |
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| 作者单位： | 清华大学计算机科学与技术系,北京,100084;清华大学智能技术与系统国家重点实验室,北京,100084 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金,国防预研基金 |
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| 摘 要： | 神经网络是目前公认的高精度分类器，但它的分类过程却令人难以理解，被称为“黑箱”，从而降低了它的可信度，且使其结果不易应用到其它相关领域。本文提出应用决策树模拟神经网络的隐节点和输出节点的决策过程的思想，在分类精度基本不变的前提下，将训练后的前馈神经网络利用遗传算法进行剪枝，再将其转换为含有若干棵树的森林结构，然后将每棵树看作一个分类器，利用决策树模拟每个分类器的分类过程，最后将决策树结构转化为若干
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| 关 键 词： | 神经网络 遗传算法 决策树 分类规则 |
| 修稿时间： | 1997年6月11日 |
DISCOVERING CLASSIFICATION RULES BY USING THE NEURAL NETWORKS |
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| ZHANG Zhao-Hui,LU Yu-Chang,ZHANG Bo.DISCOVERING CLASSIFICATION RULES BY USING THE NEURAL NETWORKS[J].Chinese Journal of Computers,1999,22(1):108-112. |
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| Authors: | ZHANG Zhao-Hui LU Yu-Chang ZHANG Bo |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Neural networks genetic algorithm decision tree classification rules |
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