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一种新的基于结构的神经网络规则抽取方法
引用本文:赵林,杨保安,谢志鸣.一种新的基于结构的神经网络规则抽取方法[J].计算机应用与软件,2007,24(6):28-29,48.
作者姓名:赵林  杨保安  谢志鸣
作者单位:东华大学旭日工商管理学院,上海,200051
摘    要:针对已有规则抽取方法的不足,提出一种新的基于结构的神经网络规则抽取方法(SRE).SRE在保证网络精度的情况下,自动确定最优的剪枝参数,而且抽取出的规则更为简练.最后以银行贷款风险预警为例,分别采用SRE和RX两种方法进行规则抽取,并对结果进行比较分析,结果表明,SRE抽取出的规则不仅简单,而且效果更好.

关 键 词:神经网络  规则抽取  交叉熵  RX算法  银行贷款风险预警  结构  神经网络  规则抽取  方法  METHOD  RULE  EXTRACTION  效果  分析  比较  结果  贷款风险预警  银行  参数  剪枝  最优  自动  情况  网络精度
修稿时间:2006-02-27

A NEW STRUCTURE-BASED NEURAL NETWORK RULE EXTRACTION METHOD
Zhao Lin,Yang Baoan,Xie Zhiming.A NEW STRUCTURE-BASED NEURAL NETWORK RULE EXTRACTION METHOD[J].Computer Applications and Software,2007,24(6):28-29,48.
Authors:Zhao Lin  Yang Baoan  Xie Zhiming
Abstract:A new structure-based neural network rule extraction method called SRE is proposed to make up for the limitations of current algorithms.SRE has the advantage that it automatically determines the best parameters for pruning the network, and the rules extracted are simpler. Several experiments about bank loan risk early warning are conducted by SRE and RX respectively,and the results show that SRE works better than RX.
Keywords:Neural network Rule extraction Cross-entropy RX algorithm Bank loan risk early warning
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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