【摘 要】
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该文对神经网络规则抽取和连续属性离散化领域的现状进行了深入分析,在此基础上,从功能性的角度出发提出了-神经网络规则抽取算法STP(基于统计的产生-测试法),并对其进行了改
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该文对神经网络规则抽取和连续属性离散化领域的现状进行了深入分析,在此基础上,从功能性的角度出发提出了-神经网络规则抽取算法STP(基于统计的产生-测试法),并对其进行了改进.该文提出了一种有导师的连续属性离散化算法SHD,并将该算法扩展到多连续属性处理领域.在此基础上,对该算法的数据预处理过程进行了探讨,提出了基于广义矩阵的PCA算法,并将其应用到属性预处理过程中.此外,该文还对基于FTART2神经网络的学习系统FNNBLS(FTART2 Neural Network Based Learing System)进行了介绍.
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