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為了從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中獲取易于理解的知識，以小麥病害診斷為例，研究了BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
的規(guī)則抽取，提出一種基于結(jié)構(gòu)分析的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)則抽取方法。采用帶懲罰項的交錯熵誤差函數(shù)作為誤差函數(shù)，通過對訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行剪枝、權(quán)重分析并設(shè)定閾值，從BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中抽取產(chǎn)生式規(guī)則。
傳統(tǒng)專家系統(tǒng)在知識獲取、不確定性推理等方面存在一些難以解決的問題[1]。人工神經(jīng)
網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)以及并行計算能力，使其在復(fù)雜的作物病蟲害診斷中具有很大的優(yōu)勢。然而，由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個“黑箱模型”，其學(xué)習(xí)到的知識是以權(quán)重的形式分布在網(wǎng)絡(luò)中，這種隱式的數(shù)值表示不易被人們理解，得到的診斷結(jié)果缺乏解釋能力，不具備透明性。改善神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可理解性的一個有效途徑就是從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中抽取易于理解的符號規(guī)則。本文以小麥病害診斷為例，分析了利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行診斷推理的過程，提出一種基于結(jié)構(gòu)分析的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)則抽取方法，并通過計算規(guī)則的保真度和精度對提取的診斷規(guī)則進行評價。
的規(guī)則抽取，提出一種基于結(jié)構(gòu)分析的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)則抽取方法。采用帶懲罰項的交錯熵誤差函數(shù)作為誤差函數(shù)，通過對訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行剪枝、權(quán)重分析并設(shè)定閾值，從BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中抽取產(chǎn)生式規(guī)則。
傳統(tǒng)專家系統(tǒng)在知識獲取、不確定性推理等方面存在一些難以解決的問題[1]。人工神經(jīng)
網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)以及并行計算能力，使其在復(fù)雜的作物病蟲害診斷中具有很大的優(yōu)勢。然而，由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個“黑箱模型”，其學(xué)習(xí)到的知識是以權(quán)重的形式分布在網(wǎng)絡(luò)中，這種隱式的數(shù)值表示不易被人們理解，得到的診斷結(jié)果缺乏解釋能力，不具備透明性。改善神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可理解性的一個有效途徑就是從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中抽取易于理解的符號規(guī)則。本文以小麥病害診斷為例，分析了利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行診斷推理的過程，提出一種基于結(jié)構(gòu)分析的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)則抽取方法，并通過計算規(guī)則的保真度和精度對提取的診斷規(guī)則進行評價。
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