基于规则学习的前馈神经网络-中国学术期刊网络出版总库

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基于规则学习的前馈神经网络

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【英文篇名】	A Neural Network Method Based on Learning Rule
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【作者】	权光日; 洪炳熔; 李维刚;
【英文作者】	Quan Guangri; Hong Bingrong; Li Weigang(Dept. of Computer Science and Engineering; HIT);
【作者单位】	哈尔滨工业大学计算机科学与工程系;
【文献出处】	哈尔滨工业大学学报 , JOURNAL OF HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY, 编辑部邮箱 1998年 04期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊中国期刊方阵 CJFD收录刊
【中文关键词】	规则学习; 前馈神经网络; 数字电路实现;
【英文关键词】	Rule learning; feedforward neural network; digital circuit;
【摘要】	提出了用规则学习方法得到的规则建立人工神经网络的方法基于规则的神经网络方法。它是一种规则学习方法和人工神经网络各自取长补短有机结合的方法。它即避免了规则学习方法的识别速度慢和神经网络训练慢的缺点，又保留了规则学习方法的训练速度快、聚类能力强和神经网络的识别速度快、可硬件实现的优点。它为大规模训练样本来建立神经网络识别系统开辟了一条新的途径。
【英文摘要】	This paper presents a method to produce a neural network by following the rules generated by rule learning algorithm a method by which either of the neural network and the rule learning method overcome the weaknesses of the other by acquiring the strong points of one. The method not only overcomes foe weakness so that the recognizing speed of rule learning algorithm is fast and the recognizing speed of neural network is fast. This method provides very effective method for training neural network with a larg...
【分类号】	TP18
【正文快照】	机器学习是人工智能领域中研究的热点，示例学习是机器学习理论中最基本，也是比较成熟和应用面最广的一个分支。目前示例学习方法在专家系统、模式识别、图象识别等领域中知识获取、信息压缩和处理等方面起到重要的作用。由于示例学习问题本身的固有复杂性［‘－’］，各种学?

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