Необходимо зарегистрироваться, чтобы получить доступ к полным текстам статей и выпусков журналов!
- Название статьи
- ИЗВЛЕЧЕНИЕ СИСТЕМ ПРАВИЛ ИЗ ОБУЧЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ В ЗАДАЧАХ КЛАССИФИКАЦИИ
- Авторы
- Гридин Владимир Николаевич info@ditc.ras.ru, д-р техн. наук; директор, Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Центр информационных технологий в проектировании РАН, Москва, Россия Тел. 8 (495) 596-02-19
Солодовников Владимир Игоревич info@ditc.ras.ru, канд. техн. наук; старший научный сотрудник, Центр информационных технологий в проектировании РАН, г. Одинцово, Московская обл., Россия Тел. 8 (495) 596-02-19
- В разделе
- ПРИКЛАДНЫЕ ЗАДАЧИ ПРИМЕНЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
- Ключевые слова
- нейронная сеть / дерево решений / логический вывод / извлечение правил / "интеллектуальный" анализ данных
- Год
- 2017 номер журнала 4 Страницы 49 - 54
- Индекс УДК
- 004.8.032.26
- Код EDN
- Код DOI
- Тип статьи
- Научная статья
- Аннотация
- Рассматриваются вопросы совместного использования нейросетевых технологий с методами логического вывода и поддержки принятия решений при построении систем правил в задачах классификации. Осуществляется анализ алгоритмов поиска логических закономерностей в данных, обосновывается перспективность использования нейросетевого подхода, где правила содержатся во внутренней структуре сети (в весовых коэффициентах, функциях активации и связях между нейронами), а их формирование происходит в процессе обучения. Приводится описание комбинированных алгоритмов извлечения систем правил из обученных нейронных сетей и представления результата в виде иерархической, последовательной структуры правил типа "если-то". Рассматривается преобразование деревьев решения в факты семантической сети.
- Полный текст статьи
- Необходимо зарегистрироваться, чтобы получить доступ к полным текстам статей и выпусков журналов!
- Список цитируемой литературы
-
Дюк В., Самойленко А. Data Mining: учебный курс. - СПб: Питер, 2001. - 368 с.
Сайт компании BaseGroup Labs. Деревья решений - общие принципы работы [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://basegroup.ru/community/articles/description (дата обращения: 10.01.2017).
Гридин В. Н., Солодовников В. И., Евдокимов И. А., Филиппков С. В. Построение деревьев решений и извлечение правил из обученных нейронных сетей // Искусственный интеллект и принятие решений. 2013. № 4. С. 26-33.
Ежов А. А., Шумский С. А. Нейрокомпьютинг и его применение в экономике и бизнесе. - М.: МИФИ, 1998. - 224 с.
Craven M. W., Shavlik J. W. Extracting Tree-Structured Representations of Trained Networks: Advances in Neural Information Processing Systems. - MIT Press, Cambridge, MA, 1996. V. 8. P. 24-30.
Murphy P. M., Pazzani M. J. ID2-of-3: Constructive Induction of M-of-N Concepts for Discriminators in Decision Trees: Proceedings of the Eighth International Machine Learning Workshop, Evanston, IL, 1991. P. 183-187.
Хювенен Э., Сеппянен И. Мир ЛИСПА. Методы и системы программирования. - М.: Мир, 1990. - 320 с.
- Купить
