Piecewise-Linear Neural Networks and Their Relationship to Rule Extraction from Data

0041967 - ÚI 2007 RIV US eng J - Článek v odborném periodiku
Holeňa, Martin
Piecewise-Linear Neural Networks and Their Relationship to Rule Extraction from Data.
[Po částech lineární neuronové sítě a jejich vztah k získávání pravidel z dat.]
Neural Computation. Roč. 18, č. 11 (2006), s. 2813-2853. ISSN 0899-7667. E-ISSN 1530-888X
Grant CEP: GA ČR GA201/05/0325; GA ČR GA201/05/0557; GA AV ČR IAA100300503
Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z10300504
Klíčová slova: extraction of rules from data * artificial neural networks
Kód oboru RIV: IN - Informatika
Impakt faktor: 2.229, rok: 2006

The paper addresses the topic of extracting logical rules from data by means of artificial neural networks. The approach based on piecewise-linear neural networks is revisited, which has already been used for the extraction of Boolean rules in the past, and it is shown that this approach can be important also for the extraction of fuzzy rules.

Článek se zabývá tématem získávání logických pravidel z dat pomocí umělých neuronových sítí. Je připomenut přístup založený na po částech lineárních neuronových sítích, který již byl v minulosti použit pro získávání booleovských pravidel, a je ukázáno, že tento přístup může být důležitý i pro získávání fuzzy pravidel
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0135298