Počet záznamů: 1  

Neurodynamics and Neuroinformatics Studies

  1. 1.
    SYSNO ASEP0032007
    Druh ASEPM - Kapitola v monografii
    Zařazení RIVC - Kapitola v knize
    NázevKnowledge Extraction from EEG Data using Fuzzy Neural Networks
    Překlad názvuZískávání znalostí z EEG dat pomocí umělých neuronových sítí
    Tvůrce(i) Holeňa, Martin (UIVT-O) SAI, RID
    Zdroj.dok.Neurodynamics and Neuroinformatics Studies. - Praha : Ústav informatiky AV ČR, FD ČVUT, 2005 - ISBN 80-903298-3-7
    Rozsah strans. 144-157
    Poč.str.14 s.
    Jazyk dok.eng - angličtina
    Země vyd.CZ - Česká republika
    Klíč. slovarules extraction from data ; artificial neural networks
    Vědní obor RIVBA - Obecná matematika
    CEPME 701 GA MŠMT - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy
    GA201/05/0325 GA ČR - Grantová agentura ČR
    CEZAV0Z10300504 - UIVT-O (2005-2011)
    AnotaceThe extraction of logical rules from data has been, for nearly fifteen years, a key application of artificial neural networks in data mining. However, most of the ANN-based rules extraction methods rely primarily on heuristics, and their underlying theoretical fundamentals are not very deep. That is especially much true for methods extracting fuzzy logic rules, which usually allow to mix different logical connectives in such a way that extracted rules can not be correctly evaluated in any particular fuzzy logic model. This paper shows that mixing of connectives is not needed. A method for the extraction of rules in a general fuzzy disjunctive normal form, for which the evaluation of the extracted rules in a single model is one of the basic principles, is described in detail and illustrated on EEG data.
    PracovištěÚstav informatiky
    KontaktTereza Šírová, sirova@cs.cas.cz, Tel.: 266 053 800
    Rok sběru2006
Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.