Počet záznamů: 1
Neurodynamics and Neuroinformatics Studies
- 1.
SYSNO ASEP 0032007 Druh ASEP M - Kapitola v monografii Zařazení RIV C - Kapitola v knize Název Knowledge Extraction from EEG Data using Fuzzy Neural Networks Překlad názvu Získávání 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 stran s. 144-157 Poč.str. 14 s. Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. CZ - Česká republika Klíč. slova rules extraction from data ; artificial neural networks Vědní obor RIV BA - Obecná matematika CEP ME 701 GA MŠMT - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy GA201/05/0325 GA ČR - Grantová agentura ČR CEZ AV0Z10300504 - UIVT-O (2005-2011) Anotace The 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. Pracoviště Ústav informatiky Kontakt Tereza Šírová, sirova@cs.cas.cz, Tel.: 266 053 800 Rok sběru 2006
Počet záznamů: 1