The Specificity of Neural Networks in Extracting Rules from Data

0041217 - ÚI 2007 RIV US eng C - Conference Paper (international conference)
Holeňa, Martin
The Specificity of Neural Networks in Extracting Rules from Data.
[Specificita neuronových sítí při získávání pravidel z dat.]
Applied Artificial Intelligence. New Jersey: World Scientific, 2006 - (Da Ruan; D'hondt, P.; Fantoni, P.; De Cock, M.; Nachtegael, M.; Kerre, E.), s. 209-214. ISBN 981-256-690-2.
[International FLINS Conference /7./. Genova (IT), 29.08.2006-31.08.2006]
R&D Projects: GA MŠMT ME 701
Institutional research plan: CEZ:AV0Z10300504
Keywords : rules extraction from data * logical rules * artificial neural networks
Subject RIV: IN - Informatics, Computer Science

The paper provides a survey of methods for logical rules extraction from data, and draws attention to the specificity of rules extraction by means of artificial neural networks. The importance of rules extraction from data for real-world applications was illustrated on a case study with EEG data, in which 5 rules extraction methods were used, including one ANN-based method.

Článek podává přehled metod pro získávání logických pravidel z dat a upozorňuje na specificitu metod získávání pravidel pomocí umělých neuronových sítí. Důležitost získávání pravidel z dat v reálných aplikacích byla ilustrována na případové studii s EEG daty, ve které bylo použito 5 metod získávání pravidel, včetně jedné metody založené na neuronových sítích.
Permanent Link: http://hdl.handle.net/11104/0134759