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為了從神經網絡中獲取易于理解的知識，以小麥病害診斷為例，研究了BP 神經網絡
的規則抽取，提出一種基于結構分析的BP 神經網絡規則抽取方法。采用帶懲罰項的交錯熵誤差函數作為誤差函數，通過對訓練好的神經網絡進行剪枝、權重分析并設定閾值，從BP神經網絡中抽取產生式規則。
傳統專家系統在知識獲取、不確定性推理等方面存在一些難以解決的問題[1]。人工神經
網絡具有自學習以及并行計算能力，使其在復雜的作物病蟲害診斷中具有很大的優勢。然而，由于神經網絡是一個“黑箱模型”，其學習到的知識是以權重的形式分布在網絡中，這種隱式的數值表示不易被人們理解，得到的診斷結果缺乏解釋能力，不具備透明性。改善神經網絡可理解性的一個有效途徑就是從神經網絡中抽取易于理解的符號規則。本文以小麥病害診斷為例，分析了利用神經網絡進行診斷推理的過程，提出一種基于結構分析的神經網絡規則抽取方法，并通過計算規則的保真度和精度對提取的診斷規則進行評價。
的規則抽取，提出一種基于結構分析的BP 神經網絡規則抽取方法。采用帶懲罰項的交錯熵誤差函數作為誤差函數，通過對訓練好的神經網絡進行剪枝、權重分析并設定閾值，從BP神經網絡中抽取產生式規則。
傳統專家系統在知識獲取、不確定性推理等方面存在一些難以解決的問題[1]。人工神經
網絡具有自學習以及并行計算能力，使其在復雜的作物病蟲害診斷中具有很大的優勢。然而，由于神經網絡是一個“黑箱模型”，其學習到的知識是以權重的形式分布在網絡中，這種隱式的數值表示不易被人們理解，得到的診斷結果缺乏解釋能力，不具備透明性。改善神經網絡可理解性的一個有效途徑就是從神經網絡中抽取易于理解的符號規則。本文以小麥病害診斷為例，分析了利用神經網絡進行診斷推理的過程，提出一種基于結構分析的神經網絡規則抽取方法，并通過計算規則的保真度和精度對提取的診斷規則進行評價。
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