本文则应用基于知识的神经网络 ( KBANN)改进 BP网络性 能。算法构造的分类器在相同信噪比 ( SNR)和使用相同学 习算法的情况下,收敛速度和准确率优于普通 BP网络。
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...神经网络和决策树方法在算法上的本质联系和互补优势,将C4.5决策树提取规则的基于知识的神经网络(knowledge-based neural network,KBNN)用于出 ..
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神经网络规则提取及其在转子故障诊断中的应用研究(载运工具运用工程专业优秀论文) - docin.com豆丁网 描述原神经网 络。 1 9 9 2 年, T o we l l 和Sh a v l i k [5] 为基于知识的神经网络（k n o wl e d g e b a s e d a r t i f i c i a l n e u r a l n e t wo r k s , KBANN）设计了一种规则提取算法，即MOF N算法， 该算法可以提取出如下形式的M- o f - N 规则：i
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为基于知识的神经网络 Knowledge Based Artificial Neural Networks
这样的网络构成了基于知识的模糊神经网络。
Such configured artificial neural networks are knowledge-based fuzzy neural networks.
为了解决决传统专家系统的知识获取瓶颈问题，采用了基于神经网络的智能评价决策专家系统(NIEDES)。
In order to solve the bottle neck problem in traditional expert systems, a Neural Network Based Intelligent Evaluation and Decision expert system (NIEDES) was used.
评价功能是基于决策者(专家)的知识和模糊神经网络实现的，适用于以语言型变量为主的系统的评价问题。
The evaluation system is realized based on the decisionmakers' knowledge and the fuzzy neural networks, and suitable for the problems in which most variables are linguistic variables.
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