Artificiella neurala nätverk (ANNs) har framgångsrikt tillämpats för att lösa en mängd olika klassificerings- och funktions approximationsproblem. Även om ANN i allmänhet kan förutsäga bättre än beslutsträd för mönsterklassificeringsproblem, betraktas ANN ofta som svarta lådor eftersom deras förutsägelser inte kan förklaras tydligt som beslutsträdens. Detta dokument presenterar en ny algoritm, kallad regelextraktion från ANNs (REANN), för att extrahera regler från utbildade ANNs för medicinska diagnosproblem. En standard tre-lager feedforward ANN med fyra-fas utbildning är grunden för den föreslagna algoritmen. I den första fasen bestäms antalet dolda noder i ANN automatiskt av en konstruktiv algoritm. I den andra fasen tas irrelevanta anslutningar och inmatningsnoder bort från utbildade ANN utan att man offrar den prediktiva noggrannheten hos ANN. De kontinuerliga aktiveringsvärdena för de dolda noderna diskretiseras genom att använda en effektiv heuristisk klusteralgoritm i den tredje fasen. Slutligen, regler extraheras från kompakta ANNs genom att undersöka diskretized aktiveringsvärden för de dolda noderna. Omfattande experimentella studier av tre problem med referensklassificering, d.v.s. Bröstcancer, diabetes och linser visar att REANN kan generera högkvalitativa regler från ANN, som är jämförbara med andra metoder när det gäller antal regler, genomsnittligt antal villkor för en regel, och prediktiv noggrannhet.
Kamruzzaman och Islam föreslog en algoritm, REANN i REF för att extrahera regler från utbildade ANNs för medicinska diagnosproblem.
An Algorithm to Extract Rules from Artificial Neural Networks for Medical Diagnosis Problems
{'venue': 'International Journal of Information Technology (IJIT), Vol. 12, No. 8, pp. 41-59, 2006', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}