Abstract-Ett nytt system för kunskapsbaserad klassificering och regelgenerering med hjälp av en fuzzy multilayer perceptron (MLP) föreslås. Kunskap som samlas in från en datauppsättning är initialt kodad bland anslutningsvikterna i termer av klass a priori sannolikheter. Denna kodning omfattar också inkorporering av dolda noder som motsvarar både mönsterklasserna och deras kompletterande regioner. Nätverksarkitekturen, både vad gäller länkar och noder, förfinas sedan under utbildningen. Nododling och länkbeskärning tillgrips också. Regler skapas från det utbildade nätverket med hjälp av inmatnings-, utgångs- och anslutningsvikter för att motivera alla beslut som fattas. Negativa regler som motsvarar ett mönster som inte tillhör en klass kan också erhållas. Dessa är användbara för att dra slutsatser i tvetydiga fall. Resultaten av verkliga och syntetiska data visar att inlärningshastigheten och klassificeringsprestandan för det föreslagna systemet är bättre än den som uppnås med de suddiga och konventionella versionerna av MLP (som inte inbegriper någon inledande kunskapskodning). Både konvexa och konkava beslutsregioner beaktas i processen.
Upphovsmän REF föreslår ett nytt system för kunskapsbaserad klassificering och regelgenerering med hjälp av en fuzzy multilayer perceptron.
Knowledge-based fuzzy MLP for classification and rule generation
{'venue': 'IEEE transactions on neural networks', 'journal': 'IEEE transactions on neural networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}