Warianty tytułu
New Issue on Knowledge Extraction from Artificial Neural Networks and Its Assessment
Języki publikacji
Abstrakty
Artykuł jest próbą oceny właściwości autorskiego systemu Rentgen w oparciu o wyniki najnowszych badań i porównanie ich z rezultatami uzyskanymi w dziedzinie pozyskiwania wiedzy z baz danych przez inne wybrane algorytmy.
There's an attempt to assess attributes of author's Rentgen system based on latest results from research and their comparison with results collected in the field of knowledge acquisition from databases by other selected algorithms. (AŁ)
Rocznik
Strony
64--72
Opis fizyczny
Twórcy
autor
Bibliografia
- Andrews R., Geva S.: RULEX & CEBP networks as the Basis for a Rule Refinement System. Hybrid Problems, Hybrid Solutions, 1995.
- De Jong K.A.: An analysis of the behavior of a class of genetic adaptive systems. University of Michigan, 1975.
- Duch W., Adamczyk R., Grąbczewski K., Żal G.: A hybrid method for extraction of logical rules from data. Toruń: Nicholas Copernicus University 1998.
- Huk M., Kwaśnicka H.: Nowe podejście do wykorzystania programowania genetycznego w ekstrakcji wiedzy z sieci neuronowych. Wrocław: Akademia Ekonomiczna 2001.
- Markowska-Kaczmar U., Kadłuczka P.: Ekstrakcja reguł z sieci neuronowej z wykorzystaniem algorytmu genetycznego. Wrocław: Akademia Ekonomiczna 2001.
- Mertz C.J., Murphy P.M.: UCI repository of machine learning datasets. http://www.ics.uci.edu/pub/machine-learning-data-bases.
- Taha I., Ghosh J.: Three techniques for extracting rules from feedforward networks. Austin: University of Texas 1996.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000000013231