2) control rule of fuzzy neural network
模糊神经网络控制规则
3) monotonous neural network rules
单调神经网络规则
4) rule extraction
规则抽取
1.
Text categorization rule extraction based on fuzzy decision tree;
基于模糊决策树的文本分类规则抽取
2.
A web document categorization rule extraction based on chaos particle swarm optimization combining linkage clustering;
结合链接结构聚类的混沌粒子群网页分类规则抽取
3.
Study on Attributions Selection and Rule Extraction of Data Mining for Classification Based on Neural Networks;
基于神经网络的分类数据挖掘属性选择和规则抽取研究
5) Extraction rules
抽取规则
1.
This method generates information extraction rules that is based on DOM path through attaching syntax information and sample-learning.
该方法通过附加语义、样本学习生成基于DOM路径的抽取规则,利用遍历DOM树实现信息抽取。
2.
In the framework, the autonomy and coordination of agent are employed to assist user formulate extraction queries, to learn extraction rules on the base of knowledge bases and so on.
在这个原型系统里,利用Agent的自治能力和合作能力来协助用户对抽取请求进行公式化表述和结合知识库学习抽取规则等。
3.
The program that extracts information from web is called wrapper, and the main task of constructing wrapper is to prepare extraction rules.
从网页中抽取信息的程序叫包装器(Wrapper),构建包装器的主要任务是编写抽取规则,因此,编写健壮灵活的抽取规则成为信息抽取的研究重点。
6) extraction rule
抽取规则
1.
Web Information Extraction Rules and Their Learning Algorithms;
Web信息抽取规则及其学习算法
2.
Visualized implementation of Web information extraction rule based on mini-node DOM tree
最小节点信息树抽取规则及可视化生成方法
3.
In this paper,we mainly discussed DOM-based Web information extraction,studied how to construct extraction rules to improve precision ratio of extraction and adaptation of extraction rules,and the rules generation procedure is also presented.
本文主要讨论基于DOM的Web信息抽取,研究如何构造抽取规则,才能提高信息抽取的准确度、提高抽取规则的适应能力,并给出了抽取规则的生成过程。
补充资料：Hopfield神经网络模型
Hopfield神经网络模型
Hopfield neural network model
收敛于稳定状态或Han加Ing距离小于2的极限环。 上述结论保证了神经网络并行计算的收敛性。 连续氏pfield神经网络中，各个神经元状态取值是连续的，由于离散H6pfield神经网络中的神经元与生物神经元的主要差异是:①生物神经元的I/O关系是连续的;②生物神经元由于存在时延，因此其动力学行为必须由非线性微分方程来描述。为此，在1984年J.J.H叩fi酗提出了连续氏pfield神经网络，它可用图1所示的电路实现，其动态方程┌───┐│·T叮 │└───┘图1连续F砧pfield神经网络 (a)Sigmoid非线性;(b)神经元模型可由下述微分方程式描述: 、，产 门J /r、l、1.。瓮一客、一佘Ii认=f(u￡)￡=l，2，…，n式中f(·)为连续可微的Sign101d函数;T，j=兀、i，j=1，2，“’，n几=0]=i1~.吞~·‘八文一Q*+，戮T，j‘一‘，2，”一”连续时间氏pfield神经网络式的计算能量函数定义为:一告客客几从砚 石l「Vi_1，、，合，，， +乞古!‘厂‘(x)dx一乙I，从(4) ’月R‘Jo“‘、一’一月一，” 对于式(3)，若f一‘为单调增且连续，C>0，T，j=几(i，j=1，2，一，n)，则沿系统的运动轨道有dE一。-丁丁足之Uat当且仅当贷一。时 箭一。式(3)的稳定平衡点就是能量函数E〔式(4)」的极小点，反之亦然。同时，连续氏pfield神经网络式(3)以大规模非线性连续时间并行方式处理信息。网络的稳定平衡点对应于其计算能量函数E的极小点，网络的计算时间就是它到达稳定的时间，网络的计算在系统趋于稳态的过程中也就完成了。这也是式(3)用于神经计算及联想记忆的基本原理，也即神经计算机的基本原理。HoPfield shenling wangluo moxingHopfield神经网络模型(Hopfieldne，Ine幻即0比m侧触l)一种单层全反馈的人工神经网络模型(后称之为氏p玉idd模型)，它对推动人工神经网络研究的复苏起了很重要的作用。 且，lield对人工神经网络研究的贡献主要有: (l)把有反馈的神经网络看作一个非线性动力系统，提出了系统的全局Lyap阴lov函数(或称能量函数)的概念，用于系统稳定性的分析; (2)利用上述分析方法解决人工智能中的组合优化问题，如15护;(3)给出了利用模拟电子线路实现的连续Hopfidd网络的电路模型，为进一步研究神经计算机创造了条件。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条