- Author
- Huk Maciej (Politechnika Wrocławska)
- Title
- Określanie istotności atrybutów w zadaniach klasyfikacyjnych przez niedestruktywną eliminację połączeń w sieci neuronowej
- Source
- Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, 2003, nr 975, s. 138-147, rys., tab., bibliogr. 12 poz.
- Issue title
- Pozyskiwanie wiedzy i zarządzanie wiedzą
- Keyword
- Sieci neuronowe, Architektura sieci, Algorytmy
Neural networks, Architecture of network, Algorithms - Abstract
- Problematyka pozyskiwania wiedzy z baz danych jest bardzo rozległa, zarówno z powodu ogólności sformułowania zagadnienia Data Mining jako poszukiwania ciekawych informacji w dużych zbiorach, nierzadko zaszumionych danych, jak i ze względu na wielość możliwych rozwiązań. W poniższym artykule rozważany będzie jedynie niewielki fragment tej dziedziny, odnoszący się do badania istotności atrybutów w zadaniach klasyfikacyjnych z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych. (fragment tekstu)
- Accessibility
- The Main Library of the Cracow University of Economics
The Library of Warsaw School of Economics
The Main Library of Poznań University of Economics and Business
The Main Library of the Wroclaw University of Economics - Bibliography
-
- Craven M., Shalvik J.: Using Neural Networks for Data Mining. Carnegie Mellon University 1997, ftp://ftp.cs.wisc.edu/machine-learning/shavlik-group/craven.fgcs97.ps.
- Zhi-Hua Zhou., Yuan Jiang., Schi-Fu Chen.: Extracting Symbolic Rules from Trained Neural Network Ensembles. Nanjing University, China 2002.
- Setino R., Leow W.K., Zurada J.M.: Extraction of Rules from Artificial Neural Networks for Nonlinear Regression. IEEE Transactions on Neural Networks 13, 2002.
- Huk M.: Ocena nowych koncepcji ekstrakcji wiedzy ze sztucznych sieci neuronowych. Pozyskiwanie Wiedzy z Baz Danych, Akademia Ekonomiczna, Wrocław 2002.
- Kavzoglu T., Mather P.M.: The Use of Feature Selection Techniques in the Context of Artificial Nural Networks. University of Nottingham 2000.
- Arbatli A.D., Akin H.L.: Rule Extraction from Trained Neural Networks Using Genetic Algorithms. Nonlinear Analysis, Theory, Methods and Applications 1997.
- Prechelt L.: Connection Pruning with Static and Adaptive Schedules. Neurocomputing 1997.
- Pui-Fai Sum J.: Extended Kalman Filter Based Pruning Algorithms and Several Aspects of Neural Network Learning. The Chinese University of Hong Hong 1998.
- Abeies M.: Role of the cortical neuron: integrator or coincidence detector?, Israel J. Med. Sei., 18:83-92. 1982.
- Maass W., Bishop C.: Pulsed Neural Networks. MIT Press 1999.
- Maass W.: Paradigms for Computing with Spiking Neurons 2000.
- Bothe S., La Poutre J., Kok J.: Error-backpropagation in temporally encoded networks of spiking neurons. Stichting Mathematisch Centrum, Amsterdam 2000.
- Cited by
- ISSN
- 0324-8445
- Language
- pol
