Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Artículos en revistas:
Classification Of Data To Extract Knowledge From Neural Networks
Año:2009
Áreas de investigación
  • Inteligencia artificial
Datos
Descripción
A major drawback of artificial neural networks is their black-box character. Therefore, the rule extraction algorithm is becoming more and more important in explaining the extracted rules from the neural networks. In this paper, we use a method that can be used for symbolic knowledge extraction from neural networks, once they have been trained with desired function. The basis of this method is the weights of the neural network trained. This method allows knowledge extraction from neural networks with continuous inputs and output as well as rule extraction. An example of the application is showed. This example is based on the extraction of average load demand of a power plant.
Internacional
Si
JCR del ISI
No
Título de la revista
INFORMATION SCIENCE & COMPUTING
ISSN
1313-0455
Factor de impacto JCR
0
Información de impacto
Volumen
DOI
Número de revista
8
Desde la página
20
Hasta la página
25
Mes
ENERO
Ranking
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Ana Martinez Blanco (UPM)
  • Autor: Angel Luis Castellanos Peñuela (UPM)
  • Autor: Rafael Gonzalo Molina (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Grupo de Computación Natural
  • Departamento: Ciencias Básicas Aplicadas a la Ingeniería Forestal
  • Departamento: Inteligencia Artificial
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