第一部分 现状分析 机械式的规则提取方法 知识获取 采用数据挖掘的方法, 知识规则的自动获取 包括基于神经网络、 粗糙集、支持向量机 等智能方法 Saito nakano通过逐渐改变网络输入得到网络的激活度,据此构造候选规则集并根据 定条件进行寻找从而得到有用的规则 Fu通过找出搜索结点的扇入连接权值之和超过阈值的连接权子集来抽取规则 癥南京大学的周志华从功能性观点出发,提出了一种统计的神经网络规则提取方法SPT; 本文提出了基于支持向量机的磨损规则自动获取方法 南京航空航天大学智能诊断与专家系统研究室 http://ides.nuaa.edu.cn 2021/2/11南京航空航天大学智能诊断与专家系统研究室 http://ides.nuaa.edu.cn 2021/2/11 第一部分 现状分析 知识获取 机械式的规则提取方法 知识规则的自动获取 采用数据挖掘的方法， 包括基于神经网络、 粗糙集、支持向量机 等智能方法 Saito Nakano通过逐渐改变网络输入得到网络的激活度，据此构造候选规则集并根据一 定条件进行寻找从而得到有用的规则； Fu通过找出搜索结点的扇入连接权值之和超过阈值的连接权子集来抽取规则； 南京大学的周志华从功能性观点出发，提出了一种统计的神经网络规则提取方法SPT； 本文提出了基于支持向量机的磨损规则自动获取方法