【摘 要】
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针对传统的规则提取方法在处理连续值输入属性时带有很大的盲目性，且其描述也不符合人类的认知习惯的弊端，在对比原有方法的基础上，引入模糊语义，提出了新的处理连续值函数的方法
【机 构】
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重庆大学计算机学院,重庆教育学院教务处
【基金项目】
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重庆市教委基金资助项目（KJ071504）
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针对传统的规则提取方法在处理连续值输入属性时带有很大的盲目性，且其描述也不符合人类的认知习惯的弊端，在对比原有方法的基础上，引入模糊语义，提出了新的处理连续值函数的方法，从神经网络中提取出带模糊语义的符号规则，提高了规则的可理解性。因此，使用者可以很方便地验证它的正确性。通过把连续值神经网络转化成二值网络，利用二值网络布尔规则提取方法来提取带模糊语义的规则，更符合人们的思维习惯。
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