Извлечение знаний из баз данных с помощью нейро-нечеткой модели

Abstract

Кратко рассматриваются технологии извлечения знаний и типы извлекаемых знаний. Предлагается метод извлечения знаний, представляемых в виде наборов ассоциативных правил «ЕСЛИ…, ТО…». Метод реализуется с помощью нейро-нечеткого моделирования предметной области. Описываются приемы построения нечеткой логической модели анализируемой предметной области и способы применения нейронных сетей для выделения нечетких правил. Рассмотрено программное обеспечение для построения нечеткой модели. Описывается алгоритм извлечения знаний из анализируемых баз данных.= Briefly discusses the technology of extraction of knowledge and types of extracted knowledge. A method is proposed for extracting knowledge represented as sets of association rules “IF ..., THEN ...”. The method is implemented using neural-fuzzy modeling of the subject area. We describe the techniques for constructing a fuzzy logical model of the analyzed domain and how to use neural networks to highlight fuzzy rules. Considered software for constructing a fuzzy model. An algorithm for extracting knowledge from the databases being analyzed is described.