【摘 要】
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介绍一种用前向神经网络来获取特定结构的产生式规则知识的方法．这些规则知识既可以用于解释神经网络的行为，又可以用于问题求解．获取的产生式规则知识可以是任意形式的，也可以是
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介绍一种用前向神经网络来获取特定结构的产生式规则知识的方法．这些规则知识既可以用于解释神经网络的行为，又可以用于问题求解．获取的产生式规则知识可以是任意形式的，也可以是包含多个推理步的多级推理链知识，而且具有所需的易于理解的特定表达结构．另外，文中还提出了解决智能系统形成过程中知识不断增长问题的方法．大量的逻辑表达式学习实验结果表明，文中获取规则知识的方法是有效的
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