Gazlardan himoyalanish tizimi

A search technique for rule extraction from trained neural networks
Pattern Recognit. Lett., 20 (3) (1999), pp. 273-280 

---

International Conference on Innovation in Applied Sciences, Education and 
Humanities 
Hosted from Barcelona, Spain 
https://conferencea.org May 31
st
 2022
15
yaqinlashishi va proektsiyasi (UMAP) va uzoq qisqa muddatli xotira (LSTM) chuqur o'rganish 
modeli muhrlangan hududning yong'in holatini prognoz qilish uchun taklif qilingan yer osti 
ko'mir konlarida va eksperimental tadqiqotlar shuni ko'rsatadiki, bashorat samaradorligi taklif 
etilayotgan UMAP-LSTM modeli mavjud SVR. 
6
Foydalanilgan adabiyotlar ro’yxati:
1.
Sheikhtaheri, F. Sadoughi, Z. Hashemi Dehaghi 
2.
Developing and using expert systems and neural networks in medicine: a review on 
benefits and challenges 
3.
J. Med. Syst., 38 (9) (2014), 
10.1007/s10916-014-0110-5
 
4.
M. Tkáč, R. Verner 
5.
Artificial neural networks in business: two decades of research 
6.
Appl. Soft Comput., 38 (2016), pp. 788-804, 
10.1016/j.asoc.2015.09.040
 
7.
V. Chan, C. Chan 
8.
Towards developing the piece-wise linear neural network algorithm for rule extraction 
9.
Int. J. Cogn. Inf. Nat. Intell., 11 (2) (2017) 
10.
M. Lichman 
11.
UCI Machine Learning Repository 
12.
University of California, School of Information and Computer Science, Irvine, 
CA (2013) 
13.
G.G. Towell, J.W. Shavlik 
14.
Extracting refined rules from knowledge-based neural networks 
15.
Mach. Learn., 13 (1) (1993), pp. 71-101 
16.
R. Setiono, H. Liu 
17.
Understanding neural netowrks via rule extraction 
18.
Proceeding of 14th International Joint Conference on Artificial Intelligence (1995), 
pp. 480-485 
19.
Krishnan, G. Sivakumar, P. Bhattacharya 
20.
A search technique for rule extraction from trained neural networks 
21.
Pattern Recognit. Lett., 20 (3) (1999), pp. 273-280 
22.
T.M. Therneau, E.J. Atkinson 
23.
An Introduction to Recursive Partitioning Using the RPART Routines, vol. 61 (1997), 
p. 452 
24.
E.J. de Fortuny, D. Martens 
25.
Active learning based rule extraction for regression 
26.
2012
IEEE 12th International Conference on Data Mining Workshops (2012), pp. 926-
933 
6
E.J. de Fortuny, D. Martens 
Active learning based rule extraction for regression
2012
IEEE 12th International Conference on Data Mining Workshops (2012), pp. 926-933