Zobrazeno 1 - 7
of 7
pro vyhledávání: '"D.C. Kuncicky"'
Publikováno v:
IEEE Transactions on Neural Networks. 3:62-72
Expert networks are event-driven, acyclic networks of neural objects derived from expert systems. The neural objects process information through a nonlinear combining function that is different from, and more complex than, typical neural network node
Autor:
D.C. Kuncicky
Publikováno v:
Proceedings of 1994 IEEE International Conference on Neural Networks (ICNN'94).
A method is presented for a semantically based partitioning of the paths through an inference network. The members of this partition, called channels of inference, may be incorporated into network algorithms where tractability is a problem. An exampl
Autor:
D.C. Kuncicky, D.B. Lynch
Publikováno v:
International Conference on Evolutionary Computation
An expert network is a type of inference network that is derived from an expert system. One of the uses of expert networks is to to refine measures of certainty in knowledge bases using neural network learning techniques. Goal-directed Monte Carlo se
Publikováno v:
IJCNN-91-Seattle International Joint Conference on Neural Networks.
Expert networks are defined as the embodiment of an expert's rule-based knowledge in an acyclic feedforward network. A transformation process is used to create an expert network from an expert system to enable training of the certainty factors of the
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.