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申请/专利权人：智识神工(上海)信息技术股份有限公司
摘要：本发明提供了一种自洽学习的神经网络系统，包括：编码器，对输入数据信息进行转译和抽象，实现对输入数据的编码；规则管理器，根据预设事实、目标命题、自洽检查结果、反预设事实检查结果，生成判断目标命题的规则；演绎器，根据规则管理器中的规则和预设事实，对目标命题进行真伪判断，得到临时结论；溯因器，根据规则管理器中的规则、预设事实以及临时结论，获取导致临时结论的可能事实；自洽检测器，计算可能事实与预设事实的距离，当距离小于阈值时，则通过演绎器输出稳定结论，当距离大于或等于阈值时，判定临时结论不自洽，对可能事实与预设事实的残差编码，发送至规则管理器生成新规则。由此，最终呈现的效果是从数据中提取知识和规则。
主权项：1.一种自洽学习的神经网络系统，其特征在于，包括：编码器，对输入数据信息进行转译和抽象，实现对输入数据的编码；规则管理器，根据预设事实、目标命题、自洽检查结果、反预设事实检查结果，生成判断目标命题的规则；演绎器，与所述规则管理器连接，根据规则管理器中的规则和预设事实，对目标命题进行真伪判断，得到一临时结论；溯因器，与所述规则管理器连接，根据规则管理器中的规则、预设事实以及临时结论，获取导致所述临时结论的可能事实；自洽检测器，与所述溯因器连接，计算可能事实与预设事实的距离，当所述距离小于一阈值时，则通过所述演绎器输出一稳定结论，当所述距离大于或等于所述阈值时，判定所述临时结论不自洽，并对所述可能事实与预设事实的残差编码，并发送至所述规则管理器生成新规则。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 智识神工(上海)信息技术股份有限公司 一种自洽学习的神经网络系统
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