摘要：目前基于符号处理的方法是解决分类规则提取总理２的主要方法，而基于神经网络的连接主义法则用的不多，其主要原因在于虽然神经网络的分类精度高，但难于提取其所隐含的分类规则与知识。针对这个问题，结合神经网络的具体特点，该文提出卫种基于神经网络的构造分类决策树的新方法。该方法通过神经网络训练建立各属性与分类结果之间的关系，进而通过提取各属性与分类结果之间的导致关系采建立分类决策树给出了具体的决策树构造算法。

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