摘要：针对训练好的神经元网络进行解释这一难以解决的问题，提出了一种从神经元网络中抽取规则的新的抽取方法－－二阶段法，从隐含层到输出层，利用学习方法从整个隐含激励空间中抽取出有效区域，形成规则，从输入层到隐含层，利用搜索方法，通过方法其间的权值关系抽取出规则，位于上述有效区域内，实验证明了此方法产生的规则比Ｃ４．５产生的规则的抗干扰力强，同时其可信度比传统的基于搜索的抽取方法－－ＫＴ算法要高。

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