神经网络规则抽取（rules extraction from neural networks），理学-计算机科学技术-人工智能-机器学习-神经网络学习，神经网络规则抽取是指从一个已经训练好的神经网络中抽取出隐含的知识，并以易于理解的方式形式化表达出来的一类方法。历史神经网络规则抽取的研究最早开始于80年代末，加兰特（Gallant）在1988年描述了一个可以用if-then规则解释推理结论的神经网络专家系统。1992年，托维尔（Towell）和沙夫利克（Shavlik）为基于知识的神经网络（knowledge based artificial neural networks,KBANN）设计了一种规则抽取算法,即MOFN算法。