期刊文献+

Boole函数的线性可分性(Ⅰ)——n-维超立方体的基本理论 被引量:4

LINEAR SEPARABILITY OF BOOLEAN FUNCTIONS (I)——THE BASIC THEORY OF N-DIMENSIONAL HYPERCUBES
下载PDF
导出
摘要 Boole函数的线性可分性是前向人工神经网络理论中的一个比较困难的问题之一。目前仅对变量数n≤7的某些问题给予讨论。当n≥8时,尚无判别Boole函数线性可分的一般准则,更无线性可分Boole函数的计数公式。基于此,本文详细地研究了与Boole函数线性可分性有关的n-维超立方体的基本理论,包括n-维超立方体的基本性质、超立方体中的平行线、子超立方体的计数等,并给出了构造n-维超立方体图的一种新方法。 The linear separability of Boolean functions is one of the difficult problems in the theory of feedforward artificial neural networks. There is no general judgement rule for linear separability of Boolean funtions when n ≥ 8, and no enumeration of the functions. In this paper, the basic properties of n-dimensional hypercube such as the parallel lines in hypercube, the enumeration of sub-hypercube and so on are discussed in detail, and a new method of constructing n-dimensional hypercube graphs is persented.
作者 许进 保铮
出处 《电子与信息学报》 EI CSCD 1996年第S1期6-13,共8页 Journal of Electronics & Information Technology
基金 国家863 国家自然科学基金
关键词 前向人工神经网络 线性可分性 Boole函数 n-维超立方体 Feedforward artificial neural network, Linear separability, Boolean function, ndimensional hypercube
  • 相关文献

参考文献1

二级参考文献1

共引文献2

同被引文献3

引证文献4

二级引证文献8

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部