计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2004年
35期
58-60,191
,共4页
张宗云%刘昕%匡桂娟%柳淑花
張宗雲%劉昕%劻桂娟%柳淑花
장종운%류흔%광계연%류숙화
人工智能神经网络%BP神经网络%Hopfield神经网络%交叉立方体%嵌入
人工智能神經網絡%BP神經網絡%Hopfield神經網絡%交扠立方體%嵌入
인공지능신경망락%BP신경망락%Hopfield신경망락%교차립방체%감입
Malluhi等人在文献[1]中介绍了人工智能神经网络(ANNs)在超立方体上的有效映射,交叉立方体是超立方体的一个重要变型,而且具有比超立方体更优越的性质,如果在交叉立方体上实现ANNs的有效映射,会有更好的意义.论文证明了一个N×N MAT(mesh-of-appendixed-trees)可以嵌入包含4N2个节点的交叉立方体中,其中N是最大一层的长度,并且证明这个嵌入是最优的,从而给出了ANNs在交叉立方体上的一个有效映射.
Malluhi等人在文獻[1]中介紹瞭人工智能神經網絡(ANNs)在超立方體上的有效映射,交扠立方體是超立方體的一箇重要變型,而且具有比超立方體更優越的性質,如果在交扠立方體上實現ANNs的有效映射,會有更好的意義.論文證明瞭一箇N×N MAT(mesh-of-appendixed-trees)可以嵌入包含4N2箇節點的交扠立方體中,其中N是最大一層的長度,併且證明這箇嵌入是最優的,從而給齣瞭ANNs在交扠立方體上的一箇有效映射.
Malluhi등인재문헌[1]중개소료인공지능신경망락(ANNs)재초립방체상적유효영사,교차립방체시초립방체적일개중요변형,이차구유비초립방체경우월적성질,여과재교차립방체상실현ANNs적유효영사,회유경호적의의.논문증명료일개N×N MAT(mesh-of-appendixed-trees)가이감입포함4N2개절점적교차립방체중,기중N시최대일층적장도,병차증명저개감입시최우적,종이급출료ANNs재교차립방체상적일개유효영사.
