二进神经网络中笛卡尔球的研究
STUDY OF CARTESIAN SPHERE IN BINARY NEURAL NETWORKS作者机构：合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009
出 版 物：《模式识别与人工智能》 (Pattern Recognition and Artificial Intelligence)
年 卷 期：2004年第17卷第3期
页 面：368-373页
核心收录：
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：安徽省重点科研计划资助项目(No.01041175)
摘 要：根据两类线性可分结构笛卡尔积的概念,定义了布尔空间中笛卡尔球的概念,证明了笛卡尔球是一类线性可分结构系.此外,还对以布尔空间中任意样本Ⅹ°为中心,与Ⅹ°之间Hamming距离为1的任意个样本与Ⅹ°组成的集合进行了研究,证明了这是一类笛卡尔球.为了对笛卡尔球进行规则提取,文中还分析了笛卡尔球的逻辑意义,建立了二进神经网络中判别笛卡尔球的一般方法,描述了这种判别方法的具体步骤,并通过一个实例说明了在二进神经网络中判别笛卡尔球的过程.
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