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题名人工智能神经网络在交叉立方体上的有效映射
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作者
张宗云
刘昕
匡桂娟
柳淑花
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机构
青岛大学信息工程学院
山东外贸职业学院信息管理系
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004年第35期58-60,191,共4页
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文摘
Malluhi等人在文献犤1犦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×NMAT(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。
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关键词
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
有效映射
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Keywords
artificial neural networks,backpropagation,hopfield network,crossed cubes,embedding
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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