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人工智能神经网络在交叉立方体上的有效映射

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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.
Efficient Mapping of ANNs on Crossed Cubes

张宗云、刘昕、匡桂娟、柳淑花

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青岛大学信息工程学院,青岛,266071

山东外贸职业学院信息管理系,青岛,266071

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

2004

计算机工程与应用
华北计算技术研究所

计算机工程与应用

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.683
ISSN：1002-8331
年,卷(期)：2004.40(35)
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