人工智能神经网络在交叉立方体上的有效映射

• 作者: 刘昕 匡桂娟 张宗云 柳淑花
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2004,（35）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 58-60,191
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3203字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2004.35.020

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	匡桂娟	青岛大学信息工程学院	2	5	1.0	2.0
2	张宗云	青岛大学信息工程学院	4	15	3.0	3.0
3	刘昕	青岛大学信息工程学院	4	8	2.0	2.0
4	柳淑花	山东外贸职业学院信息管理系	4	10	2.0	3.0