![](/images/graphics-bg.png)
Robust Template Decomposition without Weight Restriction for Cellular Neural Networks Implementing Arbitrary Boolean Functions Using Support Vector Classifiers
المؤلفون المشاركون
Lin, Yih-Lon
Jeng, Jyh-Horng
Hsieh, Jer-Guang
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-07-16
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
If the given Boolean function is linearly separable, a robust uncoupled cellular neural network can be designed as a maximal margin classifier.
On the other hand, if the given Boolean function is linearly separable but has a small geometric margin or it is not linearly separable, a popular approach is to find a sequence of robust uncoupled cellular neural networks implementing the given Boolean function.
In the past research works using this approach, the control template parameters and thresholds are restricted to assume only a given finite set of integers, and this is certainly unnecessary for the template design.
In this study, we try to remove this restriction.
Minterm- and maxterm-based decomposition algorithms utilizing the soft margin and maximal margin support vector classifiers are proposed to design a sequence of robust templates implementing an arbitrary Boolean function.
Several illustrative examples are simulated to demonstrate the efficiency of the proposed method by comparing our results with those produced by other decomposition methods with restricted weights.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Lin, Yih-Lon& Hsieh, Jer-Guang& Jeng, Jyh-Horng. 2013. Robust Template Decomposition without Weight Restriction for Cellular Neural Networks Implementing Arbitrary Boolean Functions Using Support Vector Classifiers. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1032031
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Lin, Yih-Lon…[et al.]. Robust Template Decomposition without Weight Restriction for Cellular Neural Networks Implementing Arbitrary Boolean Functions Using Support Vector Classifiers. Mathematical Problems in Engineering No. 2013 (2013), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1032031
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Lin, Yih-Lon& Hsieh, Jer-Guang& Jeng, Jyh-Horng. Robust Template Decomposition without Weight Restriction for Cellular Neural Networks Implementing Arbitrary Boolean Functions Using Support Vector Classifiers. Mathematical Problems in Engineering. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1032031
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1032031
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)