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用多阈值神经元元素设置有限基谓词。 (乌克兰语。英文摘要) Zbl 1015.94022号

设(n)是一个正整数,设(G{i}={a{i1},\ldots,a{im{i}}\}\),R中的(a{ij}),(a{1}<\ldots<a{im}}\)、(m_{i}>1\)、(i=1,\ldots,n)、(G=G_1\ times\ldots\timesG{n}\)。映射(f:G到{-1,1})被称为具有有限基集的集合谓词(G_{i},i=1,ldots,n)。设R ^{n}中的(w=(ω_1,ωots,ω_{n}_{i} x个_{i} \)。我们将说,具有结构(s)和标记(a)的(k)-阈值神经元元素如果对任意(G中的x)生成谓词(f(x))\[f(x)=\begin{cases}(-1)^{k} 一个,&(w,x)\ in(-\infty,p_1),\\(-1)^{k-1}一个,&(w,x)\在[p_1,p_2)中,\\ldots&\ldots\\a,&(w,x)\in[p_{k},+\infty)中。\end{cases}\]给出了由阈值神经元元生成谓词f(x)的充要条件。证明的结果之一如下。
设\(φ(s,x)=\prod_{i=1}^{k}((w,x)-p_{i})\)。然后,具有结构\(s)和标记\(a)的\(k)阈值神经元元素生成谓词\(f(x)\)当且仅当对于集合\(G)中的所有\(x)集合,方程\(f(x)\cdot\phi(s,x)=a|\phi(s,x)|\)成立。

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94立方厘米 交换理论,布尔代数的应用;布尔函数(MSC2010)
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