一种用于布尔逻辑设计的神经网络学习算法

摘要：

提出了一种实现任意布尔函数的前向三层神经网络学习算法,简称HKML算法.HKML算法引入汉明距离扩展、卡诺图化简及最小项抑制等思想训练神经网络,以尽量少的神经元实现布尔函数的输入输出映射.给出了设计原理及算法流程图.与其他二进神经网络学习算法相比较,此方案结构简单可靠,学习速度快,易于硬件实现.

关键词：布尔函数、神经网络、学习算法、数字逻辑

所属期刊栏目：25

分类号：TP11(自动化基础理论)

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：80-83