Resumen

Si la función booleana dada es linealmente separable, puede diseñarse una red neuronal celular desacoplada robusta como clasificador de margen máximo. Por otra parte, si la función booleana dada es linealmente separable pero tiene un margen geométrico pequeño o no es linealmente separable, un enfoque popular es encontrar una secuencia de redes neuronales celulares robustas desacopladas que implementen la función booleana dada. En los trabajos de investigación anteriores que utilizan este enfoque, los parámetros y umbrales de la plantilla de control están restringidos a asumir sólo un conjunto finito dado de números enteros, y esto es ciertamente innecesario para el diseño de la plantilla. En este estudio, intentamos eliminar esta restricción. Se proponen algoritmos de descomposición basados en mintérminos y maxtérminos que utilizan los clasificadores de vectores de soporte de margen suave y margen máximo para diseñar una secuencia de plantillas robustas que implementen una función booleana arbitraria. Se simulan varios ejemplos ilustrativos para demostrar la eficacia del método propuesto comparando nuestros resultados con los producidos por otros métodos de descomposición con pesos restringidos.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:función booleana, clasificadores de vectores de soporte de margen máximo, red neuronal celular robusta desacoplada, redes neuronales celulares robustas desacopladas, varios ejemplos ilustrativos, función booleana arbitraria, parámetros de plantilla de control, clasificador de margen máximo, otros métodos de descomposición, trabajos de investigación anteriores
• Keywords:boolean function, maximal margin support vector classifiers, robust uncoupled cellular neural network, robust uncoupled cellular neural networks, several illustrative examples, arbitrary boolean function, control template parameters, maximal margin classifier, other decomposition methods, past research works