Consiglio Nazionale delle Ricerche

Tipo di prodottoArticolo in rivista
TitoloSwitching neural networks: A new connectionist model for classification
Anno di pubblicazione2006
FormatoCartaceo
Autore/iM. Muselli
Affiliazioni autoriM. Muselli: CNR-IEIIT, Genova, Italy
Autori CNR e affiliazioni
  • MARCO MUSELLI
Lingua/e
  • inglese
AbstractA new connectionist model, called Switching Neural Network (SNN), for the solution of classification problems is presented. SNN in- cludes a first layer containing a particular kind of A/D converters, called latticizers, that suitably transform input vectors into binary strings. Then, the subsequent two layers of an SNN realize a positive Boolean function that solve in a lattice domain the original classi¯cation problem. Every function realized by an SNN can be written in terms of intelligi- ble rules. Training can be performed by adopting a proper method for positive Boolean function reconstruction, called Shadow Clustering (SC). Simulation results obtained on the StatLog benchmark show the good quality of the SNNs trained with SC.
Lingua abstractinglese
Altro abstract-
Lingua altro abstract-
Pagine da23
Pagine a30
Pagine totali-
RivistaLecture notes in computer science
Attiva dal 1973
Editore: Springer - Berlin
Paese di pubblicazione: Germania
Lingua: multilingue
ISSN: 0302-9743
Titolo chiave: Lecture notes in computer science
Titolo proprio: Lecture notes in computer science.
Titolo abbreviato: Lect. notes comput. sci.
Titoli alternativi:
  • Lecture notes in computer science. Lecture notes in artificial intelligence
  • Lecture notes in artificial intelligence
  • LNCS. Lecture notes in computer science (Print)
  • Lecture notes in computer science (Print)
  • Lecture notes in computer science. LNAI. Lecture notes in artificial intelligence
  • Lecture notes in computer science. Lecture notes in bioinformatics (Print)
  • Lecture notes in computer science. Journal subline
Numero volume della rivista3931
Fascicolo della rivista-
DOI10.1007/11731177_4
Verificato da refereeSì: Internazionale
Stato della pubblicazione-
Indicizzazione (in banche dati controllate)
  • Scopus (Codice:2-s2.0-33745773915)
  • ISI Web of Science (WOS) (Codice:000237451800004)
Parole chiave-
Link (URL, URI)-
Titolo parallelo-
Data di accettazione-
Note/Altre informazioni-
Strutture CNR
  • IEIIT — Istituto di elettronica e di ingegneria dell'informazione e delle telecomunicazioni
Moduli CNR
    Progetti Europei-
    Allegati
    • Switching neural networks: A new connectionist model for classification

    Dati storici
    I dati storici non sono modificabili, sono stati ereditati da altri sistemi (es. Gestione Istituti, PUMA, ...) e hanno solo valore storico.
    Rivista ISILECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE [00538S0]