1) binary N dimensional cube
二叉N维超立方体
2) n-cube
n维超立方体
1.
This paper studies the attraction characteristics of a kind of symmetric discrete Hopfield neural networks, the network with ri-cube as its structure and connection situation, called n-cube network.
该文以n维超立方体为大规模局域连接模型的离散Hopfield网络(简称A_n网)为研究对象,深入讨论了这种网络的吸引特性,包括吸引子/吸引环的结构和吸引半径等,得出了具有相同结构的吸引子/吸引环具有相同的吸引特性和吸引半径,并给出了它们的吸引半径;进一步地,本文将上述讨论扩展到较为一般的离散Hopfield网络,讨论了它们的吸引子/吸引环与A_n网的吸引子/吸引环相同(或部分相同)的条件,以及相应的吸引子/吸引环的吸引半径,得出了迁移越大,保留A_n网吸引子/吸引环的数目越少,且吸引半径越小的结论。
2.
The eigenvector of n-cube graph is found and then a kind of Hopfield networks with n-cube as its structure and connection situation, called n-cube network, are analysed theoretically for the attractions states/cycles and their distribution in the state space of the network.
该文首先讨论了超立方体图所对应的连接矩阵的特征向量,进而深入系统地分析了以n维超立方体为大规模局域连接模型的离散Hopfield网络的吸引特性之一,稳定吸引状态的位置、数量及其分布。
3) ndimension supercube
n维超立方
4) super crossed cube
超级交叉立方体
5) 2 dimensional data cube
二维立方体
1.
Propose an efficient association rules mining algorithm in 2 dimensional data cube by upgrading classical algorithm.
针对二维数据立方体的结构特点 ,通过对传统的关联规则挖掘算法的改进 ,提出了一种二维立方体关联规则挖掘的新颖算法。
6) N-cube
N立方体
补充资料：Hilbert立方体
Hilbert立方体
Hflbert cube
s沁口目s脚止)).这是一个内容丰富成果丰硕的研究领域. 【AI]中有绝好的介绍及参考文献.1翻卜时立方体〔f口加时。谕.;几几诵epT佃二.钾.，l HIIb叮空间(托1饮成sP别笼)l:的子空间，它的点x一(xl，xZ，…)满足条件0‘x，‘(合)一，，2，·…Hilbert立方体是一个紧统(印代甲aCtllnl)，拓扑等价(同胚)于可数多个区间的T叮oHoB积，即毛盯OHo.立方体(T泪如加v CUbe)I从。.这是具有可数基的度量空间类中的万有空间(u苗记岛沮sp即笼)(yP“coH摩粤化定理(Ul笋ohnn毖tri皿山nd笙幻reln)). B .A.nac卜川劝B撰【补注】到山比d立方体的拓扑结构是在无穷维拓扑这一领域内得到研究的(见无穷维空间(而丽记~dinrn-
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参考词条