Comments 8
> Задача заключается в том, чтобы классифицировать фальшивые банкноты от настоящих по четырём параметрам.
Дендритные деревья, это конечно интересно. Но вот вы про карты Карно слышали?
Дендритные деревья, это конечно интересно. Но вот вы про карты Карно слышали?
Разумеется, правда я их не разу не использовал. Как мне известно, они разработаны для ручного восстановления и плохо справляются с большим числом параметров(а как они разбираются с лишними параметрами?). Чтобы внести ясность, я всё затеял лишь ради аналогии и первоначально никакого эксперимента не предполагалось.
>>четырём параметрам
Которые являются числами типа float и если их преобразовать в бинарные значения функцией getbinary, то получиться 18 параметров.
Которые являются числами типа float и если их преобразовать в бинарные значения функцией getbinary, то получиться 18 параметров.
Метод карно, на сколько я помню, для минимизации логической функции. А для восстановления есть спосчобы попроще. Аравда потом придется все же минимизировать, но это уже мелочи.
Ох, да. Конечно, для полной ясности качества полученного кода не хватает хотя бы скользящего контроля.
А вообще, исходная постановка задачи (и заголовок тем более) ну очень напоминает построение ДНФ для функции, заданной таблично.
А вообще, исходная постановка задачи (и заголовок тем более) ну очень напоминает построение ДНФ для функции, заданной таблично.
Один из самых популярных программируемых методов для решения такой задачи — метод Квайна-МакКласки, насколько я помню. Есть кроме него и карт Карно еще один метод, но его к сожалению уже забыл…
А карты Карно легко обобщить, достаточно взять любой метод закраски из Компьютерной графики, тот же линейный, например.
Но статья хорошая, понравилась, спасибо.
А карты Карно легко обобщить, достаточно взять любой метод закраски из Компьютерной графики, тот же линейный, например.
Но статья хорошая, понравилась, спасибо.
Sign up to leave a comment.
Восстановление логической функции