| 大变量多输出逻辑函数实质项识别算法 |
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| 引用本文： | 邱建林,王 波,刘维富.大变量多输出逻辑函数实质项识别算法[J].计算机工程,2007,33(17):57-59,6. |
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| 作者姓名： | 邱建林 王 波 刘维富 |
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| 作者单位： | [1]清华大学自动化系,北京100084 [2]江西财经大学信息管理学院,南昌330013 [3]华南理工大学计算机科学与工程学院,广州510640 |
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| 基金项目： | 国家重点基础研究发展计划(973计划) |
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| 摘 要： | 在对Espresso算法进行分析改进的基础上，提出了一种基于全域识别的多输入多输出逻辑函数实质本源项、完全冗余项和相对冗余项生成算法，该算法通过对基于积项表示的多输入多输出逻辑函数的余因子计算来进行全域判断，根据全域判断结果来识别实质本源项、完全冗余项和相对冗余项，从而构成实质本源项集合、完全冗余项集合和相对冗余项集合。对基于二级SOP型的多输入多输出逻辑函数设计了多输入多输出逻辑函数优化识别软件系统，允许的最大输入变量数为128、最大输出变量数为256、最大输入输出变量总和为300、最大输入积项数为20 000。软件系统在Pentium 1.8GHz、512MB内存的计算机上通过了Benchmark例题的测试。
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| 关 键 词： | 多输入多输出 逻辑函数 算法 全域识别 实质本源项 |
| 文章编号： | 1000-3428（2007）17-0007-03 |
| 修稿时间： | 2006-09-20 |
Essential Prime Identification Algorithm for Large Variable Multi-output Logic Functions |
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| SHAO Ming-wen,LONG Wei-jiang.Essential Prime Identification Algorithm for Large Variable Multi-output Logic Functions[J].Computer Engineering,2007,33(17):57-59,6. |
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| Authors: | SHAO Ming-wen LONG Wei-jiang |
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| Affiliation: | (1. Department of Automation, Tsinghua University, Beijing 100084; 2. Faculty of Information Technology, Jiangxi University of Finance & Economics, Nanchang 330013; 3. School of Computer Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510640) |
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| Abstract: | The composition and decomposition of the data base is an important problem in practice application, and its mathematic model is the composition and decomposition of the information systems. By giving definition of object composed information systems, attribute composed information systems, sub-object information systems and sub-attribute information systems, this paper discusses the attribute character relationships between the combined information systems and the original information systems, sub-information systems and the original information systems, respectively. |
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| Keywords: | information systems rough set attribute reduction dispensable attributes indispensable attributes |
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