基于MACA的模式分类方法研究  

作　　者：岳园[1] 田双亮[1] 蔡正崎[1] 

机构地区：[1]西北民族大学数学与计算机科学学院,甘肃兰州730030

出　　处：《西北民族大学学报（自然科学版）》2010年第3期25-30,共6页Journal of Northwest Minzu University(Natural Science)

摘　　要：通过对一维元胞自动机的结构以及转移规则的特性研究,总结出一类特殊的多吸引子元胞自动机MACA,通过对2-状态-3-邻居的线性元胞自动机LCA的不同元胞单元使用逻辑异或XOR规则,使得状态转移图STD中的某些状态节点带有自循环圈,即称为吸引子.通过对吸引子的伪穷举域PEF的研究,从而可以实现模式的分类问题.这一分类理论可以应用于数据挖掘、图像压缩以及电路检测等应用领域,具有较好的分类性能以及较高的分类准确性.

关 键 词：元胞自动机 MACA 模式分类 

分 类 号：O212.4[理学—概率论与数理统计] TP301.6[理学—数学]