LFSR을 이용한 패턴분류기의 생성

Generation of Pattern Classifier using LFSRs

패턴분류기 설계의 중요한 조건은 데이터 처리량이 크고 저장 공간은 작고 낮은 가격대로 구현하는 것이다. Maji 등에 의해 제안된 MACA 기반의 패턴분류기는 DV 와 DS 를 사용하여 복잡도를 O(n³)에서 O(n)으로 줄였다. 본 논문에서는 효율적으로 시간과 공간의 복잡성을 개선하기 위해 LFSR 기반 패턴 분류기를 생성하고 0-기본경로를 이용하여 DV 를 구할 수 있는 방법을 제안한다. 그리고 생성한 패턴분류기의 DV 와 끌개에 대해 살펴본다. n-비트 DS =(11 ⋯ 11)를 m개의 DV₁로 분할할 수 있고 다양한 패턴분류기를 생성할 수 있다.

The important requirements of designing a pattern classifier are high throughput and low memory requirements, and low cost hardware implementation. A pattern classifier by using Multiple Attractor Cellular Automata(MACA) proposed by Maji et al. reduced the complexity of the classification algorithm from O(n³) to O(n) by using Dependency Vector(DV) and Dependency String(DS) . In this paper, we generate a pattern classifier using LFSR to improve efficiently the space and time complexity and we propose a method for finding DV by using the ？？O-basic path. Also we investigate DV and the attractor of the generated pattern classifier. We can divide an n -bit DS？？by m number of ？？DV₁s and generate various pattern classifiers.