Восстановление логической функции

[@Danov]

> 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?

[@whileNotFalse]

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.

[@whileNotFalse]

>>четырём параметрам
Которые являются числами типа float и если их преобразовать в бинарные значения функцией getbinary, то получиться 18 параметров.

[@Ekstazi]

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.

[@chuvilin]

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.

[@whileNotFalse]

Да, Вы правильно поняли. Задача заключалась бы в построение ДНФ, если бы не было ограничения на использование логического отрицания.

[@PsyHaSTe]

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.

[@whileNotFalse]

Не могу выразить на сколько Ваш комментарий важен для меня. Благодарю, за лестные слова.