「Logic Synthesis of Multiple-Valued Switching Functions Using Neural Networks」

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概要

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• 本文では, 対象とするシステムをニューラルネットワークを基に表現し, そのネットワークの簡単化を学習が収束するたびに不要なユニットや結合を削除するdestructive learningにより行うことで, 構造の異なるシステムに対しても統一した設計手法が適用できるモデルネットワークの概念を提案した.そしてこの概念に基づいて論理回路の設計を行うゲートモデルネットワークを定義し, 多値論理回路やファジィ論理回路の解析を行った.その中でまず, 本手法を既存の多値論理回路であるMIN-MAX回路とMIN-TSUM回路の簡単化に適用し, どちらの論理回路に対してもモデルネットワークによる設計法がほぼ最小解を導くことを示した.さらにこの方法を本文で新たに提案した2種類の論理表現の解析に適用し, それらの論理表現が積項数削減に有効で, 論理回路のコスト削減に大きく役立つことを明らかにした.

• 1998-04-15

著者

• 穂積 隆広

  姫路工業大学

関連論文

• ニューラルネットワークによる最適化と知識獲得
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