ニューラルネットワークによる充足可能性問題の解法の高速化について(一般講演,ライフサイエンスとソフトンピューティング)
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概要
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We have proposed a neural network called LPPH for the SAT. The LPPH can find the global optimum (the solution of SAT) effectively. We have know that the CPU time is greatly depended by the value of the attenuation coefficient α. In this paper, We propose two methods which the LPPH more effective by change the value of α dynamically.
- バイオメディカル・ファジィ・システム学会の論文
- 2002-10-19
著者
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