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高阶Hopfield神经网求解合取范式可满足性问题
高阶Hopfield神经网求解合取范式可满足性问题
来源 :计算机学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:wolf12066
【摘 要】
:
本文提出用高阶Hopfield神经网络求解SAT问题,给出了连续及离散高阶神经网络模型与相应的离散快速求解算法,证明了网络的稳定性,并用实验证明了该方法的可行性,且将该算法与Local Search算法进行了比较
【作 者】
:
丁宇新
程虎
【机 构】
:
中国科学院软件研究所
【出 处】
:
计算机学报
【发表日期】
:
1998年10期
【关键词】
:
神经网络
梯度下降
合取范式
NP完全问题
Neural network
gradient descent
conjunctive normal form
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本文提出用高阶Hopfield神经网络求解SAT问题,给出了连续及离散高阶神经网络模型与相应的离散快速求解算法,证明了网络的稳定性,并用实验证明了该方法的可行性,且将该算法与Local Search算法进行了比较。
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