高阶Hopfield神经网求解合取范式可满足性问题

• 作者: 丁宇新 程虎
• 来源期刊: 计算机学报
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 梯度下降 合取范式
• 年，卷（期）: 1998,（10）
• 所属期刊栏目: 研究论文与技术报告
• 页码范围: 914-920
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 字数: 3036字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0254-4164.1998.10.008

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LocalSearch算法进行了比较.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程虎	中国科学院软件研究所	18	227	10.0	15.0
2	丁宇新	中国科学院软件研究所	6	74	4.0	6.0