Radial basis function neural network for 2 satisfiability programming

Radial basis function neural network for 2 satisfiability programming

Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) is very prominent in data processing. However, improving this technique is vital for the NN training process. This paper presents an integrated 2 Satisfiability in radial basis function neural network (RBFNN-2SAT). There are two different types of trainin...

Full beskrivning

Sparad:
Bibliografiska uppgifter
Huvudupphovsmän: Alzaeemi, Shehab (Författare, medförfattare), Mansor, Mohd. Asyraf (Författare, medförfattare), Kasihmuddin, Mohd Shareduwan Mohd (Författare, medförfattare), Sathasivam, Saratha (Författare, medförfattare), Mamat, Mustafa (Författare, medförfattare)
Övriga upphovsmän: This research is funded by School of Mathematical Sciences, Universiti Sains Malaysia, Grant number: 1001.PMATHS.AUPS001 (Bidragsgivare)
Materialtyp: EJournal Article
Publicerad: Institute of Advanced Engineering and Science, 2020-04-01.
Ämnen:
info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Länkar:Get fulltext
Taggar: Lägg till en tagg
Inga taggar, Lägg till första taggen!

Internet

Get fulltext

3rd Floor Main Library

Beståndsuppgifter i 3rd Floor Main Library
Signum: A1234.567
Exemplar 1 Tillgänglig

Liknande verk