Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Solving the SAT problem using spiking neural P systems with coloured spikes and division rules

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F47813059%3A19240%2F24%3AA0001430" target="_blank" >RIV/47813059:19240/24:A0001430 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://link.springer.com/article/10.1007/s41965-024-00153-0" target="_blank" >https://link.springer.com/article/10.1007/s41965-024-00153-0</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/s41965-024-00153-0" target="_blank" >10.1007/s41965-024-00153-0</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Solving the SAT problem using spiking neural P systems with coloured spikes and division rules

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Spiking neural P systems (SNPS) are variants of the third-generation neural networks. In the last few decades, different variants of SNPS models have been introduced. In most of the SNPS models, spikes are represented using an alphabet with just one letter. In this paper, we use a deterministic SNPS model with coloured spikes (i.e. the alphabet representing spikes contains multiple letters), together with neuron division rules to demonstrate an efficient solution to the SAT problem. As a result, we provide a simpler construction with significantly less class resources to solve the SAT problem in comparison to previously reported results using SNPSs.

  • Název v anglickém jazyce

    Solving the SAT problem using spiking neural P systems with coloured spikes and division rules

  • Popis výsledku anglicky

    Spiking neural P systems (SNPS) are variants of the third-generation neural networks. In the last few decades, different variants of SNPS models have been introduced. In most of the SNPS models, spikes are represented using an alphabet with just one letter. In this paper, we use a deterministic SNPS model with coloured spikes (i.e. the alphabet representing spikes contains multiple letters), together with neuron division rules to demonstrate an efficient solution to the SAT problem. As a result, we provide a simpler construction with significantly less class resources to solve the SAT problem in comparison to previously reported results using SNPSs.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2024

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Journal of Membrane Computing

  • ISSN

    2523-8906

  • e-ISSN

    2523-8914

  • Svazek periodika

    6

  • Číslo periodika v rámci svazku

    3

  • Stát vydavatele periodika

    GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska

  • Počet stran výsledku

    12

  • Strana od-do

    222-233

  • Kód UT WoS článku

    001230074500001

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85193935588