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GraSS: 将图神经网络与专家知识结合,用于 SAT 求解器选择
通过三分图表示的实例和异构图神经网络模型,我们提出了一种基于 GraSS 的自动 SAT 求解器选择方法,该方法使用了特定领域决策,如新的节点特征设计、图中子句的位置编码、针对三分图的 GNN 架构以及运行时间敏感的损失函数,通过广泛的实验
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2 months ago
基于 RNN 残差的动态系统故障诊断中数值积分分析
本文研究了神经常微分方程约束下计算精度随时间的方法,使用在动态系统中,通过数据驱动建模和机器学习技术用于技术系统的残差评价,可以高效地检测故障,提高系统稳定性
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a year ago
一种增强特征提取器,用于约束求解器的组合
本文介绍了一种取自不同建模语言(MiniZinc、FlatZinc 或 XCSP)的限制编程(CSP)问题的特征集,用于求解器选择,实验结果显示使用这些特征可与最先进的 CSP 投资组合技术相竞争
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11 years ago
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