• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1990년도 하계학술대회 논문집
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• pp.532-534
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• 1990

홉필드 신경회로망을 VLSI로 구현하는데 문제가 되는 area complexity를 개선한다. 적용한 응용은 layer assignment 문제이며, 기존의 layer assignment 신경회로망의 N ${\times}$ L개의 노드를 N ${\times}$ log L개로 감소시킴으로써 O( $(log\;L/L)^2$ )로 area complexity를 개선한다 (N : net의 수, L : layer의 수). 이를 위한 새로운 에너지 함수를 제안한다. 기존의 layer assignment 신경회로망과 동일하게 본래의 홉필드 신경회로망의 진동을 방지하기 위하여 self-feedback이 있는 수정된 홉필드 모델을 사용한다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제49권1호
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• pp.26-30
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• 2000

Switching of the transmission lines(T/L) is one of the methods for wuppressing the short circuit capacity. This paper presents the T/L switching operation by using the Hopfield neural network(HNN). The switching of T/L can make the line powers and the bus voltages deteriorated, as well as the fault current decreased. Such an insecure state should be avoided when the T/L is operated to be open. In this studies, the inequality constraints are formulated into the objective function to be incorporated with the HNN. Test results show that the convergence characteristics of HNN lead to the adequate solution of T/L switching.