I
n
d
on
e
s
i
an
Jo
u
r
n
al
o
f
El
e
c
t
r
i
c
al
En
gi
n
e
e
r
i
n
g
an
d
C
o
m
p
u
te
r
S
c
i
e
n
c
e
V
o
l
.
18
,
N
o
.
1
,
A
p
r
i
l
20
20
,
p
p.
459
~
469
IS
S
N
:
2502
-
4752
,
D
O
I
:
10.
1
1591
/
i
j
e
e
c
s
.
v
1
8
.i
1
.
pp
459
-
469
459
Jou
r
n
al
h
o
m
e
pa
ge
:
ht
t
p:
/
/
i
j
e
e
c
s
.
i
a
e
s
c
or
e
.
c
om
R
a
d
i
a
l
b
a
s
i
s
f
u
n
c
t
i
o
n
n
e
u
r
a
l
n
e
t
w
o
r
k
f
o
r
2
sa
t
i
sf
i
a
b
i
l
i
t
y
p
r
o
g
r
a
m
m
i
n
g
S
h
e
h
ab
A
l
z
ae
e
m
i
1
,
M
o
h
d
.
A
s
yr
af
M
an
s
o
r
2
,
M
o
h
d
S
h
ar
e
d
u
w
an
M
o
h
d
K
as
i
h
mu
d
d
i
n
3
,
S
ar
ath
a
S
a
th
as
i
v
am
4
,
M
u
s
tafa
M
am
at
5
1
,
3
,
4
S
c
h
oo
l
o
f
M
a
t
he
m
a
t
i
c
a
l
S
c
i
e
nc
e
s
,
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
S
a
i
n
s
M
a
l
a
y
s
i
a
,
M
a
l
a
y
s
i
a
2
S
c
hoo
l
o
f
D
i
s
t
a
nc
e
E
duc
a
t
i
o
n,
U
n
i
v
e
r
s
i
t
i
S
a
i
ns
M
a
l
a
y
s
i
a
,
M
a
l
a
y
s
i
a
5
F
a
c
ul
t
y
of
I
n
f
o
r
m
a
t
i
c
s
a
n
d
C
o
m
pu
t
i
ng
,
U
n
i
v
e
r
s
i
t
i
S
u
l
t
a
n
Z
a
i
na
l
A
bi
d
i
n
,
M
a
l
a
y
s
i
a
A
r
ti
c
l
e
I
n
fo
A
B
S
TR
A
C
T
Ar
t
i
c
l
e
h
i
s
t
or
y
:
R
e
c
e
i
v
e
d
J
un
23
,
201
9
R
e
v
i
s
e
d
S
e
p
5
,
2019
A
c
c
e
pt
e
d
S
e
p
20
,
201
9
R
a
di
a
l
B
a
s
i
s
F
unc
t
i
o
n
N
e
ur
a
l
N
e
t
w
o
r
k
(
R
B
F
N
N
)
i
s
v
e
r
y
pr
om
i
ne
nt
i
n
d
a
t
a
pr
o
c
e
s
s
i
ng
.
H
o
w
e
v
e
r
,
i
m
pr
o
v
i
ng
t
hi
s
t
e
c
hni
q
ue
i
s
v
i
t
a
l
f
o
r
t
he
N
N
t
r
a
i
n
i
ng
pr
o
c
e
s
s
.
T
h
i
s
pa
p
e
r
pr
e
s
e
nt
s
a
n
i
nt
e
g
r
a
t
e
d
2
S
a
t
i
s
f
i
a
b
i
l
i
t
y
i
n
r
a
di
a
l
b
a
s
i
s
f
unc
t
i
o
n
ne
u
r
a
l
ne
t
w
o
r
k
(
R
B
F
N
N
-
2S
A
T
)
.
T
he
r
e
a
r
e
t
w
o
di
f
f
e
r
e
n
t
t
y
pe
s
o
f
t
r
a
i
n
i
ng
i
n
R
B
F
N
N
,
n
a
m
e
l
y
no
-
t
r
a
i
n
i
ng
t
e
c
hni
q
ue
a
nd
ha
l
f
-
t
r
a
i
ni
ng
t
e
c
hni
que
.
T
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
o
f
t
he
s
o
l
ut
i
o
ns
v
i
a
G
e
ne
t
i
c
A
l
g
o
r
i
t
hm
(
G
A
)
t
r
a
i
n
i
ng
w
a
s
i
nv
e
s
t
i
g
a
t
e
d
by
c
o
m
pa
r
i
ng
t
he
R
a
di
a
l
B
a
s
i
s
F
unc
t
i
o
n
N
e
ur
a
l
N
e
t
w
o
r
k
No
-
T
r
a
i
n
i
ng
T
e
c
hni
que
(
R
B
F
N
N
-
2S
A
T
N
T
)
a
nd
R
a
di
a
l
B
a
s
i
s
F
unc
t
i
o
n
N
e
u
r
a
l
N
e
t
w
o
r
k
H
a
l
f
-
T
r
a
i
ni
ng
T
e
c
hni
que
(
R
B
F
N
N
-
2S
A
T
H
T
)
.
T
he
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
o
f
bo
t
h
t
e
c
hni
que
s
w
a
s
e
x
a
m
i
n
e
d
o
n
2
S
a
t
i
s
f
i
a
b
i
l
i
t
y
pr
o
bl
e
m
by
us
i
ng
a
C
#
s
o
f
t
w
a
r
e
t
ha
t
w
a
s
d
e
v
e
l
o
pe
d
f
o
r
t
h
i
s
e
x
pe
r
i
m
e
n
t
.
T
he
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
o
f
t
he
R
B
F
N
N
-
2S
A
T
N
T
a
nd
R
B
F
N
N
-
2S
A
T
H
T
i
n
pe
r
f
o
r
m
i
ng
2S
A
T
i
s
d
i
s
c
us
s
e
d
i
n
t
e
r
m
s
o
f
r
o
o
t
m
e
a
n
s
qu
a
r
e
d
e
r
r
o
r
(
R
M
S
E
)
,
s
u
m
s
qua
r
e
d
e
r
r
o
r
(
S
S
E
)
,
m
e
a
n
a
bs
o
l
u
t
e
p
e
r
c
e
n
t
a
g
e
e
r
r
o
r
(
M
A
P
E
)
,
m
e
a
n
a
bs
o
l
ut
e
e
r
r
o
r
(
M
A
E
)
,
num
be
r
o
f
t
he
h
i
dd
e
n
n
e
ur
o
ns
a
nd
C
P
U
t
i
m
e
.
R
e
s
ul
t
s
o
bt
a
i
ne
d
f
r
o
m
a
c
o
m
put
e
r
s
i
m
u
l
a
t
i
o
n
s
ho
w
e
d
t
h
a
t
R
B
F
N
N
-
2S
A
T
H
T
o
ut
pe
r
f
o
r
m
e
d
R
B
F
N
N
-
2S
A
T
N
T
.
Ke
y
w
or
ds
:
2
s
a
t
i
s
f
i
a
b
i
l
i
t
y
G
e
n
e
t
i
c
a
l
go
ri
t
hm
H
a
l
f
-
t
r
a
i
n
i
ng
t
e
c
hn
i
q
ue
No
-
t
r
a
i
n
i
ng
t
e
c
hn
i
que
R
a
di
a
l
b
a
s
i
s
f
un
c
t
i
o
n
s
n
e
ura
l
n
e
t
w
o
r
k
C
opy
r
i
gh
t
©
20
20
I
n
s
t
i
t
ut
e
o
f
A
dv
anc
e
d
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
and
S
c
i
e
nc
e
.
A
l
l
r
i
gh
t
s
r
e
s
e
r
v
e
d
.
Cor
r
e
s
pon
di
n
g
Au
t
h
or
:
N
a
m
e
:
M
o
h
d
.
A
s
y
r
a
f
M
a
n
s
o
r,
S
c
h
o
o
l
of
D
i
s
t
a
n
c
e
E
duc
a
t
i
o
n
,
U
n
i
v
e
r
s
i
t
i
S
a
i
n
s
M
a
l
a
y
s
i
a
,
1180
0
U
S
M
,
P
e
n
a
n
g
,
M
a
l
a
y
s
i
a
.
E
m
a
i
l
:
a
s
y
r
a
f
m
a
n@
us
m
.
m
y
1.
I
N
TR
O
D
U
C
TI
O
N
N
e
ur
a
l
-
s
y
m
bo
l
i
c
i
n
t
e
g
r
a
t
i
o
n
c
o
m
b
i
n
e
s
b
o
t
h
t
h
e
c
o
nn
e
c
t
i
o
n
i
s
t
s
y
s
t
e
m
a
n
d
s
y
m
bo
l
i
c
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
i
n
t
e
l
l
i
ge
n
c
e
(A
I)
s
y
s
t
e
m
s
.
S
y
m
b
o
l
i
c
A
I
i
s
i
n
s
pi
r
e
d
by
h
um
a
n
t
hi
n
ki
ng
a
nd
f
o
r
m
a
l
i
s
e
s
i
t
by
m
e
a
n
s
o
f
l
o
gi
c
l
a
n
gu
a
ge
s
f
o
r
k
n
o
w
l
e
dge
r
e
pr
e
s
e
nt
a
t
i
o
n
a
nd
r
e
a
s
o
ni
n
g
.
N
e
u
ra
l
-
s
y
m
bo
l
i
c
s
t
r
uc
t
u
r
e
s
a
r
e
A
I
s
y
s
t
e
m
s
t
ha
t
c
a
n
r
e
a
l
i
s
e
t
h
e
s
y
m
bo
l
i
c
pr
o
c
e
s
s
e
s
w
i
t
h
i
n
a
rt
i
f
i
c
i
a
l
n
e
u
r
a
l
n
e
t
w
o
r
ks
.
A
n
a
rt
i
f
i
c
i
a
l
n
e
u
ra
l
n
e
t
w
o
r
k
(A
N
N
),
a
l
s
o
kn
o
w
n
a
s
c
o
nn
e
c
t
i
o
n
i
s
t
s
y
s
t
e
m
s
,
h
a
s
r
e
c
e
i
v
e
d
pr
e
c
i
s
e
a
t
t
e
n
t
i
o
n
b
e
c
a
us
e
of
i
t
s
c
a
pa
c
i
t
y
t
o
e
v
a
l
ua
t
e
c
o
m
pl
e
x
n
o
n
-
l
i
n
e
a
r
da
t
a
s
e
t
.
N
e
ura
l
n
e
t
w
o
r
ks
(N
N
)
a
r
e
A
I
s
t
r
uc
t
u
r
e
s
t
ha
t
i
n
c
l
ude
s
o
m
e
m
a
t
h
e
m
a
t
i
c
a
l
a
n
d
g
ra
p
hi
c
a
l
m
o
de
l
s
.
A
N
N
h
a
s
b
e
e
n
s
uc
c
e
s
s
f
ul
l
y
a
ppl
i
e
d
t
o
s
o
l
v
e
v
a
r
i
o
us
a
ppl
i
c
a
t
i
o
n
s
,
s
uc
h
a
s
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n,
f
un
c
t
i
o
n
a
pp
r
o
xi
m
a
t
i
o
n,
a
n
d
o
pt
i
m
i
s
a
t
i
o
n
[1]
.
A
c
c
o
r
di
n
g
t
o
c
o
nn
e
c
t
i
v
i
t
y
,
t
h
e
N
N
h
a
s
t
w
o
m
a
i
n
t
o
po
l
o
gi
e
s
.
T
h
e
f
i
r
s
t
t
o
po
l
o
g
y
i
s
r
e
c
urr
e
n
t
n
e
t
w
o
r
k,
s
uc
h
a
s
t
h
e
H
o
pf
i
e
l
d
N
e
ur
a
l
N
e
t
w
o
r
k
(H
N
N
)
w
h
e
r
e
t
h
e
n
e
u
r
o
n
s
b
e
l
o
n
g
t
o
t
h
e
s
a
m
e
l
a
y
e
r
a
nd
s
e
nd
t
h
e
i
r
o
ut
put
t
o
n
e
u
r
o
n
s
o
f
t
h
e
n
e
x
t
a
n
d
p
r
e
v
i
o
us
l
a
y
e
r
s
.
T
h
e
s
e
c
o
n
d
t
o
po
l
o
g
y
i
s
t
h
e
f
e
e
d
f
o
r
w
a
r
d
n
e
t
w
o
r
k,
s
uc
h
a
s
t
h
e
R
a
di
a
l
B
a
s
i
s
F
u
n
c
t
i
o
n
N
e
ur
a
l
N
e
t
w
o
r
k
(R
B
F
N
N
)
w
h
e
r
e
n
e
u
r
o
n
s
t
ha
t
b
e
l
o
n
g
t
o
t
h
e
s
a
m
e
l
a
y
e
r
r
e
c
e
i
v
e
s
i
n
put
s
f
r
o
m
n
e
u
r
o
n
s
o
f
t
h
e
p
r
e
v
i
o
us
l
a
y
e
r
a
n
d
s
e
n
d
t
h
e
i
r
v
a
l
ue
s
o
n
l
y
t
o
n
e
u
r
o
n
s
o
f
t
h
e
n
e
xt
l
a
y
e
r
.
M
oo
d
y
a
n
d
D
a
r
ke
n
[2]
us
e
d
RBF
N
N
by
v
i
e
w
i
n
g
t
h
e
de
s
i
gn
a
s
a
n
a
pp
r
o
xi
m
a
t
i
o
n
pr
o
b
l
e
m
i
n
a
h
i
g
h
d
i
m
e
n
s
i
o
na
l
s
p
a
c
e
.
B
i
l
l
i
n
gs
a
nd
Z
h
e
ng
[
3]
p
r
o
po
s
e
d
RB
F
N
N
c
o
n
f
i
gura
t
i
o
n
w
i
t
h
G
e
n
e
t
i
c
A
l
go
r
i
t
h
m
s
(G
A
)
.
I
t
w
a
s
de
m
o
n
s
t
ra
t
e
d
t
ha
t
t
h
e
G
A
c
a
n
a
ut
o
m
a
t
i
c
a
l
l
y
de
t
e
r
m
i
n
e
a
pp
r
o
p
r
i
a
t
e
R
B
F
N
N
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
18
,
N
o
.
1
,
A
p
r
i
l
20
20
:
4
5
9
-
4
6
9
460
s
t
ruc
t
u
r
e
s
a
n
d
p
a
r
a
m
e
t
e
r
s
a
c
c
o
r
di
n
g
t
o
o
bj
e
c
t
i
v
e
f
un
c
t
i
o
n
s
.
S
i
ng
h
a
nd
S
i
n
g
h
[4]
u
t
i
l
i
s
e
d
R
B
F
N
N
w
i
t
h
G
A
i
n
s
a
t
e
l
l
i
t
e
i
m
a
ge
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n.
D
e
l
g
a
do
e
t
a
l
.
[5
]
p
r
o
po
s
e
d
t
h
e
a
ppl
i
c
a
t
i
o
n
o
f
m
ul
t
i
v
a
r
i
a
t
e
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
a
na
l
y
s
i
s
b
y
c
o
m
b
i
n
i
ng
G
A
w
i
t
h
R
B
F
N
N
,
t
a
k
i
n
g
i
nt
o
a
c
c
o
un
t
t
h
e
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
s
i
g
ni
fi
c
a
n
c
e
b
e
t
w
e
e
n
i
n
de
pe
n
de
n
t
a
n
d
de
pe
n
de
nt
v
a
r
i
a
b
l
e
s
a
n
d
t
h
e
i
r
c
o
rr
e
l
a
t
i
o
n
.
H
a
n
e
t
a
l
.
[6]
de
ve
l
o
pe
d
a
n
e
f
fi
c
i
e
n
t
s
e
l
f
-
o
r
ga
ni
s
i
n
g
r
e
c
u
rr
e
n
t
RB
F
N
N
fo
r
n
o
n
l
i
n
e
a
r
s
y
s
t
e
m
m
o
de
l
l
i
n
g
.
M
o
h
a
m
m
a
di
e
t
a
l
.
[7]
p
r
o
v
i
de
d
a
ge
n
e
ri
c
h
a
rdw
a
r
e
s
o
l
ut
i
o
n
f
o
r
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
b
y
us
i
n
g
R
B
F
N
N
o
n
a
r
e
c
o
n
f
i
gura
b
l
e
da
t
a
pa
t
h
t
ha
t
o
v
e
r
c
o
m
e
s
t
h
e
m
a
j
o
r
d
ra
w
b
a
c
k
o
f
f
i
xe
d
-
f
un
c
t
i
o
n
ha
r
dw
a
r
e
da
t
a
p
a
t
h
s
.
T
h
e
p
r
o
po
s
e
d
m
e
t
h
o
d
o
ffe
r
s
l
i
m
i
t
e
d
f
l
e
xi
b
i
l
i
t
y
i
n
t
e
r
m
s
o
f
a
ppl
i
c
a
t
i
o
n
i
n
t
e
r
c
ha
n
ge
a
b
i
l
i
t
y
a
n
d
s
c
a
l
a
b
i
l
i
t
y
,
w
h
i
c
h
pu
t
s
n
o
l
i
m
i
t
a
t
i
o
n
o
n
t
h
e
di
m
e
n
s
i
o
n
o
f
t
h
e
i
nput
d
a
t
a
.
L
o
gi
c
pr
o
gr
a
m
m
i
ng
b
e
ga
n
i
n
t
h
e
e
a
rl
y
1970s
a
s
a
fo
un
da
t
i
o
n
t
o
m
a
n
y
a
ppl
i
c
a
t
i
o
n
s
,
s
uc
h
a
s
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
i
n
t
e
l
l
i
ge
n
c
e
.
T
h
e
a
b
i
l
i
t
y
t
o
e
xt
ra
c
t
k
n
o
w
l
e
dge
f
r
o
m
t
h
e
l
o
gi
c
pr
o
g
r
a
m
m
i
n
g
m
a
ke
s
A
N
N
ve
r
y
s
ui
t
a
b
l
e
t
o
de
ve
l
o
p
a
n
a
rt
i
f
i
c
i
a
l
i
nt
e
l
l
i
ge
n
c
e
s
y
s
t
e
m
[8].
T
h
e
s
t
r
e
ngt
h
o
f
bo
t
h
pa
ra
d
i
gm
s
m
a
ke
s
t
h
e
i
nt
e
g
r
a
t
e
d
s
y
s
t
e
m
t
o
b
e
c
o
m
e
m
o
r
e
“
i
n
t
e
l
l
i
ge
nt
”
a
n
d
r
e
duc
e
s
m
a
j
o
r
dr
a
w
b
a
c
ks
of
bo
t
h
pa
ra
di
g
m
s
[9]
.
P
i
n
ka
s
[10]
e
xpa
nde
d
t
h
e
i
de
a
o
f
l
o
gi
c
pr
o
gra
m
m
i
n
g
b
y
i
n
t
e
gra
t
i
n
g
t
h
e
c
o
m
pe
t
e
n
t
p
r
o
po
s
i
t
i
o
n
a
l
k
n
o
w
l
e
dge
o
r
l
o
gi
c
a
l
m
a
ppi
ng
s
y
s
t
e
m
v
i
a
a
s
y
m
m
e
t
ri
c
c
o
nn
e
c
t
i
o
n
i
s
t
n
e
t
w
o
r
k.
P
u
r
s
u
i
n
g
t
h
a
t
,
A
b
dul
l
a
h
[1
1]
p
r
o
po
s
e
d
a
m
e
t
h
o
d
t
o
c
o
m
put
e
t
h
e
s
y
n
a
pt
i
c
w
e
i
ght
o
f
t
h
e
n
e
t
w
o
r
k
c
o
r
r
e
s
po
n
d
t
o
t
h
e
p
r
o
po
s
i
t
i
ona
l
l
o
gi
c
e
nt
r
e
n
c
h
e
d
t
o
t
h
e
s
y
s
t
e
m
.
H
ö
l
l
dob
l
e
r
e
t
a
l
.
[12]
p
r
o
v
e
d
t
h
a
t
t
h
e
l
o
gi
c
p
r
o
gra
m
m
i
n
g
c
a
n
w
o
r
k
e
f
fe
c
t
i
v
e
l
y
w
i
t
h
r
e
c
urr
e
n
t
n
e
u
r
a
l
n
e
t
w
o
r
k.
S
a
t
ha
s
i
v
a
m
a
n
d
A
b
dul
l
a
h
[
13]
de
pl
o
y
e
d
t
h
e
W
a
n
A
b
dul
l
a
h
m
e
t
h
o
d
i
n
o
rde
r
t
o
c
o
m
put
e
t
h
e
s
y
n
a
pt
i
c
w
e
i
gh
t
s
f
o
r
t
h
e
H
o
r
n
L
o
gi
c
P
r
o
gr
a
m
m
i
n
g
i
n
H
o
p
f
i
e
l
d
N
e
ur
a
l
N
e
t
w
o
r
k.
K
a
s
i
hm
uddi
n
e
t
a
l
.
[14]
de
pl
o
y
e
d
t
h
e
a
dv
a
n
t
a
ge
o
f
t
h
e
ge
n
e
t
i
c
a
l
go
r
i
t
hm
t
o
de
a
l
w
i
t
h
l
e
a
rn
i
ng
c
o
m
pl
e
xi
t
y
i
n
t
h
e
H
o
p
f
i
e
l
d
n
e
u
r
a
l
n
e
t
w
o
r
k
i
n
do
i
n
g
l
o
gi
c
k
-
S
A
T
.
P
ur
s
u
i
n
g
t
h
a
t
,
K
a
s
i
hm
ud
di
n
e
t
a
l
.
[15]
i
n
t
h
e
i
r
pa
pe
r
p
r
o
v
i
de
d
a
s
o
l
i
d
e
v
i
de
n
c
e
o
f
t
h
e
r
o
b
us
t
n
e
s
s
o
f
ge
n
e
t
i
c
a
l
go
ri
t
hm
t
o
b
e
us
e
d
i
n
o
t
h
e
r
s
a
t
i
s
f
i
a
b
i
l
i
t
y
pr
o
b
l
e
m
by
i
n
c
o
r
po
r
a
t
e
d
H
o
p
f
i
e
l
d
n
e
ura
l
n
e
t
w
o
r
k
w
i
t
h
ge
n
e
t
i
c
a
l
go
ri
t
hm
i
n
s
o
l
v
i
n
g
M
A
X
-
kS
A
T
p
r
o
b
l
e
m
.
I
n
t
h
e
i
r
p
a
pe
r,
A
l
z
a
e
e
m
i
e
t
a
l
.
[16]
de
v
e
l
o
p
e
d
a
ge
n
t
b
a
s
e
d
m
o
de
l
l
i
n
g
(A
B
M
)
us
i
n
g
a
ge
n
e
t
i
c
a
l
go
ri
t
hm
i
n
t
h
e
H
o
p
f
i
e
l
d
n
e
u
r
a
l
n
e
t
w
o
r
k.
O
b
s
e
r
v
e
d
t
ha
t
ge
n
e
t
i
c
a
l
go
ri
t
hm
e
nh
a
n
c
e
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
d
o
i
n
g
l
o
gi
c
p
r
o
gra
m
m
i
n
g
i
n
H
o
p
f
i
e
l
d
n
e
t
w
o
r
k.
T
h
e
r
e
s
ul
t
ha
s
s
h
o
w
n
t
h
e
e
ffe
c
t
i
ve
n
e
s
s
a
nd
a
c
c
e
l
e
r
a
t
i
o
n
f
e
a
t
u
r
e
s
of
ge
n
e
t
i
c
a
l
go
r
i
t
hm
i
n
do
i
n
g
M
A
X
-
2S
A
T
i
n
H
o
pf
i
e
l
d
n
e
t
w
o
r
k.
H
a
m
a
d
n
e
h
e
t
a
l
.
[1
7]
p
r
e
s
e
n
t
e
d
t
h
e
l
o
gi
c
pr
o
gra
m
m
i
ng
i
n
R
B
F
N
N
i
n
a
s
i
n
gl
e
o
pe
r
a
t
o
r
l
o
gi
c
,
H
o
rn
s
a
t
i
s
f
i
a
b
i
l
i
t
y
,
a
nd
3S
A
T
i
n
R
B
F
N
N
.
H
a
m
a
d
n
e
h
e
t
a
l
.
[1]
s
uc
c
e
s
s
f
ul
l
y
r
e
pr
e
s
e
nt
e
d
3S
A
T
p
r
o
gra
m
m
i
ng
i
n
RB
F
N
N
.
T
h
e
p
r
o
b
l
e
m
i
n
R
B
F
n
e
u
r
a
l
n
e
t
w
o
r
ks
i
s
t
h
e
num
b
e
r
o
f
h
i
d
de
n
n
e
u
r
o
n
i
n
t
h
e
h
i
dde
n
l
a
y
e
r
a
n
d
h
o
w
c
a
n
c
o
m
put
e
t
h
e
pa
ra
m
e
t
e
r
s
o
f
t
h
e
h
i
dde
n
l
a
y
e
r
?
[24].
T
h
e
p
ro
pos
e
d
w
o
r
k
i
s
a
b
l
e
t
o
i
n
c
r
e
a
s
e
t
h
e
e
f
f
i
c
i
e
n
c
y
of
t
h
e
n
e
t
w
o
r
k
a
n
d
m
i
ni
m
i
s
e
t
h
e
r
e
qui
r
e
d
n
u
m
b
e
r
o
f
h
i
dde
n
n
e
u
r
o
n
s
by
us
i
n
g
l
o
gi
c
p
r
o
g
ra
m
m
i
ng
2S
A
T
t
o
c
o
m
put
e
t
h
e
a
l
l
pa
ra
m
e
t
e
r
s
i
n
t
h
e
h
i
dde
n
l
a
y
e
r
by
gi
ve
t
h
e
i
nput
d
a
t
a
i
n
t
h
e
t
ra
i
ni
n
g
s
e
t
.
N
o
pu
r
s
ui
t
w
a
s
do
n
e
t
o
i
n
t
e
g
ra
t
e
2S
A
T
i
n
R
B
F
N
N
.
In
t
hi
s
pa
pe
r,
t
h
e
a
dv
a
n
t
a
ge
s
of
t
h
e
RB
F
N
N
a
n
d
l
o
gi
c
pr
o
g
r
a
m
m
i
n
g
2S
A
T
i
n
t
w
o
t
r
a
i
ni
n
g
t
e
c
hni
que
s
,
w
h
i
c
h
a
r
e
n
o
-
t
r
a
i
n
i
ng
a
n
d
ha
l
f
-
t
ra
i
ni
n
g,
w
i
l
l
b
e
h
i
g
hl
i
g
h
t
e
d.
I
n
e
v
i
t
a
b
l
y
,
RB
F
N
N
w
o
r
ke
d
w
e
l
l
w
i
t
h
2S
A
T
t
o
a
c
c
o
m
m
o
da
t
e
t
h
e
n
u
m
b
e
r
o
f
i
n
p
ut
n
e
u
r
o
n
s
i
n
t
h
e
i
n
put
l
a
y
e
r
a
nd
r
e
duc
e
t
h
e
n
u
m
b
e
r
o
f
h
i
dde
n
n
e
u
r
o
n
s
i
n
t
h
e
h
i
dde
n
l
a
y
e
r
o
f
RB
F
N
N
.
T
hi
s
pa
pe
r
de
s
c
ri
b
e
s
t
h
e
i
m
p
l
e
m
e
n
t
a
t
i
o
n
o
f
2S
A
T
i
n
R
B
F
N
N
v
i
a
n
o
-
t
r
a
i
ni
n
g
a
n
d
ha
l
f
-
t
ra
i
ni
n
g
t
e
c
hni
que
s
.
2.
R
ES
EA
R
C
H
M
ET
H
O
D
2.
1
.
2
S
at
i
s
fi
ab
i
l
i
ty
(2S
A
T)
Lo
gi
c
2
S
a
t
i
s
f
i
a
b
i
l
i
t
y
o
r
a
b
b
r
e
v
i
a
t
e
d
a
s
2S
A
T
p
r
o
b
l
e
m
i
s
de
fi
n
e
d
a
s
a
p
r
o
b
l
e
m
t
o
de
t
e
r
m
i
n
e
t
h
e
s
a
t
i
s
f
i
a
b
i
l
i
t
y
of
s
e
t
s
o
f
c
l
a
us
e
s
w
h
i
c
h
a
r
e
c
o
m
pri
s
e
d
of
s
t
r
i
c
t
l
y
2
l
i
t
e
ra
l
s
pe
r
c
l
a
us
e
.
2S
A
T
p
r
o
b
l
e
m
c
a
n
b
e
e
xpr
e
s
s
e
d
i
n
t
h
e
2
CN
F
f
o
r
m
.
T
h
e
t
hr
e
e
c
o
m
po
n
e
n
t
s
o
f
2S
A
T
p
r
o
b
l
e
m
a
r
e
a
s
f
o
l
l
ow
s
:
a.
Co
n
s
i
s
t
o
f
a
s
e
t
o
f
m
v
a
r
i
a
b
l
e
s
:
12
,
,
.
.
.
,
m
v
v
v
.
b.
Co
n
s
i
s
t
o
f
a
s
e
t
o
f
l
i
t
e
r
a
l
s
.
A
l
i
t
e
r
a
l
i
s
a
v
a
ri
a
b
l
e
o
r
a
n
e
ga
t
i
o
n
o
f
a
v
a
ri
a
b
l
e
.
c.
A
s
e
t
of
n
di
s
t
i
n
c
t
c
l
a
us
e
s
:
12
,
,
.
.
.
,
n
l
l
l
.
E
a
c
h
c
l
a
us
e
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
o
n
l
y
l
i
t
e
r
a
l
s
c
o
m
b
i
n
e
d
by
o
n
l
y
t
h
a
t
i
s
l
o
gi
c
a
l
A
N
D
.
E
a
c
h
o
f
t
h
e
v
a
r
i
a
b
l
e
c
a
n
o
n
l
y
t
a
ke
a
b
i
po
l
a
r
v
a
l
ue
,
w
h
i
c
h
i
s
1
o
r
0
t
h
a
t
e
xe
m
pl
i
f
i
e
s
t
h
e
i
de
a
o
f
t
r
ue
a
n
d
f
a
l
s
e
.
T
h
e
go
a
l
o
f
2S
A
T
pr
o
b
l
e
m
i
s
t
o
de
c
i
de
w
h
e
t
h
e
r
t
h
e
r
e
e
xi
s
t
s
a
n
a
s
s
i
g
nm
e
n
t
o
f
t
r
ut
h
v
a
l
ue
s
t
o
t
h
e
v
a
ri
a
b
l
e
s
t
ha
t
m
a
ke
t
h
e
P
be
c
o
m
e
s
a
t
i
s
f
i
a
b
l
e
.
T
h
e
ge
n
e
r
a
l
f
o
r
m
ul
a
f
o
r
2S
A
T
p
r
o
b
l
e
m
i
s
a
s
f
o
l
l
ow
s
:
,2
1
1
1
n
k
n
P
l
wh
e
re
l
A
B
k
i
i
i
j
i
i
j
(1)
In
t
h
i
s
s
t
udy
.
2S
A
T
i
s
t
h
e
m
a
i
n
i
m
pe
t
us
s
i
n
c
e
t
h
e
f
o
c
us
of
t
h
e
l
o
gi
c
pr
o
g
r
a
m
m
i
n
g
i
s
t
o
e
n
s
u
r
e
t
h
e
pr
o
g
r
a
m
m
e
o
nl
y
c
o
n
s
i
de
r
s
2
l
i
t
e
r
a
l
s
pe
r
c
l
a
us
e
pe
r
e
xe
c
ut
i
o
n.
I
t
w
a
s
s
ub
s
t
a
n
t
i
a
t
e
d
by
v
a
r
i
o
us
r
e
s
e
a
r
c
h
[18
-
20]
t
ha
t
n
u
m
e
r
o
us
c
o
m
b
i
n
a
t
o
r
i
a
l
p
r
o
b
l
e
m
s
c
a
n
b
e
f
o
r
m
ul
a
t
e
d
by
us
i
n
g
t
h
e
2S
A
T
pa
ra
di
g
m
.
T
h
e
c
h
o
i
c
e
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
R
adi
a
l
bas
i
s
f
un
c
t
i
on
ne
ur
a
l
n
e
t
w
or
k
f
or
2
s
a
t
i
s
f
i
ab
i
l
i
t
y
pr
og
r
am
m
i
ng
(
She
ha
b
A
l
z
a
e
e
m
i
)
461
of
2
l
i
t
e
r
a
l
s
pe
r
c
l
a
us
e
i
n
s
a
t
i
s
f
i
a
b
i
l
i
t
y
pr
o
b
l
e
m
r
e
duc
e
s
t
he
l
o
gi
c
a
l
c
o
m
pl
e
xi
t
y
i
n
di
s
c
o
ve
r
i
n
g
t
h
e
r
e
l
a
t
i
o
n
b
e
t
w
e
e
n
v
a
ri
a
b
l
e
s
i
n
t
h
e
n
e
u
ra
l
n
e
t
w
o
r
k
o
r
s
o
l
v
e
r
.
T
h
e
s
e
f
unda
m
e
n
t
a
l
r
e
a
s
o
n
s
m
a
ke
2S
A
T
pa
ra
di
gm
b
e
c
o
m
e
a
r
e
l
e
v
a
n
t
a
pp
r
o
a
c
h
t
o
r
e
p
r
e
s
e
n
t
l
o
gi
c
a
l
r
ul
e
s
i
n
n
e
u
r
a
l
n
e
t
w
or
k
.
2.
2
.
R
ad
i
al
B
as
i
s
F
u
n
c
ti
o
n
N
e
u
r
al
N
e
tw
o
r
k
(R
b
fn
n
)
RB
F
N
N
i
s
a
n
e
u
r
a
l
n
e
t
w
o
r
k
t
ha
t
w
a
s
f
i
r
s
t
us
e
d
i
n
19
89
[2
].
R
a
di
a
l
B
a
s
i
s
F
u
n
c
t
i
o
n
N
e
u
r
a
l
N
e
t
w
o
r
k
alg
o
ri
t
hm
h
a
s
b
e
e
n
pr
o
v
e
n
t
o
b
e
us
e
f
ul
a
n
d
b
e
n
e
f
i
c
i
a
l
i
n
m
a
n
y
i
n
dus
t
r
i
a
l
a
ppl
i
c
a
t
i
o
n
s
[21].
R
B
F
N
N
i
s
di
f
fe
r
e
nt
f
r
o
m
o
t
h
e
r
n
e
t
w
o
r
ks
,
po
s
s
e
s
s
i
n
g
s
e
v
e
r
a
l
di
s
t
i
n
c
t
i
v
e
fe
a
t
u
r
e
s
due
t
o
i
t
s
uni
v
e
r
s
a
l
a
pp
r
o
xi
m
a
t
i
o
n
a
b
i
l
i
t
y
,
m
o
r
e
c
o
m
pa
c
t
t
o
po
l
o
g
y
a
n
d
f
a
s
t
e
r
l
e
a
rni
n
g
s
pe
e
d
[22
-
23].
R
B
F
N
N
t
y
pi
c
a
l
l
y
h
a
s
t
hr
e
e
l
a
y
e
r
s
:
a
n
i
n
p
ut
l
a
y
e
r
,
a
hi
dde
n
l
a
y
e
r
,
a
n
d
a
n
o
ut
put
l
a
y
e
r
.
T
h
e
i
n
pu
t
l
a
y
e
r
i
s
m
a
de
up
o
f
s
o
ur
c
e
n
e
ur
o
n
s
t
ha
t
c
o
nn
e
c
t
t
h
e
n
e
t
w
o
r
k
t
o
i
t
s
e
n
v
i
r
o
n
m
e
nt
.
T
h
e
hi
dde
n
l
a
y
e
r
r
e
c
e
i
v
e
s
t
h
e
i
n
p
ut
i
n
f
o
rm
a
t
i
o
n,
f
o
l
l
ow
e
d
by
s
pe
c
i
f
i
c
de
c
o
m
po
s
i
t
i
o
n
,
e
xt
ra
c
t
i
o
n
,
a
n
d
t
ra
n
s
f
o
r
m
a
t
i
o
n
s
t
e
ps
,
t
o
ge
n
e
r
a
t
e
t
h
e
o
ut
put
da
t
a
[
24].
T
h
e
n
e
u
r
o
n
s
i
n
t
h
e
hi
dde
n
l
a
y
e
r
a
r
e
a
s
s
o
c
i
a
t
e
d
w
i
t
h
c
e
n
t
r
e
s
a
nd
w
i
dt
h
s
t
ha
t
de
t
e
r
m
i
n
e
t
h
e
b
e
h
a
v
i
o
ura
l
s
t
ruc
t
u
r
e
o
f
t
h
e
n
e
t
w
o
r
k.
T
h
e
o
ut
put
l
a
y
e
r
i
n
R
B
F
N
N
pr
o
v
i
de
s
t
h
e
r
e
s
po
n
d
i
n
g
o
f
t
he
n
e
t
w
o
r
k
t
o
t
h
e
a
c
t
i
v
a
t
i
o
n
pa
t
t
e
rn
o
f
t
h
e
i
nput
l
a
y
e
r
t
ha
t
w
o
r
ks
a
s
a
s
um
m
a
t
i
o
n
u
n
i
t
.
T
h
e
pa
ra
m
e
t
e
r
s
o
f
a
R
BF
N
N
a
r
e
t
h
e
c
e
n
t
r
e
s
,
w
i
dt
h
s
,
c
o
n
s
t
a
nt
i
n
pu
t
w
e
i
ght
s
,
a
n
d
o
ut
p
ut
w
e
i
g
h
t
s
.
T
h
e
hi
dde
n
l
a
y
e
r
pa
ra
m
e
t
e
r
s
a
r
e
t
h
e
c
e
nt
r
e
s
a
n
d
w
i
dt
h
s
.
T
h
e
o
ut
pu
t
w
e
i
ght
s
a
r
e
l
i
n
ke
d
b
e
t
w
e
e
n
t
h
e
hi
dde
n
a
n
d
o
ut
put
l
a
y
e
r
s
.
T
h
e
f
i
r
s
t
p
h
a
s
e
of
t
h
e
l
e
a
rni
n
g
p
r
o
c
e
dur
e
i
s
t
o
d
e
t
e
r
m
i
n
e
t
h
e
hi
dde
n
pa
ra
m
e
t
e
r
s
[25]
.
T
h
e
s
e
c
o
n
d
pha
s
e
i
n
v
o
l
v
e
s
o
ut
put
w
e
i
gh
t
s
.
T
h
e
r
e
a
r
e
di
f
fe
r
e
nt
t
e
c
hni
qu
e
s
fo
r
t
r
a
i
n
i
ng
R
B
F
N
N
[26],
s
uc
h
a
s
n
o
-
t
r
a
i
n
i
ng
t
e
c
hn
i
q
ue
a
n
d
ha
l
f
-
t
r
a
i
n
i
ng
t
e
c
hni
que
.
Ca
l
c
ul
a
t
i
o
n
s
f
o
r
t
he
e
qua
t
i
o
n
o
f
t
h
e
a
c
t
i
v
a
t
i
o
n
f
u
n
c
t
i
o
n
s
f
o
r
t
h
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
o
n
R
B
F
N
N
[27]
a
r
e
a
s
f
o
l
l
ow
s
:
2
'
1
2
e
xp
2
N
j
i
j
i
j
i
i
w
x
c
x
(
2)
w
h
e
r
e
i
i
s
t
h
e
a
c
t
i
v
a
t
i
o
n
f
un
c
t
i
o
n
o
f
RB
F
N
N
i
n
h
i
dde
n
n
e
ur
o
n
I,
'
ji
w
i
s
t
h
e
c
o
n
s
t
a
nt
i
n
pu
t
w
e
i
gh
t
b
e
t
w
e
e
n
t
h
e
i
nput
n
e
u
r
o
n,
j
a
nd
t
h
e
h
i
dde
n
n
e
u
r
o
n
I
,
i
c
i
s
t
h
e
c
e
nt
r
e
o
f
t
h
e
h
i
dde
n
n
e
u
r
o
n
I,
i
i
s
t
h
e
w
i
dt
h
o
f
t
h
e
hi
dde
n
n
e
u
r
o
n
I
,
N
i
s
t
h
e
num
b
e
r
o
f
t
h
e
i
n
pu
t
n
e
u
r
o
n
s
,
j
x
i
s
a
n
i
n
put
v
a
l
ue
i
n
i
,
S
t
r
uc
t
u
r
e
o
f
R
BF
N
N
i
n
di
c
a
t
e
s
t
h
e
E
uc
l
i
de
a
n
n
o
r
m
o
n
t
h
e
i
n
pu
t
s
p
a
c
e
a
s
f
o
l
l
o
w
s
a
n
d
S
t
r
uc
t
u
r
e
o
f
RB
F
N
N
a
s
s
h
o
w
n
i
n
F
i
gu
r
e
1
.
2
''
1
1
1
N
m
N
ji
j
i
ji
j
i
j
i
j
w
x
c
w
x
c
(3)
F
i
gu
r
e
1
.
S
t
ruc
t
u
r
e
o
f
RB
F
N
N
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
18
,
N
o
.
1
,
A
p
r
i
l
20
20
:
4
5
9
-
4
6
9
462
A
c
c
o
r
di
n
g
l
y
,
t
h
e
o
ut
put
o
f
RB
F
N
N
t
e
c
h
n
i
que
ha
s
t
h
e
f
o
l
l
ow
i
n
g
f
o
r
m
[31]
:
1
()
j
ii
i
F
x
w
x
(4)
w
h
e
r
e
i
w
i
s
t
h
e
o
ut
pu
t
w
e
i
gh
t
b
e
t
w
e
e
n
t
h
e
hi
dde
n
n
e
ur
o
n
a
n
d
t
h
e
o
ut
put
n
e
u
r
o
n
,
Fx
i
s
t
h
e
a
c
t
ua
l
o
ut
put
v
a
l
ue
o
f
a
n
o
ut
put
n
e
u
r
o
n.
2.
2
.
1.
S
at
i
s
fi
ab
i
l
i
ty
R
ad
i
al
B
as
i
s
F
u
n
c
ti
o
n
N
e
u
r
al
N
e
tw
o
r
k
T
h
e
o
bj
e
c
t
i
v
e
of
do
i
n
g
l
o
gi
c
p
r
o
g
r
a
m
m
i
n
g
2S
A
T
i
n
R
B
F
N
N
i
s
t
o
f
i
n
d
t
h
e
t
rut
h
v
a
l
ue
o
f
t
h
e
i
n
pu
t
v
a
l
ue
s
i
n
R
B
F
N
N
fo
r
t
h
e
c
l
a
us
e
s
.
T
h
e
ge
n
e
r
a
l
f
o
r
m
o
f
t
h
e
l
o
gi
c
p
r
o
gra
m
m
i
n
g
2S
A
T
i
s
[
17]:
2
11
kn
S
A
T
i
j
ij
P
A
B
(5)
w
h
e
r
e
,
,
kn
.
i
A
a
nd
j
B
a
r
e
a
t
o
m
s
.
T
o
e
m
b
e
d
t
h
e
l
o
gi
c
p
r
o
gra
m
m
i
n
g
2S
A
T
i
n
R
B
F
N
N
,
t
h
e
t
r
a
i
ni
n
g
da
t
a
s
e
t
f
o
r
e
a
c
h
c
l
a
us
e
m
us
t
b
e
de
t
e
r
m
i
n
e
d.
T
h
e
ge
n
e
r
a
l
f
o
r
m
t
o
c
a
l
c
ul
a
t
e
t
h
e
t
ra
i
ni
n
g
d
a
t
a
f
o
r
e
a
c
h
c
l
a
us
e
i
n
2S
A
T
i
s
gi
v
e
n
by
t
h
e
f
o
l
l
ow
i
n
g
e
qua
t
i
o
n:
1
(
)
(
)
;
,
{
0
,
1
}
i
j
i
j
ij
x
I
A
I
B
whe
re
A
B
(6)
T
h
e
l
o
gi
c
p
r
o
gra
m
m
i
n
g
o
f
2S
A
T
i
n
R
B
F
N
N
,
i
s
by
us
i
n
g
b
i
n
a
r
y
i
n
put
n
e
u
r
o
n
s
{
0
,
1
}
i
n
T
a
b
l
e
1
t
o
e
xe
m
pl
i
fy
t
h
e
po
s
s
i
b
l
e
i
n
put
da
t
a
v
a
l
ue
s
a
n
d
o
ut
put
t
a
r
ge
t
da
t
a
v
a
l
ue
s
fo
r
2S
A
T
i
n
R
B
F
N
N
.
By
us
i
n
g
t
h
e
e
m
b
e
ddi
n
g
m
e
t
h
o
d,
i
n
p
ut
da
t
a
v
a
l
ue
f
o
r
(
7)
i
s
s
h
o
w
n
i
n
T
a
b
l
e
1.
F
o
r
e
xa
m
pl
e
,
t
h
e
f
o
l
l
o
w
i
n
g
2S
A
T
t
h
a
t
ha
s
t
hr
e
e
c
l
a
us
e
s
i
n
t
h
e
R
BF
N
N
t
ra
i
ni
n
g
:
,
P
A
B
DC
EF
(
7)
T
a
b
l
e
1
.
T
h
e
I
n
p
ut
D
a
t
a
F
o
r
m
a
nd
t
h
e
T
ra
i
n
i
n
g
D
a
t
a
o
f
2S
A
T
i
n
(
7)
Cl
a
u
s
e
,
AB
DC
EF
DNF
AB
CD
E
F
In
p
u
t
t
h
e
v
a
l
u
e
o
f
d
a
t
a
fo
r
m
x
x
A
B
x
D
C
x
E
F
In
p
u
t
d
a
t
a
i
n
t
h
e
t
ra
i
n
i
n
g
s
e
t
i
x
0
1
2
-
1
0
1
-
1
0
1
O
u
t
p
u
t
t
a
r
g
e
t
d
a
t
a
i
y
0
1
1
0
1
1
0
1
1
2.
4
.
R
ad
i
al
B
as
i
s
F
u
n
c
ti
o
n
N
e
u
r
al
N
e
tw
o
r
k
2
S
ati
s
f
i
ab
i
l
i
ty
v
i
a
N
o
-
Tr
a
i
n
i
n
g
Te
c
h
n
i
q
u
e
(R
B
F
N
N
-
2S
A
TN
T)
F
o
r
n
o
-
t
ra
i
n
i
n
g
t
e
c
hni
que
s
i
n
R
N
F
N
N
-
2S
A
T
,
a
l
l
pa
ra
m
e
t
e
rs
,
s
uc
h
a
s
t
h
e
c
e
n
t
r
e
s
,
t
h
e
w
i
dt
h
s
,
a
n
d
o
ut
put
w
e
i
gh
t
s
a
r
e
c
a
l
c
ul
a
t
e
d
a
n
d
f
i
xe
d.
T
h
e
R
B
F
N
N
-
2S
A
T
t
ra
i
ni
n
g
i
n
t
hi
s
t
e
c
hni
que
i
s
by
m
e
t
a
h
e
u
ri
s
t
i
c
a
l
go
ri
t
hm
s
t
o
m
i
ni
m
i
s
e
t
h
e
e
rr
o
r
i
n
o
ut
put
w
e
i
g
h
t
b
e
t
w
e
e
n
h
i
dde
n
n
e
u
r
o
n
s
a
nd
o
ut
put
n
e
u
r
o
n
s
.
T
h
e
a
l
go
ri
t
hm
fo
r
R
B
F
N
N
-
2S
A
T
by
us
i
n
g
t
h
e
n
o
-
t
ra
i
ni
n
g
t
e
c
hni
que
i
s
a
s
f
ol
l
o
w
s
:
S
t
e
p
1:
Ca
l
c
ul
a
t
e
t
h
e
t
ra
i
ni
n
g
da
t
a
f
o
r
e
a
c
h
c
l
a
us
e
i
n
2S
A
T
by
t
a
ki
n
g
t
h
e
c
e
n
t
r
e
s
a
s
t
ra
i
ni
n
g
da
t
a
o
f
i
n
put
v
a
l
ue
s
.
S
t
e
p
2:
I
ni
t
i
a
l
i
s
e
t
h
e
i
nput
w
e
i
g
h
t
'
{
1
,
1
}
ji
w
b
e
t
w
e
e
n
i
n
p
ut
n
e
u
r
o
n
a
nd
hi
dde
n
n
e
u
r
o
n
b
e
s
i
de
1
f
o
r
a
t
o
m
a
n
d
-
1
f
o
r
t
h
e
n
e
g
a
t
i
v
e
a
t
o
m
.
S
t
e
p
3:
Ca
l
c
ul
a
t
e
t
h
e
w
i
dt
h
s
by
us
i
n
g
t
h
e
f
o
l
l
ow
i
n
g
e
qua
t
i
o
n
a
c
c
o
r
di
n
g
t
o
t
h
e
p
a
pe
r
[
28].
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
R
adi
a
l
bas
i
s
f
un
c
t
i
on
ne
ur
a
l
n
e
t
w
or
k
f
or
2
s
a
t
i
s
f
i
ab
i
l
i
t
y
pr
og
r
am
m
i
ng
(
She
ha
b
A
l
z
a
e
e
m
i
)
463
max
2
i
d
m
(8)
w
h
e
r
e
,
i
m
i
s
t
h
e
n
um
b
e
r
o
f
t
h
e
l
i
t
e
r
a
l
s
pe
r
c
l
a
us
e
s
a
n
d
m
a
x
d
i
s
t
h
e
m
a
xi
m
um
di
s
t
a
n
c
e
b
e
t
w
e
e
n
t
h
e
c
e
n
t
r
e
s
o
f
t
h
e
hi
dde
n
l
a
y
e
r
.
S
t
e
p
4:
Ca
l
c
ul
a
t
e
t
h
e
R
B
F
N
N
-
2S
A
T
G
a
us
s
i
a
n
a
c
t
i
v
a
t
i
o
n
f
u
nc
t
i
o
n
v
a
l
ue
s
by
us
i
n
g
(2)
.
S
t
e
p
5:
O
b
t
a
i
n
t
h
e
o
ut
put
w
e
i
gh
t
by
us
i
ng
t
h
e
o
ut
put
l
i
n
e
a
r
(
4)
o
f
RB
F
N
N
-
2S
A
T
.
T
a
b
l
e
2
.
T
h
e
V
a
l
ue
s
o
f
t
h
e
A
c
t
i
v
a
t
i
o
n
F
u
n
c
t
i
o
n
i
n
R
B
F
N
N
-
2
S
A
T
w
h
i
c
h
R
e
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
C
l
a
us
e
,
AB
In
p
u
t
v
a
l
u
e
s
(
i
x
)
,
0
,
0
.
0
7
4
i
x
,1
,
0
.
0
7
4
i
x
,
2
,
0
.
0
7
4
i
x
O
u
t
p
u
t
t
a
r
g
e
t
v
a
l
u
e
i
y
0
1
1
.
3
5
2
5
e
-
6
3
.
3
6
7
5
e
-
24
0
1
1
.
3
5
2
5
e
-
6
1
1
.
3
5
2
5
e
-
6
1
2
3
.
3
6
7
5
e
-
24
1
.
3
5
2
5
e
-
6
1
1
T
a
b
l
e
3
.
T
h
e
V
a
l
ue
s
o
f
t
h
e
A
c
t
i
v
a
t
i
o
n
F
u
n
c
t
i
o
n
i
n
R
B
F
N
N
-
2
S
A
T
w
h
i
c
h
R
e
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
C
l
a
us
e
DC
In
p
u
t
v
a
l
u
e
s
(
i
x
)
,
1
,
0
.
0
7
4
i
x
,
0
,
0
.
0
7
4
i
x
,1
,
0
.
0
7
4
i
x
O
u
t
p
u
t
t
a
r
g
e
t
v
a
l
u
e
i
y
-
1
1
1
.
3
5
2
5
e
-
6
3
.
3
6
7
5
e
-
24
0
0
1
.
3
5
2
5
e
-
6
1
1
.
3
5
2
5
e
-
6
1
1
3
.
3
6
7
5
e
-
24
1
.
3
5
2
5
e
-
6
1
1
T
a
b
l
e
4
.
T
h
e
V
a
l
ue
s
o
f
t
h
e
A
c
t
i
v
a
t
i
o
n
F
u
n
c
t
i
o
n
i
n
R
B
F
N
N
-
2
S
A
T
w
h
i
c
h
R
e
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
C
l
a
us
e
EF
In
p
u
t
v
a
l
u
e
s
(
i
x
)
(
,
1
,
0
.
0
7
4
)
i
x
(
,
0
,
0
.
0
7
4
)
i
x
(
,
1
,
0
.
0
7
4
)
i
x
O
u
t
p
u
t
t
a
r
g
e
t
v
a
l
u
e
i
y
-
1
1
1
.
3
5
2
5
e
-
6
3
.
3
6
7
5
e
-
24
0
0
1
.
3
5
2
5
e
-
6
1
1
.
3
5
2
5
e
-
6
1
1
3
.
3
6
7
5
e
-
24
1
.
3
5
2
5
e
-
6
1
1
T
a
b
l
e
5
.
T
h
e
O
ut
put
W
e
i
g
h
t
s
o
f
RB
F
N
N
-
2S
A
T
N
T
t
h
a
t
R
e
pre
s
e
n
t
s
2S
A
T
u
s
i
ng
t
h
e
N
o
-
T
r
a
i
n
i
ng
T
e
c
hni
que
11
W
21
W
31
W
12
W
22
W
32
W
13
W
23
W
33
W
-
1
.
3
5
2
5
e
-
06
1
1
1
-
1
.
3
5
2
5
e
-
06
1
1
-
1
.
3
5
2
5
e
-
06
1
In
t
h
e
n
o
-
t
r
a
i
n
i
ng
t
e
c
hni
que
,
t
h
e
h
i
dde
n
n
e
u
r
o
n
c
e
nt
r
e
v
a
l
ue
s
i
n
hi
dde
n
l
a
y
e
r
s
s
h
o
ul
d
b
e
e
qua
l
t
o
t
h
e
t
r
a
i
ni
n
g
d
a
t
a
v
a
l
ue
t
h
a
t
w
a
s
o
b
t
a
i
n
e
d
f
r
o
m
2S
A
T
.
S
t
ruc
t
u
r
e
o
f
t
h
e
R
B
F
N
N
-
2S
A
T
w
i
t
h
t
h
e
hi
dde
n
pa
ra
m
e
t
e
r
s
,
by
us
i
n
g
n
o
-
t
ra
i
ni
n
g
t
e
c
hni
que
a
s
s
h
o
w
n
i
n
F
i
gu
r
e
2
.
F
i
gu
r
e
2
.
S
t
ruc
t
u
r
e
o
f
t
h
e
R
B
F
N
N
-
2S
A
T
w
i
t
h
t
h
e
hi
dde
n
p
a
ra
m
e
t
e
r
s
,
by
us
i
n
g
n
o
-
t
r
a
i
n
i
ng
t
e
c
hni
que
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
18
,
N
o
.
1
,
A
p
r
i
l
20
20
:
4
5
9
-
4
6
9
464
2.
5
.
R
ad
i
al
B
as
i
s
F
u
n
c
ti
o
n
N
e
u
r
al
N
e
tw
o
r
k
2
S
ati
s
f
i
ab
i
l
i
ty
v
i
a
H
al
f
T
r
ai
n
i
n
g
Te
c
h
n
i
q
u
e
(R
B
F
N
N
-
2S
A
TH
T)
H
a
l
f
-
t
r
a
i
n
i
ng
i
s
a
h
y
b
r
i
d
l
e
a
rni
n
g
t
ha
t
i
n
v
o
l
ve
s
t
w
o
ph
a
s
e
s
.
T
h
e
f
i
r
s
t
p
ha
s
e
i
s
c
a
l
l
e
d
u
n
s
upe
r
v
i
s
e
d
l
e
a
rn
i
ng,
a
n
d
t
h
e
s
e
c
o
n
d
p
ha
s
e
i
s
c
a
l
l
e
d
s
upe
r
v
i
s
e
d
l
e
a
rni
ng.
By
de
t
e
r
m
i
n
i
ng
t
h
e
pa
ra
m
e
t
e
r
s
(
t
h
e
c
e
n
t
r
e
s
,
w
i
dt
h
s
,
a
n
d
o
ut
p
ut
w
e
i
gh
t
s
)
i
n
R
B
F
N
N
-
2S
A
T
by
us
i
n
g
k
-
m
e
a
n
s
c
l
us
t
e
r
i
ng
a
l
go
r
i
t
h
m
.
T
h
e
f
i
r
s
t
p
ha
s
e
o
f
un
s
upe
r
v
i
s
e
d
t
ra
i
ni
n
g
f
r
o
m
k
-
m
e
a
n
s
c
l
us
t
e
r
i
n
g
w
a
s
us
e
d
t
o
de
t
e
rm
i
n
e
t
h
e
c
e
n
t
r
e
a
n
d
t
h
e
w
i
dt
h
[17
].
T
h
e
n
t
h
e
s
e
c
o
n
d
p
ha
s
e
i
s
c
a
l
l
e
d
s
up
e
r
v
i
s
e
d
l
e
a
rni
n
g
a
l
go
r
i
t
hm
t
o
a
dj
us
t
t
h
e
o
ut
put
w
e
i
ght
s
by
us
i
ng
G
e
n
e
t
i
c
A
l
go
r
i
t
hm
(G
A
).
2.
5
.
1
.
k
-
m
e
an
s
C
l
u
s
te
r
i
n
g
A
l
go
r
i
th
m
T
h
e
k
-
m
e
a
n
s
a
l
go
r
i
t
hm
pa
rt
i
t
i
o
n
s
a
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
o
f
N
v
e
c
t
o
r
s
i
n
t
o
c
l
us
t
e
r
s
.
T
h
e
k
-
m
e
a
n
s
c
l
us
t
e
r
i
ng
a
l
go
ri
t
hm
i
s
t
o
de
t
e
r
m
i
n
e
t
h
e
hi
dde
n
pa
ra
m
e
t
e
r
s
(t
h
e
c
e
n
t
re
s
a
n
d
t
h
e
w
i
dt
h
s
)
i
n
h
a
l
f
-
t
r
a
i
ni
n
g
t
e
c
hn
i
que
b
y
H
a
m
a
d
n
e
h
e
t
a
l
.
[17]
.
E
qu
a
t
i
o
n
(10)
f
i
n
ds
t
h
e
c
l
us
t
e
r
c
e
n
t
r
e
s
by
m
i
ni
m
i
s
i
n
g
t
h
e
di
s
t
a
n
c
e
f
un
c
t
i
o
n
:
,
j
i
j
i
d
x
c
x
c
(9)
w
h
e
r
e
,
,
ji
d
x
c
i
s
t
h
e
di
s
t
a
n
c
e
b
e
t
w
e
e
n
t
h
e
c
e
n
t
r
e
i
c
a
n
d
da
t
a
po
i
n
t
j
x
.
T
h
e
n
e
w
o
pt
i
m
a
l
c
e
n
t
r
e
s
w
i
l
l
b
e
ob
t
a
i
n
e
d
b
y
(10):
1
ii
i
cx
m
(10)
w
h
e
r
e
,
i
c
i
s
t
h
e
c
e
nt
r
e
,
i
m
i
s
t
h
e
n
u
m
b
e
r
o
f
t
h
e
l
i
t
e
r
a
l
s
pe
r
c
l
a
us
e
s
.
A
f
t
e
r
c
a
l
c
ul
a
t
i
ng
t
h
e
c
e
n
t
r
e
s
by
us
i
n
g
t
h
e
k
-
m
e
a
n
s
c
l
us
t
e
ri
n
g
a
l
go
r
i
t
h
m
,
t
h
e
w
i
dt
h
f
o
r
e
a
c
h
hi
dde
n
n
e
u
r
o
n
i
s
c
a
l
c
ul
a
t
e
d
by
(12)
i
n
t
h
e
pa
pe
r
[17]
:
2
2
1
,
i
j
i
i
d
x
c
m
(11)
w
h
e
r
e
,
i
i
s
t
h
e
w
i
dt
h
o
f
h
i
dde
n
n
e
u
r
o
n,
i
m
i
s
t
h
e
num
b
e
r
o
f
t
h
e
l
i
t
e
ra
l
s
pe
r
c
l
a
us
e
s
.
T
h
e
G
a
us
s
i
a
n
a
c
t
i
v
a
t
i
o
n
f
u
n
c
t
i
o
n
v
a
l
ue
s
by
u
s
i
n
g
E
qua
t
i
o
n
a
r
e
a
s
s
h
o
w
n
i
n
T
a
b
l
e
7
a
n
d
S
t
ruc
t
u
r
e
of
t
h
e
RB
F
N
N
-
2S
A
T
w
i
t
h
t
h
e
hi
dde
n
pa
ra
m
e
t
e
r
s
,
by
us
i
n
g
ha
l
f
-
t
ra
i
ni
n
g
t
e
c
hni
que
a
s
s
h
o
w
n
i
n
F
i
gu
r
e
3.
T
a
b
l
e
6
.
T
r
a
i
n
i
ng
S
e
t
o
f
t
h
e
2S
A
T
,
a
nd
t
h
e
R
a
di
a
l
B
a
s
i
s
F
u
nc
t
i
o
n
V
a
l
ue
s
b
y
u
s
i
n
g
G
a
us
s
i
a
n
F
u
n
c
t
i
o
n
i
In
p
u
t
v
a
l
u
e
i
x
O
u
t
p
u
t
t
a
r
g
e
t
v
a
l
u
e
i
y
,
0
.
5
,1
.
1
2
5
i
x
,1
,1
i
x
,1
.
5
,1
.
3
7
5
i
x
,
0
,
0
.
0
7
4
i
x
,
0
.
5
,1
.
3
7
5
i
x
1
0
0
0
.
8
9
4
8
0
.
6
0
6
5
0
.
4
4
1
2
0
.
8
4
2
0
8
0
.
9
1
3
1
2
1
1
0
.
8
9
4
8
1
0
.
9
1
3
1
0
.
9
1
3
1
0
.
9
1
3
1
3
2
1
0
.
3
6
7
8
7
9
0
.
6
0
6
5
0
.
9
1
3
1
0
.
4
4
1
2
0
.
4
4
1
2
4
1
1
0
.
8
9
4
8
1
0
.
9
1
3
1
0
.
9
1
3
1
0
.
9
1
3
1
5
1
1
0
.
8
9
4
8
1
0
.
9
1
3
1
0
.
9
1
3
1
0
.
9
1
3
1
F
i
gu
r
e
3
.
S
t
ruc
t
u
r
e
o
f
t
h
e
R
B
F
N
N
-
2S
A
T
w
i
t
h
t
h
e
hi
dde
n
p
a
ra
m
e
t
e
r
s
,
by
us
i
n
g
ha
l
f
-
t
r
a
i
n
i
ng
t
e
c
hn
i
que
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
R
adi
a
l
bas
i
s
f
un
c
t
i
on
ne
ur
a
l
n
e
t
w
or
k
f
or
2
s
a
t
i
s
f
i
ab
i
l
i
t
y
pr
og
r
am
m
i
ng
(
She
ha
b
A
l
z
a
e
e
m
i
)
4
65
2.
5
.
2
.
G
e
n
e
ti
c
A
l
go
r
i
th
m
i
n
R
B
F
N
N
-
2S
A
T
G
e
n
e
t
i
c
A
l
go
r
i
t
hm
(G
A
)
i
s
o
n
e
o
f
t
h
e
w
e
l
l
-
kn
o
w
n
a
nd
w
i
de
l
y
us
e
d
m
e
t
a
h
e
uri
s
t
i
c
s
o
l
ut
i
o
n
a
l
go
ri
t
hm
s
f
o
r
o
pt
i
m
i
s
a
t
i
o
n
p
r
o
b
l
e
m
s
.
G
A
ha
s
t
h
e
a
b
i
l
i
t
y
t
o
m
i
ni
m
i
s
e
m
ul
t
i
-
o
b
j
e
c
t
i
v
e
o
pt
i
m
i
s
a
t
i
o
n
p
r
o
b
l
e
m
s
[29
-
30]w
hi
c
h
i
s
v
e
r
y
v
i
t
a
l
i
n
t
hi
s
s
t
udy
.
G
A
i
n
v
e
s
t
i
ga
t
e
s
t
h
e
e
n
t
i
r
e
s
e
a
r
c
h
s
p
a
c
e
by
l
oc
a
t
i
n
g
t
h
e
gl
o
b
a
l
s
o
l
ut
i
o
n
a
n
d
l
o
c
a
l
l
y
r
e
a
c
h
i
ng
t
h
e
o
pt
i
m
a
l
s
o
l
ut
i
o
n
.
In
t
hi
s
s
e
c
t
i
o
n
,
t
h
e
R
B
F
N
N
-
2
S
A
T
i
n
b
o
t
h
t
e
c
hni
que
s
.
I
n
R
B
F
N
N
-
2S
A
T
by
u
s
i
n
g
n
o
-
t
r
a
i
n
i
ng
t
e
c
hn
i
q
ue
w
i
l
l
b
e
o
pt
i
m
i
s
e
d
by
G
A
t
hr
o
ug
h
m
i
n
i
m
i
s
i
ng
t
he
e
rr
o
r
p
r
o
duc
e
d
f
r
o
m
t
h
e
t
r
a
i
n
i
ng.
I
n
R
B
F
N
N
-
2S
A
T
by
us
i
n
g
ha
l
f
-
t
r
a
i
n
i
ng
t
e
c
hn
i
q
ue
,
t
h
e
n
e
t
w
o
r
k
i
s
r
e
qui
r
e
d
t
o
f
i
n
d
t
h
e
o
ut
put
w
e
i
gh
t
b
y
s
o
l
v
i
n
g
t
h
e
l
i
n
e
a
r
e
qua
t
i
o
n
t
ha
t
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
RB
F
N
N
-
2S
A
T
o
ut
put
.
I
n
t
h
i
s
c
a
s
e
,
G
A
c
a
n
b
e
us
e
d
i
n
R
B
F
N
N
-
2S
A
T
t
o
i
m
p
r
o
ve
t
h
e
s
o
l
ut
i
o
n
o
f
t
h
e
R
BF
N
N
-
2S
A
T
h
a
l
f
-
t
r
a
i
n
i
ng
t
e
c
hni
que
o
ut
put
w
e
i
gh
t
a
n
d
m
i
n
i
m
i
s
i
n
g
t
h
e
e
rr
o
r.
T
h
e
s
o
l
ut
i
o
n
(o
ut
p
ut
w
e
i
gh
t
)
i
n
R
B
F
N
N
-
2S
A
T
ge
n
e
r
a
t
e
d
by
G
A
i
s
c
a
l
l
e
d
a
c
hr
o
m
o
s
o
m
e
.
S
t
e
p
1.
I
ni
t
i
a
l
i
s
a
t
i
o
n.
T
h
e
po
pul
a
t
i
o
n
o
f
c
h
r
o
m
o
s
o
m
e
s
w
i
l
l
b
e
i
ni
t
i
a
l
i
s
e
d.
S
t
e
p
2.
E
v
a
l
ua
t
i
o
n
.
Co
m
pu
t
e
s
t
h
e
o
bj
e
c
t
i
v
e
f
un
c
t
i
o
n
v
a
l
ue
fo
r
e
a
c
h
c
hr
o
m
o
s
o
m
e
pr
o
duc
e
d
i
n
i
n
i
t
i
a
l
i
s
a
t
i
o
n
b
y
t
h
e
f
o
l
l
ow
i
n
g
e
qua
t
i
o
n
:
i
i
i
f
x
w
x
y
(12)
w
h
e
r
e
,
i
w
i
s
t
h
e
o
ut
put
w
e
i
ght
b
e
t
w
e
e
n
t
h
e
h
i
dde
n
n
e
u
r
o
n
a
n
d
t
h
e
o
ut
put
n
e
u
r
o
n
,
i
x
i
s
t
h
e
G
a
us
s
i
a
n
a
c
t
i
v
a
t
i
o
n
f
u
n
c
t
i
o
n
i
n
R
B
F
N
N
.
i
y
i
s
t
h
e
o
ut
put
t
a
r
ge
t
v
a
l
ue
.
S
t
e
p
3
.
S
e
l
e
c
t
i
o
n
:
T
h
e
f
i
t
t
e
s
t
c
hr
o
m
o
s
o
m
e
s
h
a
v
e
h
i
g
h
e
r
pr
o
b
a
b
i
l
i
t
y
t
o
b
e
s
e
l
e
c
t
e
d
fo
r
t
h
e
n
e
xt
ge
n
e
ra
t
i
o
n.
T
o
c
o
m
put
e
t
h
e
f
i
t
n
e
s
s
p
r
o
b
a
b
i
l
i
t
y
,
t
h
e
f
i
t
n
e
s
s
o
f
e
a
c
h
c
hr
o
m
o
s
o
m
e
m
us
t
b
e
c
o
m
put
e
d
t
o
a
v
o
i
d
di
v
i
de
by
z
e
r
o
p
r
o
b
l
e
m
,
a
n
d
t
h
e
v
a
l
ue
o
f
ob
j
e
c
t
i
ve
f
un
c
t
i
o
n
i
s
a
dde
d
b
y
1.
1
1
i
fit
fx
(13)
i
fit
i
s
t
h
e
f
i
t
n
e
s
s
a
n
d
fx
i
s
t
h
e
o
bj
e
c
t
i
v
e
f
un
c
t
i
o
n
.
T
h
e
pr
o
b
a
b
i
l
i
t
y
(
i
p
)
fo
r
e
a
c
h
c
hr
o
m
o
s
o
m
e
s
i
s
fo
r
m
u
l
a
t
e
d
by
:
0
i
i
n
i
i
fit
p
fit
(14)
S
t
e
p
4:
C
r
o
s
s
o
ve
r
:
T
h
e
n
um
b
e
r
o
f
c
r
o
s
s
-
p
o
pul
a
t
i
o
n
s
i
s
de
t
e
rm
i
n
e
d
a
c
c
o
r
di
n
g
t
o
t
h
e
c
r
o
s
s
ov
e
r
r
a
t
e
.
D
uri
n
g
c
r
o
s
s
ov
e
r
,
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
o
f
t
h
e
pa
r
e
n
t
’s
c
hr
o
m
o
s
o
m
e
w
i
l
l
b
e
e
xc
h
a
n
ge
d
t
o
p
r
o
duc
e
n
e
w
c
hr
o
m
o
s
o
m
e
s
.
S
t
e
p
5.
M
ut
a
t
i
o
n
:
N
u
m
b
e
r
o
f
c
hr
o
m
o
s
o
m
e
s
t
h
a
t
h
a
v
e
m
ut
a
t
i
o
n
s
i
n
a
po
pul
a
t
i
o
n
i
s
de
t
e
r
m
i
n
e
d
by
t
h
e
m
ut
a
t
i
o
n
r
a
t
e
pa
ra
m
e
t
e
r.
I
n
m
ut
a
t
i
o
n
p
h
a
s
e
,
t
h
e
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
of
t
h
e
c
hr
o
m
o
s
o
m
e
s
w
i
l
l
ra
n
do
m
l
y
c
h
a
nge
o
n
e
v
a
l
ue
o
f
t
h
e
c
hr
o
m
o
s
o
m
e
s
(t
h
e
o
ut
put
w
e
i
ght
)
t
o
i
m
p
r
o
v
e
t
h
e
s
o
l
ut
i
o
n
(o
ut
pu
t
w
e
i
ght
)
o
f
R
B
F
N
N
.
S
t
e
p
6:
T
e
rm
i
na
t
i
o
n
:
If
t
h
e
gi
v
e
n
e
v
o
l
ut
i
o
n
t
e
rm
i
na
t
i
o
n
c
r
i
t
e
r
i
a
a
r
e
m
e
t
,
t
h
e
c
a
l
c
ul
a
t
i
o
n
i
s
s
t
o
ppe
d,
o
t
h
e
r
w
i
s
e
go
t
o
S
t
e
p
2
w
i
t
h
i
=
i
+
1
(G
A
w
i
l
l
u
n
de
r
go
up
t
o
10000
i
t
e
ra
t
i
o
n
s
(G
e
n
e
r
a
t
i
o
n
s
)
t
o
i
m
p
r
o
v
e
t
h
e
c
hr
o
m
o
s
o
m
e
s
(
o
ut
put
w
e
i
g
h
t
s
)
u
n
t
i
l
t
h
e
o
ut
p
ut
o
f
RB
F
N
N
be
c
o
m
e
s
l
e
s
s
o
r
e
qua
l
s
t
o
t
a
r
ge
t
o
ut
put
.
)
.
3.
EX
P
ER
I
M
EN
TA
L
S
E
TU
P
In
t
h
i
s
s
t
udy
,
t
h
e
p
r
o
po
s
e
d
G
A
w
i
t
h
2S
A
T
i
n
t
h
e
R
a
di
a
l
B
a
s
i
s
F
un
c
t
i
o
n
N
e
u
r
a
l
N
e
t
w
o
r
k
-
2S
A
T
N
o
-
T
r
a
i
n
i
ng
(R
B
F
N
N
-
2S
A
T
N
T
)
a
n
d
t
h
e
R
a
di
a
l
B
a
s
i
s
F
u
n
c
t
i
o
n
N
e
ur
a
l
N
e
t
w
o
r
k
-
2S
A
T
H
a
l
f
T
r
a
i
ni
n
g
(R
B
F
N
N
-
2S
A
T
H
T
).
T
h
e
e
xpe
ri
m
e
nt
w
a
s
r
u
n
f
o
r
v
a
r
i
o
us
n
u
m
b
e
r
s
o
f
n
e
u
r
o
n
s
(N
N
)
f
r
o
m
6
up
t
o
96,
de
pe
n
d
i
n
g
o
n
t
h
e
n
u
m
b
e
r
o
f
l
i
t
e
ra
l
s
pe
r
c
l
a
us
e
(N
C1,
N
C2,
N
C3)
.
T
h
e
n
e
t
w
o
r
k
c
o
m
pl
e
xi
t
y
i
n
c
r
e
a
s
e
s
a
s
t
h
e
n
um
b
e
r
o
f
n
e
ur
o
n
(N
N
)
i
n
c
r
e
a
s
e
s
.
T
h
e
po
pul
a
t
i
o
n
s
i
z
e
w
a
s
50
,
t
h
e
c
r
o
s
s
o
v
e
r
ra
t
e
w
a
s
1,
t
h
e
m
u
t
a
t
i
o
n
r
a
t
e
w
a
s
1,
a
n
d
t
h
e
m
a
x
i
m
u
m
n
u
m
b
e
r
o
f
G
A
ge
n
e
r
a
t
i
o
n
w
a
s
10000.
I
n
a
ddi
t
i
o
n
,
s
i
m
u
l
a
t
i
o
n
s
w
e
r
e
pe
r
f
o
r
m
e
d
o
n
M
i
c
r
o
s
of
t
V
i
s
ua
l
C#
20
10
E
xp
r
e
s
s
s
of
t
w
a
r
e
.
T
h
e
e
xpe
ri
m
e
nt
s
w
e
r
e
do
n
e
by
us
i
n
g
M
i
c
r
o
s
of
t
W
i
n
do
w
7
P
r
o
fe
s
s
i
o
n
a
l
64
-
b
i
t
,
w
i
t
h
t
h
e
s
pe
c
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
500G
B
h
a
rd
d
i
s
k,
40
96M
B
R
A
M
,
a
n
d
p
r
o
c
e
s
s
o
r
3.
40G
H
z
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
18
,
N
o
.
1
,
A
p
r
i
l
20
20
:
4
5
9
-
4
6
9
466
4.
R
ES
U
LTS
A
N
D
D
I
S
C
U
S
S
I
O
N
:
T
h
e
r
e
s
ul
t
o
f
t
h
e
R
B
F
N
N
-
2S
A
T
N
T
a
nd
R
B
F
N
N
-
2S
A
T
H
T
a
r
e
s
um
m
a
ri
s
e
d
i
n
F
i
gu
r
e
4
t
o
F
i
gu
r
e
7
.
B
a
s
e
d
o
n
t
h
e
s
e
F
i
gur
e
s
,
R
B
F
N
N
-
2S
A
T
H
T
o
ut
pe
r
f
o
r
m
s
RBF
N
N
-
2S
A
T
N
T
i
n
t
e
rm
s
o
f
e
r
r
o
r
s
(R
M
S
E
,
S
S
E
,
M
A
P
E
,
a
nd
M
A
E
)
.
W
h
e
n
t
h
e
n
u
m
b
e
r
o
f
n
e
ur
o
n
s
i
n
c
r
e
a
s
e
d,
R
B
F
N
N
-
2S
A
T
H
T
w
a
s
a
b
l
e
t
o
s
u
s
t
a
i
n
m
o
r
e
n
e
u
r
o
n
s
.
T
h
e
o
r
e
t
i
c
a
l
l
y
,
t
h
e
i
n
c
r
e
a
s
e
i
n
t
h
e
n
u
m
b
e
r
of
h
i
dde
n
n
e
u
r
o
n
s
l
e
a
ds
t
o
a
n
i
n
c
r
e
a
s
e
i
n
t
h
e
ra
t
e
o
f
e
r
r
o
r
s
due
t
o
t
h
e
c
e
n
t
r
e
s
a
s
a
s
u
b
s
e
t
of
t
h
e
i
n
pu
t
v
a
l
ue
s
of
t
h
e
t
ra
i
ni
n
g
w
i
t
h
R
B
F
N
N
-
2S
A
T
N
T
.
It
i
s
a
l
s
o
c
a
n
be
de
duc
e
d
t
ha
t
,
m
o
s
t
s
o
l
ut
i
o
n
s
i
n
R
B
F
N
N
-
2S
A
T
N
T
h
a
v
e
l
o
w
e
r
f
i
t
n
e
s
s
a
n
d
r
e
qu
i
r
e
m
o
r
e
i
t
e
r
a
t
i
o
n
s
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
RB
F
N
N
-
2S
A
T
H
T
.
RB
F
N
N
-
2S
A
T
H
T
i
s
t
h
e
b
e
s
t
m
o
de
l
b
e
c
a
us
e
i
t
ha
s
l
o
w
e
r
v
a
l
ue
s
o
f
R
M
S
E
,
S
S
E
,
M
A
P
E
a
n
d
M
A
E
.
F
i
g
u
r
e
8
i
l
l
us
t
ra
t
e
s
t
h
e
n
u
m
b
e
r
o
f
h
i
dde
n
n
e
u
r
o
n
r
e
s
ul
t
f
o
r
RB
F
N
N
-
2S
A
T
N
T
a
n
d
R
B
F
N
N
-
2S
A
T
H
T
.
F
i
gu
r
e
4
.
R
M
S
E
v
a
l
ue
f
o
r
a
l
l
R
B
F
N
N
-
2S
A
T
m
o
de
l
s
F
i
gu
r
e
5
.
S
S
E
v
a
l
ue
f
o
r
R
B
F
N
N
-
2S
A
T
m
o
de
l
s
F
i
gu
r
e
6
.
M
A
P
E
v
a
l
ue
f
o
r
R
B
F
N
N
-
2S
A
T
m
o
de
l
s
F
i
gu
r
e
7
.
M
A
E
v
a
l
ue
f
o
r
R
B
F
N
N
-
2S
A
T
m
o
de
l
s
B
a
s
e
d
o
n
F
i
gu
r
e
8
,
m
a
g
ni
t
ude
o
f
t
h
e
n
um
b
e
r
o
f
t
h
e
hi
dde
n
n
e
u
r
o
n
f
o
r
R
B
F
N
N
-
2S
A
T
N
T
dra
m
a
t
i
c
a
l
l
y
i
n
c
r
e
a
s
e
d
a
s
t
h
e
num
b
e
r
o
f
2S
A
T
c
l
a
us
e
s
i
n
c
r
e
a
s
e
d.
R
BF
N
N
m
o
de
l
t
h
a
t
a
c
qu
i
r
e
d
t
h
e
l
e
a
s
t
v
a
l
ue
of
t
h
e
h
i
d
de
n
n
e
u
r
o
n
s
w
a
s
c
o
n
s
i
de
r
e
d
a
s
t
h
e
be
s
t
m
o
de
l
a
m
o
n
g
a
l
l
n
e
u
r
a
l
n
e
t
w
o
r
k
m
o
de
l
s
.
A
c
c
o
r
di
n
g
t
o
P
a
n
c
ha
l
e
t
a
l
.
,
[24]
,
t
h
e
l
o
w
e
s
t
v
a
l
ue
o
f
t
h
e
h
i
d
de
n
n
e
u
r
o
n
i
n
di
c
a
t
e
d
t
h
e
b
e
s
t
m
o
de
l
f
o
r
a
gi
v
e
n
n
um
b
e
r
o
f
n
e
u
r
o
n
s
.
W
h
e
n
t
h
e
n
e
t
w
o
r
k
h
a
s
m
a
n
y
n
e
u
r
o
n
s
i
n
t
h
e
h
i
d
de
n
l
a
y
e
r
,
o
v
e
r
f
i
t
t
i
ng
m
a
y
r
e
s
ul
t
(t
h
e
w
e
i
gh
t
s
b
e
c
a
m
e
e
xt
r
e
m
e
l
y
l
a
r
ge
b
e
c
a
us
e
t
h
e
h
i
dde
n
n
e
u
r
o
n
s
i
n
t
h
e
hi
dde
n
l
a
y
e
r
w
e
r
e
h
i
g
h
l
y
c
o
r
r
e
l
a
t
e
d
w
i
t
h
e
a
c
h
o
t
h
e
r).
T
hi
s
m
e
a
n
s
t
h
e
c
a
pa
c
i
t
y
of
t
h
e
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
s
y
s
t
e
m
w
a
s
n
o
t
e
n
o
ug
h
t
o
t
ra
i
n
a
l
l
t
h
e
n
e
u
r
o
n
s
i
n
t
h
e
hi
dde
n
l
a
y
e
r
.
B
a
s
e
d
o
n
t
h
e
r
e
s
ul
t
s
,
R
B
F
N
N
-
2S
A
T
H
T
h
a
s
t
h
e
l
e
a
s
t
v
a
l
ue
o
f
t
h
e
h
i
d
de
n
n
e
u
r
o
n
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
R
B
F
N
N
-
2S
A
T
N
T
.
In
t
hi
s
c
a
s
e
,
RB
F
N
N
-
2S
A
T
H
T
i
n
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
w
i
t
h
R
B
F
N
N
-
2S
A
T
N
T
i
s
c
o
n
s
i
de
r
e
d
t
h
e
be
s
t
t
e
c
hn
i
q
ue
i
n
t
h
e
R
B
F
N
N
-
2S
A
T
m
o
de
l
.
F
i
gu
r
e
9
i
l
l
us
t
r
a
t
e
s
t
h
e
c
o
m
put
a
t
i
o
n
t
i
m
e
o
r
CP
U
t
i
m
e
r
e
s
ul
t
f
o
r
R
B
F
N
N
-
2S
A
T
N
T
a
n
d
R
B
F
N
N
-
2S
A
T
H
T
.
T
h
e
c
o
m
put
a
t
i
o
n
t
i
m
e
o
r
CP
U
t
i
m
e
i
s
de
f
i
n
e
d
a
s
t
h
e
t
i
m
e
t
a
ke
n
f
o
r
a
R
B
F
N
N
-
2S
A
T
t
o
ge
n
e
ra
t
e
t
h
e
b
e
s
t
s
o
l
ut
i
o
n
s
,
i
n
c
l
ud
i
n
g
t
h
e
t
ra
i
ni
n
g
p
r
o
c
e
s
s
.
A
c
c
o
r
di
n
g
t
o
F
i
gu
r
e
9
,
t
h
e
c
o
m
put
a
t
i
o
n
t
i
m
e
f
o
r
t
h
e
RB
F
N
N
-
2S
A
T
H
T
w
a
s
f
a
s
t
e
r
t
h
a
n
R
B
F
N
N
-
2S
A
T
N
T
.
R
B
F
N
N
-
2S
A
T
N
T
t
o
o
k
a
l
o
n
ge
r
t
i
m
e
fo
r
t
h
e
n
e
t
w
o
r
k
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
R
adi
a
l
bas
i
s
f
un
c
t
i
on
ne
ur
a
l
n
e
t
w
or
k
f
or
2
s
a
t
i
s
f
i
ab
i
l
i
t
y
pr
og
r
am
m
i
ng
(
She
ha
b
A
l
z
a
e
e
m
i
)
467
t
o
s
pe
c
i
fy
t
h
e
n
um
b
e
r
o
f
h
i
dde
n
n
e
u
r
o
n
s
a
n
d
t
h
e
o
ut
pu
t
b
e
t
w
e
e
n
t
h
e
h
i
d
de
n
l
a
y
e
r
a
n
d
o
ut
put
l
a
y
e
r
,
a
s
t
h
e
n
e
t
w
o
r
k
s
pe
n
ds
m
o
r
e
t
i
m
e
i
n
t
h
e
t
ra
i
ni
n
g
s
t
a
t
e
.
H
a
m
a
d
ne
h
e
t
a
l
.
[17]
m
e
n
t
i
o
n
R
B
F
N
N
by
n
o
t
ra
i
ni
n
g
t
e
c
hn
i
q
ue
t
o
o
k
l
o
n
ge
r
t
i
m
e
due
t
o
t
h
e
v
a
l
ue
of
t
h
e
c
e
n
t
r
e
s
a
r
e
e
qua
l
t
o
t
h
e
v
a
l
ue
s
o
f
t
h
e
t
r
a
i
n
i
ng
da
t
a
.
A
l
s
o
,
m
a
n
y
n
e
u
r
o
n
s
i
n
t
h
e
hi
dde
n
l
a
y
e
r
c
a
us
e
t
h
e
a
ppe
a
ra
n
c
e
o
f
f
a
ke
o
ut
put
w
e
i
gh
t
a
s
s
h
o
w
n
i
n
R
B
F
N
N
-
2S
A
T
b
y
no
-
t
ra
i
ni
n
g
t
e
c
hni
que
t
ha
t
w
i
l
l
i
n
c
r
e
a
s
e
t
h
e
t
i
m
e
i
t
t
a
ke
s
t
o
t
ra
i
n
t
h
e
n
e
t
w
o
r
k.
H
ow
e
v
e
r
,
w
h
e
n
R
B
F
N
N
-
2S
A
T
by
h
a
l
f
-
t
ra
i
ni
n
g
t
e
c
hn
i
que
w
a
s
i
m
pl
e
m
e
n
t
e
d
,
t
h
e
c
o
m
put
a
t
i
o
n
t
i
m
e
w
a
s
f
a
s
t
e
r
.
I
n
F
i
gu
r
e
9
,
R
B
F
N
N
-
2S
A
T
H
T
i
s
f
a
s
t
e
r
be
c
a
us
e
t
h
e
c
e
n
t
r
e
s
w
e
r
e
n
o
t
r
e
s
t
r
i
c
t
e
d
t
o
be
t
h
e
i
nput
o
f
da
t
a
po
i
nt
s
a
n
d
w
i
dt
h
of
t
h
e
h
i
d
de
n
l
a
y
e
r
t
h
a
t
w
a
s
c
a
l
c
ul
a
t
e
d
by
us
i
n
g
k
-
m
e
a
n
s
c
l
us
t
e
ri
n
g
.
F
i
gu
r
e
8
.
N
o
.
H
i
dde
n
n
e
u
r
o
n
f
o
r
R
B
F
N
N
-
2S
A
T
m
o
de
l
s
F
i
gu
r
e
9
.
CP
U
T
i
m
e
f
o
r
R
B
F
N
N
-
2S
A
T
m
o
de
l
s
5.
C
O
N
C
LU
S
I
O
N
T
h
e
pa
pe
r
p
r
e
s
e
n
t
s
2S
A
T
l
o
gi
c
pr
o
g
r
a
m
m
i
n
g
i
n
R
B
F
N
N
.
T
h
e
po
w
e
r
of
t
h
i
s
t
e
c
hni
que
c
a
n
b
e
s
e
e
n
c
l
e
a
rl
y
w
h
e
n
c
o
m
put
i
n
g
t
h
e
s
t
a
b
i
l
i
t
y
by
us
i
n
g
t
h
e
R
B
F
N
N
.
I
n
t
hi
s
s
t
udy
,
t
h
e
pri
n
c
i
p
a
l
c
o
m
po
n
e
n
t
s
w
e
r
e
RB
F
N
N
,
G
A
,
a
nd
2S
A
T
.
T
o
de
t
e
r
m
i
n
e
t
h
e
R
B
F
N
N
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
a
n
d
c
a
l
c
ul
a
t
e
t
h
e
e
rr
o
r
s
r
e
p
r
e
s
e
n
t
e
d,
t
h
e
t
w
o
t
e
c
hn
i
q
ue
s
w
e
r
e
pr
o
po
s
e
d
n
a
m
e
l
y
,
RB
F
N
N
-
2S
A
T
N
T
a
nd
RB
F
N
N
-
2S
A
T
H
T
.
Re
s
ul
t
s
s
h
ow
e
d
t
h
a
t
t
h
e
ha
l
f
-
t
r
a
i
ni
n
g
t
e
c
hni
que
(R
B
F
N
N
-
2S
A
T
H
T
)
w
a
s
m
o
r
e
po
w
e
r
f
ul
a
n
d
m
o
r
e
e
f
fe
c
t
i
ve
t
ha
n
t
h
e
n
o
-
t
ra
i
ni
n
g
t
e
c
hni
que
(R
BF
N
N
-
2S
A
T
N
T
),
due
t
o
t
h
e
n
u
m
b
e
r
o
f
h
i
dde
n
n
e
ur
o
n
s
w
a
s
t
y
pi
c
a
l
l
y
m
uc
h
l
e
s
s
t
h
a
n
t
h
e
n
um
b
e
r
o
f
da
t
a
po
i
n
t
s
,
a
n
d
t
h
e
c
e
n
t
r
e
s
w
e
r
e
n
o
t
r
e
s
t
r
i
c
t
e
d
t
o
b
e
da
t
a
po
i
nt
s
.
A
C
K
N
O
WL
ED
G
M
EN
T
T
h
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
i
s
s
uppo
rt
e
d
by
U
n
i
v
e
r
s
i
t
i
S
a
i
n
s
M
a
l
a
y
s
i
a
a
n
d
F
un
d
a
m
e
nt
a
l
R
e
s
e
a
r
c
h
S
c
h
e
m
e
(F
R
G
S
)
(6711689)
by
M
i
n
i
s
t
r
y
of
H
i
gh
e
r
E
duc
a
t
i
o
n
M
a
l
a
y
s
i
a
.
R
EF
ER
EN
C
ES
[
1]
N
.
H
a
m
a
dne
h
,
e
t
a
l
.
,
“
O
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
o
f
m
i
c
r
o
c
ha
nne
l
he
a
t
s
i
n
ks
us
i
ng
pr
e
y
-
pr
e
da
t
o
r
a
l
g
o
r
i
t
hm
a
n
d
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
n
e
u
r
a
l
ne
t
w
o
r
k
s
,
”
M
a
c
hi
ne
s
,
v
o
l
.
6
(
2
)
,
pp
.
26
-
36
,
2018
.
[
2]
J
.
M
o
o
d
y
,
a
nd
C
.
J
.
D
a
r
k
e
n,
“
F
a
s
t
l
e
a
r
n
i
ng
i
n
n
e
t
w
o
r
k
s
o
f
l
o
c
a
l
l
y
-
t
une
d
pr
o
c
e
s
s
i
ng
un
i
t
s
,
”
N
e
ur
a
l
c
om
pu
t
a
t
i
on
,
v
o
l
.
1(
2
)
,
pp
.
281
-
29
4,
19
89.
[
3]
S
.
A
.
B
i
l
l
i
ng
s
,
a
nd
G
.
L
.
Z
he
ng
,
“
R
a
d
i
a
l
b
a
s
i
s
f
unc
t
i
o
n
ne
t
w
o
r
k
c
o
nf
i
g
ur
a
t
i
o
n
us
i
ng
g
e
ne
t
i
c
a
l
g
o
r
i
t
hm
s
,
”
N
e
ur
al
N
e
t
w
or
k
s
,
v
o
l
.
8
(
6)
,
pp
.
877
-
89
0,
19
95.
[
4]
A
.
S
i
ng
h,
a
nd
K
.
K
.
S
i
ng
h,
“
S
a
t
e
l
l
i
t
e
i
m
a
g
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
us
i
ng
g
e
ne
t
i
c
a
l
g
o
r
i
t
hm
t
r
a
i
n
e
d
r
a
di
a
l
b
a
s
i
s
f
unc
t
i
o
n
ne
ur
a
l
n
e
t
w
o
r
k
,
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
t
o
t
he
de
t
e
c
t
i
o
n
o
f
f
l
oo
de
d
a
r
e
a
s
”
.
J
our
nal
o
f
V
i
s
ua
l
C
om
m
uni
c
a
t
i
on
and
I
m
a
ge
R
e
pr
e
s
e
nt
at
i
on
,
v
o
l
.
42
,
pp.
1
73
-
182
,
2017
.
[
5]
D
e
L
e
o
n
-
D
e
l
g
a
do
,
e
t
al
,
“
M
ul
t
i
v
a
r
i
a
t
e
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
i
nf
e
r
e
nc
e
i
n
a
r
a
d
i
a
l
b
a
s
i
s
f
unc
t
i
o
n
ne
u
r
a
l
ne
t
w
o
r
k
,
”
E
x
pe
r
t
Sy
s
t
e
m
s
w
i
t
h
A
p
pl
i
c
a
t
i
ons
,
v
o
l
.
93
,
pp
.
313
-
32
1
,
20
18.
[
6]
H
.
G
.
H
a
n
,
e
t
al
,
“
N
o
nl
i
ne
a
r
s
y
s
t
e
m
m
o
de
l
i
ng
u
s
i
ng
a
s
e
l
f
-
o
r
g
a
ni
z
i
ng
r
e
c
ur
r
e
n
t
r
a
d
i
a
l
b
a
s
i
s
f
unc
t
i
o
n
n
e
ur
a
l
ne
t
w
o
r
k
,
”
A
pp
l
i
e
d
So
f
t
C
om
p
ut
i
ng
,
v
o
l
.
71
,
pp
.
110
5
-
1116
,
2018
.
[
7]
M
.
M
o
ha
m
m
a
di
,
e
t
al
,
“
A
ha
r
dw
a
r
e
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
f
o
r
r
a
di
a
l
ba
s
i
s
f
unc
t
i
o
n
ne
ur
a
l
ne
t
w
o
r
k
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
,
”
I
E
E
E
T
r
ans
ac
t
i
ons
on
P
ar
a
l
l
e
l
and
D
i
s
t
r
i
bu
t
e
d
Sy
s
t
e
m
s
,
v
o
l
.
29
(
3
)
,
pp
.
4
81
-
495,
2
018
.
[
8]
J
.
W
L
l
oy
d,
”
F
o
unda
t
i
o
ns
o
f
l
o
g
i
c
pr
o
g
r
a
m
m
i
ng
,
”
Sp
r
i
n
ge
r
S
c
i
e
nc
e
&
B
us
i
ne
s
s
M
e
di
a
,
6
D
e
c
2
012
.
[
9]
W
.
A
.
T
.
W
.
A
bdu
l
l
a
h,
“
T
he
l
o
g
i
c
o
f
ne
ur
a
l
ne
t
w
o
r
ks
,
”
P
hy
s
i
c
s
L
e
t
t
e
r
s
A
,
v
o
l
.
1
76
(
3)
,
pp
.
2
02
-
206
,
1993
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
18
,
N
o
.
1
,
A
p
r
i
l
20
20
:
4
5
9
-
4
6
9
468
[
10]
G
.
P
i
nk
a
s
,
“
S
y
m
m
e
t
r
i
c
ne
ur
a
l
n
e
t
w
o
r
k
s
a
nd
p
r
o
po
s
i
t
i
o
na
l
l
o
g
i
c
s
a
t
i
s
f
i
a
b
i
l
i
t
y
”
.
N
e
ur
al
C
om
put
at
i
on
,
v
o
l
.
3(
2
)
,
pp
.
282
-
291
,
1991
.
[
11]
W
.
A
.
T
.
W
.
A
bdul
l
a
h
,
“
L
o
g
i
c
pr
og
r
a
m
m
i
ng
o
n
a
ne
ur
a
l
ne
t
w
o
r
k,
”
I
nt
e
r
n
at
i
on
al
j
ou
r
na
l
o
f
i
n
t
e
l
l
i
ge
nt
s
y
s
t
e
m
s
,
v
o
l
.
7
(
6
)
,
pp
.
513
-
51
9,
19
92.
[
12]
S
.
H
öl
l
do
bl
e
r
,
e
t
al
,
“
A
ppr
o
xi
m
a
t
i
ng
t
he
s
e
m
a
n
t
i
c
s
o
f
l
og
i
c
pr
og
r
a
m
s
b
y
r
e
c
ur
r
e
n
t
ne
ur
a
l
n
e
t
w
o
r
k
s
,
”
A
ppl
i
e
d
I
nt
e
l
l
i
ge
nc
e
,
v
o
l
.
11
(
1)
,
pp
.
45
-
58
,
1
999
.
[
13]
S
.
S
a
t
h
a
s
i
v
a
m
,
a
n
d
W
.
A
.
T
.
W
.
A
bdul
l
a
h
,
“
L
og
i
c
m
i
ni
ng
i
n
n
e
ur
a
l
ne
t
w
o
r
k:
r
e
v
e
r
s
e
a
n
a
l
y
s
i
s
m
e
t
ho
d,
”
C
om
pu
t
i
ng
,
v
o
l
.
91(
2)
,
pp
.
1
19
-
133
,
2011
.
[
14]
M
.
S
.
M
.
K
a
s
i
hm
ud
di
n,
e
t
a
l
.
,
“
G
e
ne
t
i
c
A
l
go
r
i
t
hm
f
o
r
R
e
s
t
r
i
c
t
e
d
M
a
xi
m
um
k
-
S
a
t
i
s
f
i
a
b
i
l
i
t
y
i
n
t
he
H
o
pf
i
e
l
d
N
e
t
w
o
r
k,
”
I
n
t
e
r
na
t
i
o
na
l
J
our
na
l
o
f
I
n
t
e
r
ac
t
i
v
e
M
ul
t
i
m
e
di
a
&
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
I
n
t
e
l
l
i
ge
nc
e
,
v
o
l
.
4
(
2
)
,
20
16.
[
15]
M
.
S
.
M
.
K
a
s
i
hm
udd
i
n
,
e
t
a
l
.
,
“
R
o
bus
t
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
B
e
e
C
o
l
o
n
y
i
n
t
he
H
o
pf
i
e
l
d
N
e
t
w
o
r
k
f
o
r
2
-
S
a
t
i
s
f
i
a
bi
l
i
t
y
P
r
o
bl
e
m
,
”
P
e
r
t
ani
k
a
J
ou
r
na
l
of
Sc
i
e
nc
e
&
T
e
c
hno
l
ogy
,
v
o
l
.
25
(
2
)
,
pp.
45
3
-
468,
2
017
.
[
16]
S
.
A
.
A
l
z
a
e
e
m
i
,
e
t
al
,
“
U
s
e
o
f
G
e
ne
t
i
c
A
l
g
o
r
i
t
hm
f
o
r
H
o
pf
i
e
l
d
N
e
u
r
a
l
N
e
t
w
o
r
k
t
o
do
L
og
i
c
P
r
og
r
a
m
m
i
ng
,
”
I
n
B
io
-
G
e
ne
t
i
c
s
J
ou
r
na
l
,
v
o
l
.
5(
1
)
,
p
p.
10
1
-
113
,
2
017
.
[
17]
N
.
H
a
m
a
dne
h,
e
t
a
l
,
“
L
e
a
r
ni
ng
l
o
g
i
c
pr
o
g
r
a
m
m
i
ng
i
n
r
a
di
a
l
ba
s
i
s
f
unc
t
i
o
n
n
e
t
w
o
r
k
v
i
a
g
e
ne
t
i
c
a
l
g
o
r
i
t
hm
,
”
J
our
na
l
of
A
pp
l
i
e
d
Sc
i
e
nc
e
s
(
F
ai
s
a
l
aba
d)
,
v
o
l
.
12
(
9
)
,
pp
.
840
-
84
7,
20
12
.
[
18]
S
.
M
ukh
e
r
j
e
e
,
a
nd
S
.
R
oy
,
“
M
u
l
t
i
t
e
r
m
i
na
l
ne
t
r
ou
t
i
n
g
f
o
r
i
s
l
and
s
t
y
l
e
F
P
G
A
s
us
i
n
g
ne
ar
l
y
-
2
-
S
A
T
c
om
p
ut
at
i
on
,
”
I
n
V
L
S
I
D
e
s
i
g
n
a
n
d
T
e
s
t
(
V
D
A
T
)
,
2015
1
9t
h
I
nt
e
r
na
t
i
o
na
l
S
y
m
po
s
i
um
o
n
,
(
pp
.
1
-
6)
.
I
E
E
E
,
2015
.
[
19]
S
.
E
v
e
n,
e
t
al
,
“
O
n
t
he
c
om
pl
e
x
i
t
y
of
t
i
m
e
t
abl
e
and
m
ul
t
i
-
c
om
m
od
i
t
y
f
l
ow
pr
ob
l
e
m
s
,
”
I
n
16
t
h
A
nnua
l
S
y
m
p
o
s
i
um
o
n
F
o
unda
t
i
o
ns
o
f
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
nc
e
,
(
pp
.
184
-
193
)
.
I
E
E
E
,
O
c
t
o
be
r
,
1975
.
[
20]
R
.
M
i
y
a
s
hi
r
o
,
a
nd
T
.
M
a
t
s
u
i
,
“
A
po
l
y
no
m
i
a
l
-
t
i
m
e
a
l
g
o
r
i
t
hm
t
o
f
i
nd
a
n
e
qu
i
t
a
b
l
e
ho
m
e
–
a
w
a
y
a
s
s
i
g
nm
e
nt
,
”
O
pe
r
a
t
i
ons
R
e
s
e
ar
c
h
L
e
t
t
e
r
s
,
v
o
l
.
33
(
3)
,
pp
.
2
35
-
241
,
2005
.
[
21]
M
.
,
T
a
y
y
a
b,
J
.
,
Z
ho
u,
R
.
,
A
dna
n
,
C
.
,
M
e
ng
,
&
A
.
Z
a
hr
a
,
(
20
16)
.
S
t
r
e
a
m
f
l
o
w
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
by
a
ppl
y
i
ng
g
e
ne
r
a
l
i
z
e
d
r
e
g
r
e
s
s
i
o
n
ne
t
w
o
r
k
w
i
t
h
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
d
e
c
o
m
po
s
i
t
i
o
n
m
e
t
ho
d.
I
nd
o
ne
s
i
an
J
ou
r
na
l
of
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
and
C
om
put
e
r
Sc
i
e
nc
e
(
I
J
E
E
C
S)
,
4
(
3
)
,
6
11
-
616
.
[
22]
P
.
K
a
ng
,
a
nd
Z
.
J
i
n,
“
N
e
u
r
a
l
n
e
t
w
o
r
k
s
l
i
d
i
ng
m
o
de
ba
s
e
d
c
ur
r
e
nt
d
e
c
o
upl
e
d
c
o
nt
r
o
l
f
o
r
i
nduc
t
i
o
n
m
o
t
o
r
dr
i
v
e
”
.
I
n
f
o
r
m
at
i
on
T
e
c
hn
ol
ogy
J
o
ur
n
al
,
v
o
l
.
9
(
7)
,
pp
.
1440
-
14
48,
2010
.
[
23]
H
.
Z
a
y
a
nde
h
r
o
o
di
,
e
t
a
l
,
“
A
ut
o
m
a
t
e
d
f
a
u
l
t
l
o
c
a
t
i
o
n
i
n
a
po
w
e
r
s
y
s
t
e
m
w
i
t
h
di
s
t
r
i
but
e
d
g
e
n
e
r
a
t
i
o
ns
us
i
ng
r
a
d
i
a
l
ba
s
i
s
f
unc
t
i
o
n
ne
u
r
a
l
ne
t
w
o
r
k
s
,
”
J
ou
r
na
l
of
A
pp
l
i
e
d
Sc
i
e
nc
e
s
(
F
ai
s
a
l
aba
d)
,
v
o
l
.
10
(
23
)
,
p
p.
30
32
-
3041
,
201
0.
[
24]
G
.
P
a
nc
ha
l
,
G
a
na
t
r
a
,
e
t
al
,
“
B
e
h
a
v
i
o
ur
a
na
l
y
s
i
s
o
f
m
ul
t
i
l
a
y
e
r
pe
r
c
e
pt
r
o
ns
w
i
t
h
m
u
l
t
i
p
l
e
hi
dde
n
n
e
ur
o
n
s
a
n
d
h
i
dd
e
n
l
a
y
e
r
s
,
”
I
nt
e
r
n
at
i
on
al
J
o
ur
n
al
o
f
C
om
pu
t
e
r
T
he
or
y
and
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
,
v
o
l
.
3(
2)
,
pp
.
3
32
,
2
011
.
[
25]
M
.
T
.
V
a
k
i
l
-
B
a
g
hm
i
s
he
h
,
a
nd
N
.
P
a
v
e
š
i
ć
,
“
T
r
a
i
ni
ng
R
B
F
ne
t
w
o
r
ks
w
i
t
h
s
e
l
e
c
t
i
v
e
ba
c
kpr
o
pa
g
a
t
i
o
n,
”
N
e
ur
oc
om
pu
t
i
n
g
,
v
o
l
.
62
,
p
p.
39
-
64
,
200
4.
[
26]
D
.
C
.
D
hub
ka
r
y
a
,
a
nd
D
.
N
a
g
a
r
i
a
,
“
I
m
pl
e
m
e
nt
a
t
i
o
n
o
f
a
r
a
di
a
l
b
a
s
i
s
f
unc
t
i
o
n
us
i
ng
V
H
D
L
”
G
l
oba
l
J
ou
r
na
l
o
f
C
om
put
e
r
Sc
i
e
nc
e
an
d
T
e
c
h
nol
ogy
,
v
o
l
.
10
(
10
)
,
2
010
.
[
27]
N
.
M
a
hm
o
d,
N
.
A
.
W
a
ha
b
(
20
17)
.
F
o
ul
i
ng
P
r
e
di
c
t
i
o
n
U
s
i
ng
N
e
ur
a
l
N
e
t
w
o
r
k
M
o
de
l
f
o
r
M
e
m
br
a
n
e
B
i
o
r
e
a
c
t
o
r
S
y
s
t
e
m
.
I
ndone
s
i
an
J
o
ur
n
al
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
al
E
n
gi
ne
e
r
i
ng
and
C
om
pu
t
e
r
S
c
i
e
nc
e
(
I
J
E
E
C
S)
,
6
(
1)
,
200
-
20
6.
[
28]
Y
.
S
.
H
w
a
ng
,
a
nd
S
.
Y
.
B
a
ng
,
“
A
n
e
f
f
i
c
i
e
nt
m
e
t
ho
d
t
o
c
o
ns
t
r
uc
t
a
r
a
d
i
a
l
ba
s
i
s
f
unc
t
i
o
n
ne
ur
a
l
n
e
t
w
o
r
k
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
,
”
N
e
ur
al
ne
t
w
or
k
s
,
v
o
l
.
10
(
8)
,
pp
.
1495
-
1
503
,
199
7
.
[
29]
K
.
A
.
D
e
J
o
n
g
,
a
nd
W
.
M
.
S
pe
a
r
s
,
“
U
s
i
ng
g
e
ne
t
i
c
a
l
g
o
r
i
t
hm
s
t
o
s
o
l
v
e
N
P
-
c
o
m
pl
e
t
e
pr
o
b
l
e
m
s
,
”
I
n
I
C
G
A
J
our
nal
(
pp
.
124
-
132
)
,
J
une
19
89
.
[
30]
W
.
J
i
a
,
e
t
a
l
,
“
A
ne
w
o
pt
i
m
i
z
e
d
G
A
-
R
B
F
ne
ur
a
l
n
e
t
w
o
r
k
a
l
g
o
r
i
t
hm
,
”
C
om
p
ut
a
t
i
ona
l
i
n
t
e
l
l
i
ge
nc
e
an
d
ne
ur
o
s
c
i
e
nc
e
,
2014
,
v
o
l
.
(
4
4)
,
pp
.
1
-
6,
2014
.
[
31]
Y
.
U
.
Z
hi
j
un
,
(
2
013
)
.
R
B
F
ne
u
r
a
l
ne
t
w
o
r
ks
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
a
l
g
o
r
i
t
hm
a
nd
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
o
n
t
a
x
f
o
r
e
c
a
s
t
i
ng
.
T
E
L
K
O
M
N
I
K
A
I
ndo
ne
s
i
an
J
our
nal
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ngi
n
e
e
r
i
ng
,
11
(
7)
,
349
1
-
3497
.
B
I
O
G
R
A
P
H
I
ES
O
F
A
U
T
H
O
R
S
S
he
ha
b
A
bdul
h
a
b
i
b
A
l
z
a
e
e
m
i
r
e
c
e
i
v
e
d
a
B
a
c
he
l
o
r
D
e
g
r
e
e
o
f
E
d
uc
a
t
i
o
n
(
S
c
i
e
nc
e
)
f
r
o
m
T
a
i
z
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
i
n
2004
a
nd
M
a
s
t
e
r
o
f
S
c
i
e
nc
e
(
M
a
t
he
m
a
t
i
c
s
)
f
r
o
m
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
S
a
i
ns
M
a
l
a
y
s
i
a
i
n
2016
a
nd
no
w
s
t
ud
e
n
t
P
hD
i
n
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
S
a
i
n
s
M
a
l
a
y
s
i
a
.
H
e
w
a
s
f
e
l
l
o
w
unde
r
t
h
e
A
c
a
de
m
i
c
S
t
a
f
f
T
r
a
i
n
i
ng
S
y
s
t
e
m
o
f
S
a
na
'
a
C
o
m
m
uni
t
y
C
o
l
l
e
g
e
f
r
o
m
2005
-
2014
.
H
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
i
n
t
e
r
e
s
t
s
m
a
i
n
l
y
f
o
c
us
o
n
ne
ur
a
l
n
e
t
w
o
r
k
,
l
o
g
i
c
pr
o
g
r
a
m
m
i
ng
,
a
nd
da
t
a
m
i
ni
ng
.
M
o
hd
S
ha
r
e
duw
a
n
M
o
hd
K
a
s
i
hm
u
dd
i
n
i
s
a
l
e
c
t
ur
e
r
i
n
S
c
ho
o
l
o
f
M
a
t
h
e
m
a
t
i
c
a
l
S
c
i
e
nc
e
s
,
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
S
a
i
n
s
M
a
l
a
y
s
i
a
.
H
e
r
e
c
e
i
v
e
d
h
i
s
P
h.
D
f
r
o
m
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
S
a
i
n
s
M
a
l
a
y
s
i
a
.
H
i
s
c
ur
r
e
n
t
r
e
s
e
a
r
c
h
i
nt
e
r
e
s
t
s
i
nc
l
ud
e
M
e
t
a
he
u
r
i
s
t
i
c
s
m
e
t
ho
d,
ne
ur
a
l
ne
t
w
o
r
k
de
v
e
l
o
pm
e
nt
,
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
i
nt
e
l
i
g
e
nc
e
a
nd
l
o
g
i
c
pr
o
g
r
a
m
m
i
ng
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.