几类微分-代数方程的神经网络求解法
在非线性科学中,寻求微分方程的近似解析解一直是重要的研究课题和研究热点.利用人工神经网络原理,结合最优化方法,研究了几类微分-代数方程的近似解析解,包括指标1,2,3型Hessenberg方程及指标3型Euler-Lagrange方程,得到了方程近似解析解的表达式.通过与精确解或Runge-Kutta(龙格-库塔)数值计算结果对比,表明神经网络方法的结果有很高的精度.
人工神经网络、微分-代数方程、近似解析解、最优化方法
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O193;O322(动力系统理论)
国家自然科学基金11772293,11272201
2019-03-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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