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微分方程的神经网络数值解法 被引量:1

NUMERICAL METHOD OF DIFFERENTIAL EQUATION WITH NEURAL NETWORKS
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摘要 神经网络具有良好的自学习和自适应能力 ,在现代科学中有很重要的应用 .利用神经网络的特殊性质 ,基于基数B样条小波分析 ,提出了一种全新的神经网络数值计算格式 ,并且对具有边界层的常微分方程进行了数值计算 ,验证了该方法的有效性 . Neural networks has excellent self-learning and self-adaptive characteristics, with which a new calculation form is developed. In this form Cardinal B-spline wavelet analysis is also applied. A numerical example is given through calculating one-dimension boundary layer equation. [
出处 《计算物理》 CSCD 北大核心 2001年第3期281-284,共4页 Chinese Journal of Computational Physics
基金 国家自然科学基金! (196 75 0 2 8)资助项目
关键词 神经网络 自适应 基数B样条小波分析 数值计算 边界层 微分方程 学习训练 neural networks self-adaptive wavelet analysis boundary layer
  • 相关文献

参考文献1

二级参考文献1

  • 1Prof. G. J. Dvorak,Dr. Y. A. Bahei-El-Din. A bimodal plasticity theory of fibrous composite materials[J] 1987,Acta Mechanica(1-4):219~241

共引文献5

同被引文献1

引证文献1

二级引证文献2

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