微分方程的神经网络数值解法  

NUMERICAL METHOD OF DIFFERENTIAL EQUATION WITH NEURAL NETWORKS

作　　者：尚智[1] 刘瑞兰[1] 苏光辉[1] 贾斗南[1] 

机构地区：[1]西安交通大学能源与动力学院核能系,陕西西安710049

出　　处：《计算物理》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

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. [

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 

分 类 号：O241.8[理学—计算数学] TP183[理学—数学]