微分方程的神经网络数值解法

• 作者: 刘瑞兰 尚智 苏光辉 贾斗南
• 来源期刊: 计算物理
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2001,（3）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 281-284
• 页数: 4页
• 分类号: TP18.3|O241.81
• 字数: 3221字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-246X.2001.03.017

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏光辉	西安交通大学能源与动力学院核能系	176	810	13.0	21.0
2	贾斗南	西安交通大学能源与动力学院核能系	80	518	14.0	17.0
3	刘瑞兰	西安交通大学能源与动力学院核能系	14	88	5.0	9.0
4	尚智	西安交通大学能源与动力学院核能系	7	14	3.0	3.0