【摘 要】
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以提升偏微分方程的求解精度与速度,提出了基于深度学习网络的偏微分方程高精度求解方法.构建多层径向基函数神经网络并确定其结构层数,通过向所构建多层径向基函数神经网络
【机 构】
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陕西邮电职业技术学院 咸阳712000
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以提升偏微分方程的求解精度与速度,提出了基于深度学习网络的偏微分方程高精度求解方法.构建多层径向基函数神经网络并确定其结构层数,通过向所构建多层径向基函数神经网络的各层网络内引进子网络,构造复合多层径向基函数神经网络,提升所构建的多层径向基函数神经网络的实函数逼近性能及运算精度,在此基础上,运用该高精度复合多层径向基函数神经网络对偏微分方程实施求解.通过给出具体的偏微分方程求解实例,对该方法的求解效果实施检验,结果表明,该方法在4层网络结构下具有非常高的求解精度,可较1层提升约1.5个量级,在不同训练样本数量下,均具有较高的求解精度与求解速度,综合性能表现优越.
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