基于神经网络的递推分块方法求任意高阶多项式的根

提出一种新的基于约束学习神经网络的递推分块方法, 来分批(块)求解任意高阶多项式的任意数(小于多项式的阶)个根(包括复根). 同时给出了基于多项式中根与系数间的约束关系构造的用于求根的BP网络约束学习算法, 提出了对应的学习参数的自适应选择方法. 实验结果表明, 这种分块神经求根方法, 相对传统方法, 能够快速有效地获得任意高阶多项式对应的根.