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应用人工神经网络求解边界层微分方程
引用本文:张永恒,粱士轩,王良璧. 应用人工神经网络求解边界层微分方程[J]. 甘肃科学学报, 2007, 19(4): 97-99
作者姓名:张永恒  粱士轩  王良璧
作者单位:兰州交通大学,机电工程学院,甘肃,兰州,730070
基金项目:国家高技术研究发展计划(863计划) , 兰州交通大学校科研和教改项目
摘    要:打靶法是一种将常微分方程边值问题转化为初值问题求解的方法,分析和计算表明:打靶的过程可用优化算法实现.应用Hopfield人工神经网络算法求解了沿等壁温竖壁自然对流层流边界微分方程,与其他几种优化算法比较,其计算精度较高.应用解非线性方程的Newton法和拟Newton法求解该问题时,初值选择存在不可行区域,而优化算法对初值选择要求较低.

关 键 词:微分方程  人工神经网络  优化设计  打靶法
文章编号:1004-0366(2007)04-0097-03
收稿时间:2007-09-03
修稿时间:2007-09-03

Solving Boundary Layer Differential Equations with Artificial Neural Network
ZHANG Yong-heng,LIANG Shi-xuan,WANG Liang-bi. Solving Boundary Layer Differential Equations with Artificial Neural Network[J]. Journal of Gansu Sciences, 2007, 19(4): 97-99
Authors:ZHANG Yong-heng  LIANG Shi-xuan  WANG Liang-bi
Affiliation:College of Mechanoelectric Engineering, Lanzhou J iaotong University, Lanzhou, 730070, China
Abstract:
Keywords:differential equation   artificial neural network   optimum
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
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