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- 基于组合神经网络的时间分数阶扩散方程计算方法北大核心CSCDCSTPCD摘要:该文首次采用一种组合神经网络的方法,求解了一维时间分数阶扩散方程.组合神经网络是由径向基函数(RBF)神经网络与幂激励前向神经网络相结合所构造出的一种新型网络结构.首先,利用该网络结构构造出符合时间分数阶扩散方程条件的数值求解格式,同时设置误差函数,使原问题转化为求解误差函数极小值问题;然后,结合神经网络模型中的梯度下降学习算法进行循环迭代,从而获得神经网络的最优权值以及各项最优参数,最终得到问题的数值解.数值算例验证了该方法的可行性…查看全部>>
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- 基于串并行混合神经网络的汽车胎号识别方法北大核心CSCDCSTPCD
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- 基于事件画像和案例推理的社区工单处置CSTPCD
- 利用离散正交多项式组合神经网络建立聚合物分子量分布灰箱模型北大核心CSCDCSTPCD
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- 基于谱相关特性和组合神经网络的数字调制信号识别北大核心CSCDCSTPCD
- 一种基于组合神经网络的时间序列预测方法CSCD