基于前馈神经网络的函数积分计算

魏海; 董梦思

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基于前馈神经网络的函数积分计算

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由于三层前馈神经网络可以逼近任何连续函数,因此可以利用三层前馈神经网络来逼近被积函数的原函数,并计算函数的积分.对于定积分、在矩形或长方体区域上的二重积分或三重积分的计算,首先构造一个三层前馈神经网络,通过训练网络使其在积分区域上对输入量的导数值、二阶混合偏导数值或三阶混合偏导数值等于相应被积函数值,训练好的网络就可逼近被积函数的原函数.对于非矩形或非长方体区域上的二重积分或三重积分,可通过换元法将积分区域转化为矩形或长方体区域.实例分析表明该方法理论简单、思路清晰、易于实现,同时精度也能得到满足.

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来源
《计算机应用》 |2013年第z2期|83-85|共3页
作者
魏海; 董梦思;
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作者单位

昆明理工大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
前馈神经网络; 函数积分; 偏导数; 原函数; 精度;

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