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一种非线性奇异摄动微分方程的神经网络计算方法

摘要

本发明公开了一种非线性奇异摄动微分方程的神经网络计算方法,包括初始化用于训练样本点生成的截断对数正态分布的超参数;初始化神经网络中的隐藏层层数、第i层隐藏层中对应的神经元个数和激活函数;初始化神经网络中所有隐藏层的权重矩阵参数和偏置向量参数;确定优化算法和学习率;从截断对数正态分布中采样得到输入样本点集;通过神经网络构造奇异摄动问题的近似解,并代入微分方程中,得到损失函数。本发明实施例针对非线性奇异摄动方程解的边界层特性,引入了截断对数正态分布采样的方法构造样本点,使得奇异摄动问题的先验信息得到了充分利用,相比传统方法在求解时间和精度上都得到了不同程度的提升。

著录项

  • 公开/公告号CN114297568A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-04-08

    原文格式PDF

  • 申请/专利号CN202111681014.0

  • 申请日2021-12-30

  • 分类号G06F17/13(20060101);G06F17/18(20060101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构44740 深圳市精英创新知识产权代理有限公司;

  • 代理人林燕云

  • 地址 518000 广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室(入驻深圳市前海商务秘书有限公司)

  • 入库时间 2023-06-19 14:48:21

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-04-08

    公开

    发明专利申请公布

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