文献类型：期刊文章

作　　者：杨琦[1] 万华[2]

机构地区：[1]合肥工业大学 [2]94655部队

出　　处：《弹箭与制导学报》

年　　份：2006

卷　　号：26

期　　号：3

起止页码：192-194

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2004、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、核心刊

摘　　要：基于径向基神经网络(RBFN)的偏微分方程(PDE)求解算法中,仅通过搜索最佳权值逼近方程解,精度有限。实际上在建立的RBFN中可能存在对求解PDE贡献很小的但是增加算法复杂度的神经元,或者缺少对方程解贡献很大的辅助神经元。基于这个事实我们提出一种新的算法:在搜索最佳权值同时调整RBFN结构,删除对方程解贡献小的神经元,增加对方程解贡献大的辅助神经元;采用最小均方误差梯度下降法得到最优权值;最后得到PDE的逼近解。仿真实验表明新算法较传统的RBFN算法,精度更高,误差收敛速度更快;可广泛应用于工程实践。

关 键 词：径向基函数 偏微分方程 辅助神经元  

分 类 号：TP13]