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基于幂基函数变步长神经网络求解数值积分 被引量:2

SOLVING NUMERICAL INTEGRATION BASED ON POWER BASIS VARIABLE STEP NEURAL NETWORK
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摘要 提出一种基于幂基函数变步长神经网络算法求解数值积分的新方法,证明了该算法的收敛性以及数值积分的求解定理及推论。通过典型数值积分算例,计算机仿真实验表明,提出的基于幂基函数变步长神经网络积分算法相比传统的数值积分方法,具有计算精度高、收敛速度快、算法稳定等特点。 A new approach for solving numerical integration problem based on power basis variable step neural network algorithm is put forward,and the convergence of this algorithm,the theorems of solution and the deductions of numerical integration are proved.Computer simulation experiments show through examples of typical numerical integration that compared with traditional numerical integration method,the approach presented in the paper has the characteristics of higher convergence rate,higher accuracy and higher stability.
作者 李哲 王冬冬
出处 《计算机应用与软件》 CSCD 2011年第9期123-125,共3页 Computer Applications and Software
基金 广西自然科学基金(0832082) 青岛滨海学院科技立项(2009K09)
关键词 神经网络 变步长 幂基函数 数值积分 Neural network Variable step Power basis Numerical integration
  • 相关文献

参考文献6

二级参考文献32

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共引文献55

同被引文献28

引证文献2

二级引证文献1

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