计算机工程与设计
計算機工程與設計
계산궤공정여설계
COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN
2008年
21期
5540-5542
,共3页
震荡函数%数值积分%余弦基函数%神经网络%收敛性
震盪函數%數值積分%餘絃基函數%神經網絡%收斂性
진탕함수%수치적분%여현기함수%신경망락%수렴성
针对震荡函数数值积分计算问题,提出了一种基于余弦基函数神经网络模型和学习算法,将该算法应用于求解震荡函数数值积分.通过算例,计算机仿真实验表明,提出的算法相比传统的震荡函数数值积分方法,具有模型简单、计算精度较高、收敛速度快等特点.
針對震盪函數數值積分計算問題,提齣瞭一種基于餘絃基函數神經網絡模型和學習算法,將該算法應用于求解震盪函數數值積分.通過算例,計算機倣真實驗錶明,提齣的算法相比傳統的震盪函數數值積分方法,具有模型簡單、計算精度較高、收斂速度快等特點.
침대진탕함수수치적분계산문제,제출료일충기우여현기함수신경망락모형화학습산법,장해산법응용우구해진탕함수수치적분.통과산례,계산궤방진실험표명,제출적산법상비전통적진탕함수수치적분방법,구유모형간단、계산정도교고、수렴속도쾌등특점.
