Досліджено апроксимацію крайових задач еліптичного типу за допомогою штучної нейронної мережі (ШНМ) на підставі радіально-базисних функцій (РБФ). Сформульовано варіаційний аналог задачі зі штрафом. Нейромережу побудовано на підставі РБФ типу Гауса. Навчання мережі полягає у мінімізації функціонала похибки, результатом якого буде розв'язок сформульованої варіаційної задачі. Алгоритм навчання ШНМ налаштовує невідомі параметри РБФ (центри, ширини та ваги) за допомогою методу Ньютона. Для практичної реалізації алгоритму розроблено програмне забезпечення, яке використовує паралельні обчислення. Такий підхід значно прискорює час навчання нейронної мережі. Проведено дослідження задач еліптичного типу з відомим аналітичним розв'язком на мережах з різною кількістю нейронів. Обчислено відносну похибку розв'язку та порядок збіжності. РБФ-мережа надає змогу одержати розв'язки високої точності й оптимально використати ресурси комп'ютера.

  Повний текст PDF - 535.354 Kb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"