RUS  ENG ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Ж. вычисл. матем. и матем. физ.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 2017, том 57, номер 1, страницы 133–143 (Mi zvmmf10513)  

Эта публикация цитируется в 2 научных статьях (всего в 2 статьях)

Решение краевых задач математической физики с помощью сетей радиальных базисных функций

В. И. Горбаченко, М. В. Жуков

440026 Пенза, ул. Красная, 40, Пензенский гос. ун-т

Аннотация: Развивается нейросетевой метод решения краевых задач математической физики, в частности, на основе метода доверительных областей разработан метод обучения сетей радиальных базисных функций, позволяющий существенно сократить временные затраты на настройку их параметров, а также предложен метод решения коэффициентных обратных задач, не требующий построения и решения сопряженных задач. Библ. 33. Фиг. 7.

Ключевые слова: краевые задачи математической физики, нейронные сети, сети радиальных базисных функций, обучение нейронных сетей, метод доверительных областей, коэффициентные обратные задачи.

Финансовая поддержка Номер гранта
Российский фонд фундаментальных исследований 16-08-00906_а
14-01-00660_а
14-01-00733_а
Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ (коды проектов 16-08-00906 А, 14-01-00660 А, 14-01-00733 А).


DOI: https://doi.org/10.7868/S0044466917010082

Полный текст: PDF файл (786 kB)
Первая страница: PDF файл
Список литературы: PDF файл   HTML файл

Англоязычная версия:
Computational Mathematics and Mathematical Physics, 2017, 57:1, 145–155

Реферативные базы данных:

Тип публикации: Статья
УДК: 519.63
Поступила в редакцию: 03.02.2016
Исправленный вариант: 27.06.2016

Образец цитирования: В. И. Горбаченко, М. В. Жуков, “Решение краевых задач математической физики с помощью сетей радиальных базисных функций”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 57:1 (2017), 133–143; Comput. Math. Math. Phys., 57:1 (2017), 145–155

Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{GorZhu17}
\by В.~И.~Горбаченко, М.~В.~Жуков
\paper Решение краевых задач математической физики с помощью сетей радиальных базисных функций
\jour Ж. вычисл. матем. и матем. физ.
\yr 2017
\vol 57
\issue 1
\pages 133--143
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/zvmmf10513}
\crossref{https://doi.org/10.7868/S0044466917010082}
\elib{http://elibrary.ru/item.asp?id=28107153}
\transl
\jour Comput. Math. Math. Phys.
\yr 2017
\vol 57
\issue 1
\pages 145--155
\crossref{https://doi.org/10.1134/S0965542517010079}
\isi{http://gateway.isiknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcApp=PARTNER_APP&SrcAuth=LinksAMR&DestLinkType=FullRecord&DestApp=ALL_WOS&KeyUT=000394351900012}
\scopus{http://www.scopus.com/record/display.url?origin=inward&eid=2-s2.0-85013077960}


Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/zvmmf10513
  • http://mi.mathnet.ru/rus/zvmmf/v57/i1/p133

    ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru


    Citing articles on Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles on Google Scholar: Russian articles, English articles

    Эта публикация цитируется в следующих статьяx:
    1. В. Н. Крутиков, Н. С. Самойленко, “О скорости сходимости субградиентного метода с изменением метрики и его приложения в схемах нейросетевых приближений”, Вестн. Томск. гос. ун-та. Матем. и мех., 2018, № 55, 22–37  mathnet  crossref  elib
    2. Л. Н. Елисов, В. И. Горбаченко, М. В. Жуков, “Обучение методом доверительных областей сетей радиальных базисных функций при решении краевых задач”, Автомат. и телемех., 2018, № 9, 95–105  mathnet; L. N. Elisov, V. I. Gorbachenko, M. V. Zhukov, “Learning radial basis function networks with the trust region method for boundary problems”, Autom. Remote Control, 79:9 (2018), 1621–1629  crossref  isi  elib
  • Журнал вычислительной математики и математической физики Computational Mathematics and Mathematical Physics
    Просмотров:
    Эта страница:232
    Литература:17
    Первая стр.:26

     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2019