《表1 方程 (8) 的近似解析解与精确解比较:x1 (t)》

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《几类微分-代数方程的神经网络求解法》

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将神经网络的隐含层数设为1，单元数设为10，并在[0，1]s时间区域内随机取20个样本点来训练神经网络，得到近似解及误差.限于篇幅，3组参数vik，wik及bik此处未给出.图2给出了一组结果，表1~3定量地比较了精确解与近似解析解的相对误差.可以看到，应用前馈人工神经网络的方法所得的结果与精确解相当吻合.可见把前馈人工神经网络应用在Hessenberg指标1型微分-代数系统的求解上是可行的.