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摘要：本说明书实施例提供了一种基于物理信息神经网络的偏微分代数方程求解方法及系统，其中，方法包括：对偏微分代数方程进行预处理；采用区域分解划分方案，构建偏微分代数方程物理信息神经网络模型；根据偏微分代数方程的物理信息构建损失函数；设置训练参数，生成训练数据，利用自适应学习率算法对偏微分代数方程物理信息神经网络模型进行迭代训练；使用训练好的偏微分代数方程物理信息神经网络按划分区域的顺序求解偏微分代数方程。本发明解决了偏微分代数方程的数值计算方法复杂，求解精度低的问题。
主权项：1.一种基于物理信息神经网络的偏微分代数方程求解方法，其特征在于，包括：S1.对偏微分代数方程进行预处理；S2.采用区域分解划分方案，构建偏微分代数方程物理信息神经网络模型；S3.根据偏微分代数方程的物理信息构建损失函数；S4.设置训练参数，生成训练数据，利用自适应学习率算法对偏微分代数方程物理信息神经网络模型进行迭代训练；S5.使用训练好的偏微分代数方程物理信息神经网络按划分区域的顺序求解偏微分代数方程。
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百度查询： 广州大学 基于物理信息神经网络的偏微分代数方程求解方法及系统
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