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摘要：本发明公开了基于硬编码物理信息神经网络的奇异偏微分方程求解方法，涉及偏微分方程求解技术领域，解决了现有的物理信息神经网络对边界层问题的求解精度低的技术问题；本发明基于偏微分方程信息确定方程的计算域和边界条件；通过在计算域内选取采样点，作为神经网络的输入；基于多层感知机的结构设计并建立神经网络；基于方程的边界条件设置边界掩码，并通过边界掩码对边界条件进行硬约束；通过设计方程损失，得到损失函数；通过使用优化算法对物理信息神经网络的权重和偏置参数进行调整，得到目标物理信息神经网络；基于目标物理信息神经网络对偏微分方程进行求解，解决了上述技术问题。
主权项：1.基于硬编码物理信息神经网络的奇异偏微分方程求解方法，其特征在于，包括：步骤一：基于偏微分方程信息确定方程的计算域和边界条件；步骤二：通过在计算域内选取采样点，作为神经网络的输入；步骤三：基于多层感知机的结构设计并建立神经网络，得到物理信息神经网络；步骤四：基于方程的边界条件设置边界掩码，并通过边界掩码对边界条件进行硬约束；步骤五：通过设计方程损失，得到损失函数；步骤六：通过使用优化算法对物理信息神经网络的权重和偏置参数进行调整，得到目标物理信息神经网络；基于目标物理信息神经网络对偏微分方程进行求解。
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百度查询： 安徽工业大学 基于硬编码物理信息神经网络的奇异偏微分方程求解方法
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