Using of the finite element method on compactly supported radial-basis neural networks
- 1 аспирант, кафедра «Вычислительные системы и моделирование», Пензенский государственный педагогический университет им. В. Г. Белинского
Abstract
The overview of meshfree methods is performed. The combination neural network with meshfree finite element method is considered. Using supported radial-basis neural networks for realization finite element method by solution of partial differential equations (PDE). In the capacity of activation function of neurons are chosen compactly supported radial-basis functions. In the capacity of availability proof of method its realization happens.
How to cite
Земскова Ю.Н. Использование метода конечных элементов на компактно поддерживаемых радиально-базисных нейронных сетях // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2010. № 11. С. 11–15.
References
- Liu G. R., Gu Y. T., An Introduction to Meshfree Methods and Their Programming. Springer. 2005. P. 479
- Формалев В. Ф., Ревизников Д. Л. Численные методы. М.: Физматлит. 2004.
- Зенкевич О. Метод конечных элементов в технике: Пер. с англ. под ред. Б. Е. Победря, М.: Мир. 1975.
- Liu, Gui-Rong. Mesh free methods: moving beyond the finite element method. CRC PRESS LLC, 2003. P. 693.
- Classification and Overview of Meshfree Methods / Thomas-Peter Fries, Hermann-Georg Matthies. Institut of Scientic Computing Technical University Braunschweig Brunswick, Germany. Informatik bericht Nr.: 2003-3 July. 2004 (revised). P. 122.
- Осовский С. Нейронные сети для обработки информации: Пер. с польск.И. Д. Рудинского. М.: Финансы и статистика. 2002.
- Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. 2-е изд.: Пер. с англ. М.: Вильямс. 2006.