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創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(已修改)

2025-06-07 03:49 本頁面
 

【正文】 井岡山大學(xué)大學(xué)生創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)計(jì)劃項(xiàng)目 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在數(shù)學(xué)建模中的應(yīng)用 項(xiàng)目負(fù)責(zé)人:陳明鋒 參 與 成 員:黃發(fā)水 劉建軍 溫小鋅 羅森平 指 導(dǎo) 老 師:鄧志云 ? 1. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)學(xué)建模中的應(yīng)用 在熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( Neural Networks,簡稱 NN)的基本原理(其中包括 NN的發(fā)展歷史、基本模型、研究現(xiàn)狀、分類以及學(xué)習(xí)規(guī)則等)的基礎(chǔ)上,掌握三種常用 NN模型(即單層前向網(wǎng)絡(luò)模型、線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型)及其 MATLAB仿真算法 。 目前 NN主要應(yīng)用在電子科學(xué)計(jì)算、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、電器工程等高端領(lǐng)域 一、項(xiàng)目的建設(shè)目標(biāo) 而研究 NN算法在數(shù)學(xué)建模中的應(yīng)用,特別是數(shù)值計(jì)算方面還十分欠缺,這正是我們立題的意義和創(chuàng)新所在。即將 NN算法應(yīng)用到數(shù)學(xué)建模方法領(lǐng)域,包括 線性優(yōu)化、非線性優(yōu)化、非線性方程 (組 )與微分方程(組)求解、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、經(jīng)濟(jì)預(yù)測、模型分類、模型排序、數(shù)值分析、模型仿真等方面,要掌握其應(yīng)用過程、規(guī)則及 MATLAB語言程序、典型案例分析等。這將極大地促進(jìn)數(shù)學(xué)模型的求解,豐富數(shù)學(xué)建模的算法體系!從一定的程度上也將促進(jìn) NN算法的發(fā)展! ? 2. 將研究的成果應(yīng)用到 2022年全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽 近年來,隨著全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽的深入開展,這項(xiàng)賽事越來越突出一些新的特點(diǎn),即賽題的來源越來越廣、建立的模
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