基于闭区间上的神经网络迭代计算模型与方法

摘要

迭代算法被广泛应用于代数方程求解中,但传统的迭代方法通常对初值的选取要求很高,在迭代过程中不能给出迭代误差,计算得到的单一近似解也具有一定的局限性.把区间迭代算法与神经网络相结合,提出了一种基于闭区间上神经网络迭代计算模型与方法,该方法与传统的迭代方法相比,具有收敛速度快、误差小等特点.最后,通过数值算例表明,该方法是有效的、可行的,能够快速地获得任意代数方程的根.