求解非线性方程组的迭代神经网络算法

摘要

求解非线性方程组是工程研究中的基本问题,普通的求解算法均具有一定的缺点,通用性不强.神经网络能以任意精度逼近非线性函数,利用它逼近非线性方程组的函数的反函数,提出了通用性较强的数值求解方法.首先,给出了不需迭代的简单神经网络算法;然后,针对给定求解区域偏大和不准确的问题,提出了缩小与改变求解区域的迭代神经网络算法.这两种算法均进行了实例求解,结果表明,两种算法格式简单,求解时间短,精度高,具有较高的应用价值,在理论研究和工程实践中具有较大应用前景.最后分析了算法的优点和改进方向.