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设计贝叶斯正则化方法来求解分数 Layla 和 Majnun 系统
Mathematics ( IF 2.2 ) Pub Date : 2023-09-04 , DOI: 10.3390/math11173792 Zulqurnain Sabir , Atef Hashem , Adnène Arbi , Mohamed Abdelkawy
Mathematics ( IF 2.2 ) Pub Date : 2023-09-04 , DOI: 10.3390/math11173792 Zulqurnain Sabir , Atef Hashem , Adnène Arbi , Mohamed Abdelkawy
目前的工作提供了基于分数阶 Layla 和 Majnun 模型（MFLMM）的数学模型的数值解。提供了一种基于软计算随机的贝叶斯正则化神经网络方法 (BRNNA) 来研究 MFLMM 的数值成果。将非线性系统分为两种动力学，通过结果比较观察BRNNA的正确性。此外，绝对误差的可降低性能提高了计算 BRNNA 的准确性。选择了 20 个神经元以及训练 74% 和 13% 的数据统计，用于授权和测试。使用相关/回归、误差直方图和状态值转换来证明所设计的 BRNNA 的一致性，以求解 MFLMM。
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更新日期：2023-09-06
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