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  1. TOOL · CL_259350 ·

    新的混合框架将神经网络与经典模型耦合

    研究人员开发了一个混合建模框架,该框架结合了预训练的数值信息神经网络(NINNs)和使用重叠施瓦茨交替法的经典全阶模型(FOMs)。该方法在二维对流-扩散方程的对流主导区域进行了测试。研究表明,与传统的物理信息神经网络(PINNs)不同,单片NINN可以在没有域分解的情况下进行精确训练。该混合框架将预训练的NINN与相邻的FOM耦合,在施瓦茨迭代期间保持NINN权重固定,并通过自顶向下和自底向上两种训练策略实现了与全FOM-FOM施瓦…