Физически-информированные нейронные сети при решении коэффициентных обратных задач

Название	Физически-информированные нейронные сети при решении коэффициентных обратных задач
Авторы	Кузнецов Е. Б.¹, Леонов С. С.^{1, 2} ¹ФГАОУ ВО «Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)» ²ФГАОУ ВО «Российский университет дружбы народов имени Патриса Лумумбы»
Аннотация	В работе рассмотрен процесс создания полуэмпирических рекуррентных нейронных сетей, относящихся к классу физически-информированных нейронных сетей. Предложен подход к построению архитектуры полуэмпирической сети, использующий неявные схемы семейства Рунге-Кутты, который позволяет получить аналитическое функциональное выражение эквивалентное предобученной рекуррентной нейронной сети. Апробация предложенного подхода проведена на тестовой линейной слабо жесткой начальной задаче с одним скалярным параметром.
Ключевые слова	полуэмпирические нейронные сети, физически-информированные нейронные сети, идентификация, коэффициентная обратная задача.
Образец ссылки на статью	Кузнецов Е. Б., Леонов С. С. Физически-информированные нейронные сети при решении коэффициентных обратных задач [Электронный ресурс] // Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ: Сборник материалов XII Всероссийской научной молодежи школы-семинара имени Е.В. Воскресенского (Саранск, 21-24 июля 2026 г.). - С. 109-114. Режим доступа: https://conf.svmo.ru/files/2026/papers/paper85.pdf. - Дата обращения: 25.09.2026.

МАТЕРИАЛЫ НАУЧНЫХ КОНФЕРЕНЦИЙ И ШКОЛ-СЕМИНАРОВ

Физически-информированные нейронные сети при решении коэффициентных обратных задач

Контакты