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医学博士库钦斯基。；博查特，M。；R·克莱伯。；科涅斯，A。；纽伦堡，C。

基于神经网络的磁流体动力学特征函数分类。 （英语） Zbl 1483.76070号

J.计算。申请。数学。 406，文章ID 113889，8 p.（2022）.
摘要：我们提出了一种基于傅里叶分解的方法，该方法由神经网络辅助，用于对理想磁流体力学中出现的算子的特征函数进行分类。神经网络根据单个傅里叶模式进行训练，从而增强了分类的鲁棒性。在我们的测试中，该算法对93.5%的数据进行了正确分类，并返回剩下的6.5%用于手动分类。误识特征函数的概率估计为0.03%。考虑到在其他领域的潜在应用，讨论保持相当笼统。

MSC公司：

76×05 电磁场中的电离气体流动；浆流
76周05 磁流体力学和电流体力学
76平方米 谱方法在流体力学问题中的应用
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
92秒20 生物研究、人工生命和相关主题中的神经网络

关键词：

傅里叶分解；磁流体动力学谱；神经网络；阿尔芬波；完美机器学习模型

软件：

脚轮；github；凯拉斯
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.D.库钦斯基}等人，《计算杂志》。申请。数学。406，文章ID 113889，8 p.（2022；Zbl 1483.76070）
全文： 内政部

参考文献：

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