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J-GLOBAL ID：201802265451181747   整理番号：18A0350622

非線形Volterra-Fredholm積分微分方程式のクラスを解くための進化的コンピュータ知能【Powered by NICT】

Evolutionary computational intelligence in solving a class of nonlinear Volterra-Fredholm integro-differential equations

著者 (2件)： Kashkaria Bothayna S.H. (Department of Mathematics, Faculty of Science, AL Faisaliah, King Abdulaziz University, Jeddah, Saudi Arabia) ,  Syam Muhammed I. (Department of Mathematical Sciences, UAE University, College of Science, P. O. Box 17551, Al-Ain, United Arab Emirates)
資料名： Journal of Computational and Applied Mathematics  (Journal of Computational and Applied Mathematics)
巻： 311  ページ： 314-323  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0152A  ISSN： 0377-0427  CODEN： JCAMDI  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,混合条件を持つあるクラスの非線形Volterra-Fredholm積分微分方程式を解くための確率的計算知能技術を提示した。フォワード人工ニューラルネットワーク飼料の強度は積分方程式を正確にモデル化するために使用されている。厳密解および他の数値法との比較は,提案した方法の効率を示した。理論的および数値的結果を提示した。提示された方法の解析を示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 積分方程式 ,  モデリング ,  ニューラルネットワーク ,  *積分微分方程式 ,  厳密解 ,  *コンピュータ ,  人工知能

著者キーワード (3件)： Volterra-Fredholm積分微分方程式 ,  計算知能 ,  人工ニューラルネットワーク

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  数値解析,近似法  (AB04000F)

タイトルに関連する用語 (6件)： 非線形 ,  積分微分方程式 ,  クラス ,  進化 ,  コンピュータ ,  知能