Syftet med detta papper är att designa mata framåt neurala nätverk för att lösa andra ordningens singular gränsvärde problem i vanliga differentialekvationer. De neurala nätverken använder principen om bakåtutbredning med olika träningsalgoritmer såsom kvasi-Newton, Levenberg-Marquardt, och Bayesian Regulation. Två exempel anses visa att effektiviteten av att använda nätverkstekniker för att lösa denna typ av ekvationer. Konvergensegenskaperna hos interpoleringsteknikens teknik och noggrannhet beaktas.
Tawfiq och Hussein REF föreslår flera lager FFNN för att lösa enskilda gränsvärdesproblem.
Design Feed Forward Neural Network to Solve Singular Boundary Value Problems
{'venue': None, 'journal': 'International Scholarly Research Notices', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}