1.物理神经网络物理神经网络 编辑 物理神经网络是一种类型的人工神经网络,其中可电调整的材料被用来模拟一个的功能神经突触。“物理”神经网络用于强调对用于模拟神经元的物理硬件的依赖,而不是基于软件的方法来模拟神经网络。更一般而言,该术语适用于其他人工神经网络,其中忆阻器或其他电可调电阻材料用于模拟神经突触。 物理神经网络的https://vibaike.com/111076/

2.物理信息神经网络(PINN):将物理知识融合到深度学习中物理信息神经网络(Physics-Informed Neural Networks,简称PINN)是一种结合了深度学习和物理学知识的机器学习模型。与传统的数据驱动的神经网络不同,PINNs 在学习过程中利用物理法则对模型进行指导,从而提高模型泛化能力,特别是在数据较少或噪声较大的情况下。 https://blog.csdn.net/qq_28247201/article/details/136072595

3.一种基于物理信息神经网络的电力电子系统状态监测方法本发明针对pes,采用物理信息神经网络的思想将电路模型信息与数据融合,有效提高模型的泛化性。本文的研究内容对于实际的工程应用具有较高的参考价值。4.发明的目的5.针对纯数据驱动的状态监测方法没有可解释性,在数据量有限的情况下泛化能力差,而纯模型驱动的方法又往往难以精确推导复杂pes动态方程的问题,提出了一种基于https://www.xjishu.com/zhuanli/55/202210239653.html

4.这里有个物理信息神经网络开源项目:含模型软件论文机器之心物理信息神经网络(Physics-Informed Neural Network,PINN)是由布朗大学应用数学的研究团队提出的一种用物理方程作为运算限制的神经网络,用于求解偏微分方程。 偏微分方程是物理中常用的用于分析状态随时间改变的物理系统的公式,该神经网络也因此成为 AI 物理领域中最常见到的框架之一。 https://www.jiqizhixin.com/articles/2021-08-24-2

5.基于物理信息的神经网络:最新进展与展望期刊人工智能机器学习神经网络物理模型偏微分方程 分类号: TP183(自动化基础理论) 资助基金: 南京航空航天大学新教师工作启动基金(90YAH20131)中央高校基本科研业务费(NJ2020023) 论文发表日期: 2022-04-15 在线出版日期: 2022-04-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间) https://d.wanfangdata.com.cn/periodical/jsjkx202204036

6.力学所融合物理神经网络研究取得进展融合物理神经网络(Physics-Informed Neural Network,PINNs)因可以融合数据和方程,并在求解过程中不用划分精细的网格,在相关领域获得了大量应用,并在层流流动和较低雷诺数流动中获得了重要结果。然而,针对强非线性的流体力学方程和复杂的高雷诺数流动,现阶段的PINNs不能有效求解,在工程实用性方面亟需提升。?https://www.cas.cn/syky/202307/t20230705_4926468.shtml

7.基于物理信息的神经网络:最新进展与展望摘要:基于物理信息的神经网络(Physics-informed Neural Networks,PINN),是一类用于解决有监督学习任务的神经网络,它不仅尽力遵循训练数据样本的分布规律,而且遵守由偏微分方程描述的物理定律。与纯数据驱动的神经网络学习相比,PINN在训练过程中施加了物理信息约束,因此能用更少的数据样本学习得到更具泛化能力的模型。近年来https://www.jsjkx.com/CN/abstract/abstract20657.shtml

8.厦门杂志论文发发表投稿引文: Ayensa-Jiménez J,Doweidar MH,Sanz-Herrera JA,Doblare M(2022)使用具有内部变量的物理引导神经网络理解胶质母细胞瘤侵袭。PLoS Comput Biol 18(4):e1010019。https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1010019 编辑 器: Inna Lavrik, OvGU;德国医学院 https://www.lunwen133.com/html/2022/yxqk_gjj_0406/3490.html

9.物理信息神经网络的一种自适应配置点算法物理信息神经网络(physics-informed neural networks, PINN)由于其独特的优势近年来获得了越来越多的关注, 它将深度学习与物理或数学信息结合起来, 具体表现形式主要是在神经网络学习过程中加入偏微分方程(组), 来约束和指导优化神经网络模型的训练, 提高了模型的准确性和泛化能力. 相比于传统偏微分方程数值求解算法, https://lxxb.cstam.org.cn/article/doi/10.6052/0459-1879-24-244?viewType=HTML

10..tex基于物理的神经网络(PINN)综述笔记.tex | 基于物理的神经网络 (PINN) 综述笔记 发表于:2 年前。 本文是《Scientific Machine Learning Through Physics–Informed Neural Networks: Where we are and What’s Next》这篇综述的读书笔记。 神经网络 去reddit讨论 分享给好友https://xhh.club/e/64df5704e545c05bd6565ea0/

11.物理信息神经网络与可积方程的局域波物理信息神经网络与可积方程的局域波,可积系统,物理信息神经网络,孤立子,怪波,非线性局域波https://mall.cnki.net/magazine/Article/CDFD/1022404155.htm

12.基于物理信息的神经网络(PINN)各环节梳理基于物理信息的神经网络(PINN)各环节梳理 BIMSA>BIMSA Thursday Machine Learning Applications Seminar>基于物理信息的神经网络(PINN)各环节梳理https://www.bimsa.cn/talk/1698.html

13.基于物理信息的神经网络算法对快速仿真计算的优化机理依托单位:南京航空航天大学 批准年份:2021 前往基金查询 项目简介 项目名称 基于物理信息的神经网络算法对快速仿真计算的优化机理 项目批准号 学科分类 暂无数据 资助类型 暂无数据 负责人 李野 依托单位 南京航空航天大学 批准年份 2021 起止时间 202201-202512 https://www.medsci.cn/sci/nsfc_show.do?id=2fac1046866ea