EM-NNs-BR神经架构

一种融合Euler-Maruyama知识与贝叶斯正则化的预测型外生输入神经网络，为随机癌症病毒疗法的群体动态提供高精度代理求解。

Anwar, Nabeela · Kiran, Shahzadi · Raja, Muhammad Asif Zahoor · Khan, Junaid Ali · Shoaib, Muhammad · Kiani, Adiqa Kausar

Expert Systems with Applications 2027

技术优势

误差极低

代理解与Euler-Maruyama参考解之间的绝对误差和均方误差都很小，预测可靠。

无需重解方程

训练好的神经网络可直接预测新参数组合下的系统行为，绕过耗时的数值求解。

应用场景

• 随机动力系统求解：用训练好的网络快速预测随机系统状态，替代逐次数值求解。
• 医疗决策支持：为癌症病毒疗法的参数选择提供快速预测，辅助治疗决策。