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首页> Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society> Solver-in-the-loop joint operator learning: Fractional Laplace-Beltrami features for interface reconstruction.

Solver-in-the-loop joint operator learning: Fractional Laplace-Beltrami features for interface reconstruction.

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第一作者： Yangyang,Zheng
第一单位： School of Mathematics and Computational Science, Xiangtan University, Xiangtan, Hunan, China.
作者： Yangyang,Zheng [1] ; Huayi,Wei [2] ; Shuhao,Cao [3] ; Ruchi,Guo [4]
作者单位： School of Mathematics and Computational Science, Xiangtan University, Xiangtan, Hunan, China. [1] School of Mathematics and Computational Science, Xiangtan University, National Center for Applied Mathematics in Hunan, Hunan Key Laboratory for Computation and Simulation in Science and Engineering, Xiangtan, 411105, China. Electronic address: weihuayi@xtu.edu.cn. [2] School of Science and Engineering, University of Missouri-Kansas City, Kansas City, Missouri, United States. Electronic address: scao@umkc.edu. [3] School of Mathematics, Sichuan University, Chengdu, Sichuan, China. Electronic address: ruchiguo@scu.edu.cn. [4]
关键词 Direct sampling methodsElectrical impedance tomographyFinite element packageInverse problemsLearnable fractional orderOperator learning
DOI 10.1016/j.neunet.2026.109067
PMID 42214933
发布时间 2026-06-21
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Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society

Neural networks

2026年203卷

109067页

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