本文通过使用深度神经网络对WENO-Z格式的非线性权重进行改进，提出了一种新的WENO-Z-NN格式．新格式首先用神经网络去随机扰动有限体积系数集，然后用代表偏微分方程解的波形生成的数据，采用L2正则化来学习扰动的最优函数，最后引入测试函数并结合最小总变差和最小总偏差作为评估依据进行后处理，从而得到新的权重．一维波动方程和一维Euler方程的数值结果表明，无论是在粗网格还是在细网格，本文所提出的WENO-Z-NN格式的激波捕捉能力明显优于传统的WENO-Z和WENO-JS-NN格式．
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