一种数据驱动的五阶多分辨WCNS格式构造方法

本发明公开了一种数据驱动的五阶多分辨WCNS格式构造方法，包括以下步骤：基于具有解析表达式的光滑函数及间断函数构造优化五阶多分辨WCNS格式的样本数据集，所述样本数据集包含五点模板节点值、半节点参考解以及多分辨子模板插值解的第一非线性权重；基于MLP神经网络构建适用于多分辨子模板的训练验证网络并训练模型，所述模型以五点模板节点值作为输入，依次经过差分层、特征提取层、输出层和靶向层，最终输出多分辨子模板插值解的第二非线性权重，构建损失函数进行约束训练；利用所述模型替代五阶多分辨WCNS的插值步骤，构建数据驱动优化的混合格式并使用。