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Levenberg-Marquarat

a copylefted C/C++ implementation of the Levenberg-Marquardt non-linear least squares algorithm

a copylefted C/C++ implementation of the Levenberg-Marquardt non-linear least squares algorithm

標(biāo)簽： Levenberg-Marquardt implementation copylefted non-linear

上傳時(shí)間： 2013-12-15

上傳用戶：大三三
用gsl實(shí)現(xiàn)Levenberg-Marquardt算法

用gsl實(shí)現(xiàn)Levenberg-Marquardt算法

標(biāo)簽： Levenberg-Marquardt gsl 算法

上傳時(shí)間： 2017-07-16

上傳用戶：JIUSHICHEN
A sparse variant of the Levenberg-Marquardt algorithm implemented by levmar has been applied to bund

A sparse variant of the Levenberg-Marquardt algorithm implemented by levmar has been applied to bundle adjustment, a computer vision/photogrammetry problem that typically involves several thousand variables

標(biāo)簽： Levenberg-Marquardt implemented algorithm applied

上傳時(shí)間： 2013-12-23

上傳用戶：wqxstar
基于GA與L-M優(yōu)化算法的變壓器故障診斷研究

利用MATLAB環(huán)境建立一個(gè)用于變壓器故障診斷的ＢＰ網(wǎng)絡(luò)模型。首先利用具有全局尋優(yōu)功能的遺傳算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化，然后采用L-M（Levenberg-Marquardt）優(yōu)化算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，從而達(dá)到加快網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度，避免訓(xùn)練過程陷入局部極小點(diǎn)的目的。最后，詳細(xì)記錄網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出，并與期望輸出做對比研究，最終證實(shí)了此網(wǎng)絡(luò)達(dá)到了設(shè)計(jì)要求，可用于變壓器的故障診斷。

標(biāo)簽： L-M 優(yōu)化算法變壓器故障診斷

上傳時(shí)間： 2013-10-11

上傳用戶：hz07104032
L-M算法。除了動(dòng)量法(基于梯度下降的訓(xùn)練算法)外

L-M算法。除了動(dòng)量法(基于梯度下降的訓(xùn)練算法)外，學(xué)習(xí)率自適應(yīng)調(diào)整策略是BP算法改進(jìn)的另一種途徑，它利用Levenberg-Marquardt優(yōu)化方法，從而使得學(xué)習(xí)時(shí)間更短。其缺點(diǎn)是，對于復(fù)雜的問題，該方法需要很大的存儲(chǔ)空間。

標(biāo)簽： L-M 算法動(dòng)量梯度

上傳時(shí)間： 2014-01-04

上傳用戶：ommshaggar
提供了幾種數(shù)據(jù)擬合的c++代碼：1 直線擬合(FIT)；2 線性最小二乘法((LFIT, COVSRT), (SVDFIT, SVDVAR)(oddity), (FPOLY, FLEG)(exampl

提供了幾種數(shù)據(jù)擬合的c++代碼：1 直線擬合(FIT)；2 線性最小二乘法((LFIT, COVSRT), (SVDFIT, SVDVAR)(oddity), (FPOLY, FLEG)(example))；3 非線性最小二乘法((MRQMIN(Levenberg-Marguardt), MRQCOF(evaluation)), FGAUSS(example))；4 絕對值偏差最小的直線擬合(MEDFIT(cal para), ROFUNC(example))。

標(biāo)簽： COVSRT SVDFIT SVDVAR oddity

上傳時(shí)間： 2014-01-09

上傳用戶：bjgaofei
bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是解決最優(yōu)化問題的先進(jìn)算法之一

bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是解決最優(yōu)化問題的先進(jìn)算法之一，本論文討論了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中使用最為廣泛的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其網(wǎng)絡(luò)權(quán)值學(xué)習(xí)算法中影響最大的就是誤差反向傳播算法（back-propagation簡稱BP算法）。BP算法存在局部極小點(diǎn)，收斂速度慢等缺點(diǎn)?；趦?yōu)化理論的Levenberg-Marquardt算法忽略了二階項(xiàng)。該文討論當(dāng)誤差不為零或者不為線性函數(shù)即二階項(xiàng)S(W)不能忽略時(shí)的Hesse矩陣的近似計(jì)算，進(jìn)而訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。

標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法算法

上傳時(shí)間： 2015-12-31

上傳用戶：wendy15
Java實(shí)現(xiàn)的各種數(shù)學(xué)算法

Java實(shí)現(xiàn)的各種數(shù)學(xué)算法，如矩陣運(yùn)算， levenberg-marquardt優(yōu)化算法等。

標(biāo)簽： Java 算法

上傳時(shí)間： 2014-11-27

上傳用戶：Shaikh

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