📚 Levenberg-Marquardt技术资料

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levenberg-Marquardt算法是一种高效的非线性最小二乘优化方法，广泛应用于信号处理、控制系统及机器学习等领域。它结合了梯度下降法与高斯-牛顿法的优点，在求解复杂模型参数估计问题时表现出色。无论是进行传感器数据拟合还是神经网络训练，掌握这一技术都能显著提升您的项目效率与精度。本站提供19个精选资源，助您深入理解并灵活运用levenberg-Marquardt算法解决实际工程难题。

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本程序是BP算法的演示程序, 其中的Levenberg-Marquardt算法具有实用价值. 一、网络训练 程序默认状态是样本训练状态,现将样本训练状态下的如何训练网络进行说明: 1.系统精度: 定义系统目标精度,根据需要定义网络训练误差精度.误差公式是对训练出网络的输出层节点和实际的网...

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