Levenberg-Marquardt
共 15 篇文章
Levenberg-Marquardt 相关的电子技术资料，包括技术文档、应用笔记、电路设计、代码示例等，共 15 篇文章，持续更新中。
基于ARM和C8051F206的PPLN电光滤波器控制系统
进入新世纪，通信网正在向下一代网络(NGN，New Generation Network)发展，密集波分复用技术(DWDM)对光网络内传输信号的功率均衡性有了更高的要求。掺铒光纤放大器(EDFA)中铒纤固有的放大自发辐射(ASE)不平坦特性及其在系统中的级联累积效应使其增益失衡加剧，限制DWDM系统的长距离传输，解决的方法就是对其进行功率均衡。当前的功率均衡主要来源于EDFA中动态增益均衡器(DG
基于MSP430单片机的太阳光辐照测量系统设计
<p>本文设计了一种基于MSP430单片机的太阳辐照测量系统。系统以MSP430单片机为硬件核心控制器,采用硅光电池将光照度转换为电流,经过电流-电压转换放大电路,实现微电流转换放大,使用MSP430自带的12位A/D转换器进行处理,并且通过NRF905无线收发模块实现数据无线传输。利用麦夸特(Levenberg-Marquardt)算法对测试数据进行拟合,结果表明,该系统使用灵活、功耗低、电路简
用gsl实现Levenberg-Marquardt算法
用gsl实现Levenberg-Marquardt算法
％ Train a two layer neural network with the Levenberg-Marquardt ％ method. ％ ％ If desired, it is p
％ Train a two layer neural network with the Levenberg-Marquardt
％ method.
％
％ If desired, it is possible to use regularization by
％ weight decay. Also pruned (ie. not fully connected) networks can
bp神经网络算法是解决最优化问题的先进算法之一
bp神经网络算法是解决最优化问题的先进算法之一，本论文讨论了神经网络中使用最为广泛的前馈神经网络。其网络权值学习算法中影响最大的就是误差反向传播算法（back-propagation简称BP算法）。BP算法存在局部极小点，收敛速度慢等缺点。基于优化理论的Levenberg-Marquardt算法忽略了二阶项。该文讨论当误差不为零或者不为线性函数即二阶项S(W)不能忽略时的Hesse矩阵的近似计算，
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。随代码还提供帮助文件
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。随代码还提供帮助文件，非常方便。
Java实现的各种数学算法
Java实现的各种数学算法，如矩阵运算，
levenberg-marquardt优化算法等。
神经网络进行手写数字识别： 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. 带有图形界面
神经网络进行手写数字识别：
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.
带有图形界面
L-M算法。除了动量法(基于梯度下降的训练算法)外
L-M算法。除了动量法(基于梯度下降的训练算法)外，学习率自适应调整策略是BP算法改进的另一种途径，它利用Levenberg-Marquardt优化方法，从而使得学习时间更短。其缺点是，对于复杂的问题，该方法需要很大的存储空间。
C/C++ implementation of the Levenberg-Marquardt non-linear least squares algorithm. levmar includes
C/C++ implementation of the Levenberg-Marquardt non-linear
least squares algorithm. levmar includes double and single precision LM versions, both
with analytic and finite difference approximated jac
Levenberg-Marquardt最小二乘拟合
Levenberg-Marquardt最小二乘拟合
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 var
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
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络输出结果求平方差的和.
最大训练次数:
默认为10000次,根据需要调整,如果到达最大训练次数
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
基于GA与L-M优化算法的变压器故障诊断研究
<span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 'Trebuchet MS', Arial; line-height: 21px; ">利用MATLAB环境建立一个用于变压器故障诊断的ＢＰ网络模型。首先利用具有全局寻优功能的遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化，然后采用L-M（Levenberg-Marquardt）优化算法对BP神经网络进行