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介绍了Levenberg-Marquardt算法来加速神经网络的训练过程,并且为了使得网络回归分析结果具有良好的泛化能力,在训练算法的目标函数中综合了网络权值因素.最后对所给出的算法进行了实例仿真,仿真结果表明该算法不仅具有较好的数据拟合精度,而且具有很好的泛化性能.
改进的基于神经网络的非线性多元回归分析
【摘 要】
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介绍了Levenberg-Marquardt算法来加速神经网络的训练过程,并且为了使得网络回归分析结果具有良好的泛化能力,在训练算法的目标函数中综合了网络权值因素.最后对所给出的算法
【机 构】
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浙江工业大学机电工程学院
【出 处】
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计算技术与自动化
【发表日期】
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2004年4期
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