【摘 要】
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提出最近邻Levenberg-Marquardt误差反向传播神经网络算法。针对BP神经网络收敛速度慢的不足,利用Levenberg-Marquardt优化算法进行改进。同时为了提高神经网络的泛化能力,进
【机 构】
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国防科技大学机电工程与自动化学院,北京清河大楼子9
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提出最近邻Levenberg-Marquardt误差反向传播神经网络算法。针对BP神经网络收敛速度慢的不足,利用Levenberg-Marquardt优化算法进行改进。同时为了提高神经网络的泛化能力,进一步基于最近邻算法对样本进行修剪。试验表明,与一般神经网络算法相比,NN-LMBP在改善神经网络泛化能力的基础上,有效地提高了神经网络收敛的速度。
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