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本文对LMS牛顿算法中的梯度矢量用当前时刻的梯度估计代替前一时刻的梯度估计和矩阵求逆定理导出了一种修正LMS牛顿算法.对该算法收敛性的理论分析表明算法对步长因子μ>0是绝对收敛的,计算机数值仿真显示该算法的收敛性能好于LMS牛顿算法的收敛性能.
一种修正LMS牛顿算法
【摘 要】
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本文对LMS牛顿算法中的梯度矢量用当前时刻的梯度估计代替前一时刻的梯度估计和矩阵求逆定理导出了一种修正LMS牛顿算法.对该算法收敛性的理论分析表明算法对步长因子μ>0是
【机 构】
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华南理工大学,华南理工大学
【出 处】
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电路与系统学报
【发表日期】
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2004年3期
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