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在Powell重启动共轭梯度法基础上，利用共轭迭代过程产生的二阶导数信息，构造出当前点的牛顿方向，从而得出一类快速共轭梯度法。用于神经网络逼近非线性函数的学习结果表明，该算法的收敛速度均高于使用相同构造公式的共轭梯度算法。
共轭梯度与牛顿混杂算法及在神经网络的应用
【摘 要】
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在Powell重启动共轭梯度法基础上，利用共轭迭代过程产生的二阶导数信息，构造出当前点的牛顿方向，从而得出一类快速共轭梯度法。用于神经网络逼近非线性函数的学习结果表明，该算法
【机 构】
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中国矿业大学信电学院高科技应用研究所
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2004年35期
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