- 年份
- 2004（1）
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- 刊名
- 西南交通大学学报（1）
- 作者单位
- 上海交通大学（1）
- 语种
- 汉语（1）
- 关键词
- LM算法（1）
- QuasiNewton算法（1）
- 前馈（1）
- 收敛（1）
- 残量问题（1）
- 神经网络（1）
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- 作者
- 徐晋（1）
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- 适于前馈神经网络的LM-QuasiNewton综合学习新方法北大核心CSCDCSTPCD摘要：为实时解决神经网络学习过程中可能遇到的大残量时的收敛问题,将LM算法与QuasiNewton优化算法结合,构建了一种综合学习算法(LM-QuasiNewton算法).仿真算例表明,该算法较好地解决了残量问题,收敛性与稳定性优于其它权值算法.合学习算法.仿真实例表明,该算法较好地解决了残量问题,在收敛性与稳定性方面优于其它权值算法.