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改进的基于神经网络的非线性多元回归分析

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摘要

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.

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来源
《计算技术与自动化》|2004年第4期|23-2433|共3页
作者
谷廷华; 邱磊; 陈教料;
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作者单位

浙江工业大学机电工程学院,浙江,杭州,310032;

浙江工业大学机电工程学院,浙江,杭州,310032;

浙江工业大学机电工程学院,浙江,杭州,310032;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
神经网络; 非线性回归分析; Levenberg-Marquardt算法;
入库时间 2022-08-18 04:43:45

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