改進(jìn)的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性多元回歸分析
2004-01-01 00:00:00谷廷華邱磊陳教料
計(jì)算技術(shù)與自動(dòng)化 2004年4期
摘 要：介紹了Levenberg—Marquardt算法來加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程，并且為了使得網(wǎng)絡(luò)回歸分析結(jié)果具有良好的泛化能力，在訓(xùn)練算法的目標(biāo)函數(shù)中綜合了網(wǎng)絡(luò)權(quán)值因素。最后對(duì)所給出的算法進(jìn)行了實(shí)例仿真，仿真結(jié)果表明該算法不僅具有較好的數(shù)據(jù)擬合精度，而且具有很好的泛化性能。
關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；非線性回歸分析；Levenberg—Marquardt算法
中圖分類號(hào)：TP183
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A
文章編號(hào)：1003—6199(2004)04—0023—02
