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在本文中,我们扩展了无线搜索的下降算法来解决无约束的优化问题。 在温和的条件下,它的全球融合得以确立。 此外,我们将搜索方向概括为更通用的形式,并获得了相应算法的全局收敛性。 数值结果表明,该算法是有
带惩罚项的复神经网络学习算法的收敛性,费舟莹,董健,本文对两层复值BP神经网络中带有惩罚项的批处理梯度算法的收敛性问题进行分析与研究,给出了在网络训练过程中误差函数是单调下降�
针对标准灰狼优化算法在求解复杂工程优化问题时存在求解精度不高和易陷入局部最优的缺点,提出一种新型灰狼优化算法用于求解无约束连续函数优化问题。该算法首先利用反向学习策略产生初始种群个体,为算法全局搜索奠
lms算法,详细介绍了lms算法的原理,并分析了滤波性能。
Convergence of solutions in finite element calculation
国防工业大学高数(一)课件。。。。。与国防工业大学出的书配套课件。
matlab 程序实现的神经网络拟合的全部过程。 完整的程序,全部的数据。
为了寻找同时具有良好的收敛性和数值表现的共轭梯度法.将CD方法和LS方法结合,选用推广的Wolfe线搜索,构造出一类新的混合共轭梯度法.新的混合共轭梯度法不需要限制推广的Wolfe线搜索条件中的参数,
对于约束优化问题,目前提出的差分进化算法大多采用罚函数法,但此方法对罚参数有很强的依赖性.基于此,把约束优化问题中的约束条件当作一个目标函数,从而把约束优化问题转化为有两个目标函数的多目标优化问题.借
一种基于人工免疫的图像分割算法,图像分割技术的邻域
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