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matlab使用BP网络的例子,使用Levenberg Marquardt算法提高训练速度,效果不错-use Matlab BP example, the use of Levenberg Marquardt algorithm to improve training speed, good results
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本程序是BP算法的演示程序, 其中的Levenberg-Marquardt算法具有实用价值.
一、网络训练
程序默认状态是样本训练状态,现将样本训练状态下的如何训练网络进行说明:
1.系统精度:
定义系统目标精度,根据需要定义网络训练误差精度.误差公式是对训练出网络的输出层节点和实际的网络输出结果求平方差的和.
最大训练次数:
默认为10000次,根据需要调整,如果到达最大训练次数网络还未能达到目标精度,程序退出.
3.步长:
默认为0.01,由于采用
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本程序是BP算法的演示程序, 其中的Levenberg-Marquardt算法具有实用价值。随代码还提供帮助文件，非常方便。-BP algorithm Demonstration Program, which Levenberg-Marquardt algorithm has practical value. With the code also provides help files, a very convenient.
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L-M算法。除了动量法(基于梯度下降的训练算法)外，学习率自适应调整策略是BP算法改进的另一种途径，它利用Levenberg-Marquardt优化方法，从而使得学习时间更短。其缺点是，对于复杂的问题，该方法需要很大的存储空间。 -L-M algorithm. In addition to momentum (based on the gradient descent algorithm for training), learning rate adaptive strategy is to i
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使用Levenberg-Marquart算法（最小二乘法）对BP神经网络进行训练，克服了传统BP算法收敛慢，容易收敛于局部最小值等缺点-use Levenberg-Marquardt algorithm to overcome some disadvantages like slow convergence which traditional BP neural network usually has
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神经网络仿真工具，本程序是BP算法的演示程序, 其中的Levenberg-Marquardt算法具有实用价值.-Neural network simulation tool, this program is BP algorithm demo program in which the Levenberg-Marquardt algorithm has practical value.
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levenberg-marquardt算法用于模糊系统训练-levenberg-marquardt algorithm for fuzzy system training
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bp神经网络，
Levenberg-Maquardt算法-BPANN
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NNBP 1.0使用说明,NNBP是BP算法的演示程序, 其中的Levenberg-Marquardt算法具有实用价值-NNBP 1.0 instructions, NNBP is BP algorithm demo program, the Levenberg-Marquardt algorithm which has practical value
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单输出函数Y=SIN(X)逼近问题的bp程序:假设网络结构为3--2--1，输入维数M,共N个样本,一般输入不算层，输出算层- 激活函数: hardlim---(0,1),hardlims---（-1,1),purelin,logsig---(0,1),tansig----(-1,1)
softmax,poslin,radbas,satlin,satlins,tribas
训练算法: 1.traingd,traingdm,traingda(variable l
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BP神经网络算法用来拟合加噪信号，并以动量梯度下降算法和减少内存的Levenberg-Marquardt算法两种训练方法进行该实例下的性能对比-BP neural network algorithm used to fit the noise signal, and to reduce the momentum gradient algorithm and memory Levenberg-Marquardt algorithm two training methods to compare t
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