[发明专利]一种基于改进Levenberg-Marquardt的径向基神经网络优化方法在审
| 申请号： | 202111433963.7 | 申请日： | 2021-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN113962369A | 公开（公告）日： | 2022-01-21 |
| 发明（设计）人： | 杨彦霞;王普;高学金 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/06;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 张立改 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种基于改进Levenberg‑Marquardt的径向基神经网络优化方法，属于参数优化技术领域。主要包括三个部分，即“典型样本选取”，“改进Levenberg‑Marquardt的参数优化”和“多步更新规则”。“典型样本选取”步骤：典型样本可以用来近似样本整体，利用样本之间的最小距离来表示多样性构建典型样本集，可以在网络稳定性和快速响应之间取得较好平衡。“改进的LM参数优化”步骤：利用模型参数组合重新定义学习率，消除了奇异点，保证了模型的有效稳定。“多步更新规则”步骤：通过计算典型样本集中的Hessian矩阵和梯度，使用多步更新规则以减少单个样本引入的样本误差，加速了网络收敛。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 levenberg marquardt 径向 神经网络 优化 方法 | ||
【主权项】：
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