LM神经网络在环境质量评估中的应用

环境质量评估与社会、经济、管理等各个领域紧密相关,是一个多目标、多层次、多因素的复杂系统工程。神经网络可实现非线性关系的隐式表达,据此提出基于Levenberg-Marquardt神经网络的环境质量评估方法,并用MATLAB实现模拟计算。结果表明,该方法不仅简化了评估过程,而且稳定、快捷,预测结果精度较高。     

一种新的快速BP神经网络算法--QLMBP

对反向传播（BP）算法中收敛速度最快的改进版本Levenberg-Marquardt BP（LMBP）进行了研究，找出了收敛速度的瓶颈：迭代控制参数的初始化会严重地影响到算法的选代次数；涉及的矩阵求逆是每次迭代中最耗时的计算；如果每次迭代中的误差平方和没有变小，该次迭代可能需要很长时间．本文通过上下三角（LU）分解去除耗时的矩阵求逆，并采取一维搜索来加速目标函数值的下降，使得LMBP不再依赖于迭代控制参数，从而提出了一种快速神经网络算法QLMBP．QLMBP算法的收敛速度比LMBP算法快100倍左右．     

热电偶径向基神经网络模型研究

介绍了基于Levenberg-Marguardt(LM)算法的改进BP神经网络及其在热电偶特性建模中应用,针对其存在的问题,提出了一种基于径向基(RBF)神经网络建立热电偶特性零误差模型的方法,详细介绍了镍铬-镍硅热电偶特性0~1 370℃无差优化模型的建立过程并与BP神经网络热电偶模型进行了比较,结果表明提出的模型算法简单、精度高、稳定性好,易实现,优于BP网络,对其他传感器应用领域也有借鉴作用.     

非合作航天器间相对位姿的单目视觉确定算法

针对非合作航天器接近操作过程中200m以内的相对位姿参数确定问题,该文充分利用目标航天器已知的结构模型信息,推导了利用单个光学相机实现非合作航天器相对位姿参数测量的迭代算法。与传统的交会对接视觉系统不同,该视觉系统不需要在目标航天器上安装光学特征,而是充分利用了目标航天器的自身结构特征,因此更适用于一般航天器间的相对位姿参数测量。为解决相对位姿单目视觉确定的非线性问题,该文选择了求解非线性问题性能优良的Levenberg—Marquardt算法。最后对该文算法进行数学仿真,仿真结果表明算法的有效性和可靠性,适合航天器在轨实时应用。     

BP神经网络的LM算法及其对颗粒碰撞振动阻尼的预测

介绍了一种BP神经网络的改进Levenberg Marquardt(LM)算法原理,用这种方法对颗粒碰撞振动系统的阻尼进行了训练和仿真,并将此改进算法与传统算法进行比较.结果表明,该算法稳定、快捷,预测准确,适合应用于对实时性要求比较高的场合,且预测得到的模型与相关文献中的结果一致.