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1.
BP神经网络算法的改进及收敛性分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
研究BP神经网络的数学理论,详细分析几种流行的BP神经网络学习算法的优缺点.针对一般BP算法收敛速度慢,易陷入局部极小值的缺陷,受Fletcher-Reeves线性搜索方法的指引,提出基于改进共轭梯度法的BP算法.从理论方面对算法进行深入的分析,介绍算法的详细思路和具体过程.并将算法训练后的BP神经网络运用到函数逼近中去.仿真结果表明,这种改进方案确实能够改善算法在训练过程中的收敛特性,而且提高收敛速度,取得令人满意的逼近效果.  相似文献   
2.
计算结构可靠度改进的JC法   总被引:5,自引:0,他引:5  
针对JC法在计算结构可靠度时有时不收敛的情况,提出了一种改进的JC法。该方法能解决功能函数为线性时JC法不收敛的问题,算例计算分析表明,提出的方法其精度与JC法一样,收敛速度比JC法快,可作为JC法一种改进与补充。  相似文献   
3.
带有线搜索的新的非单调自适应信赖域算法   总被引:1,自引:1,他引:0  
本文给出了一种新的信赖域算法。该算法以变化的速率来调整信赖域半径的大小。在由信赖域子问题产生的试探步不被接受的情况下,新算法采用线搜索的方法得到下一个迭代点。同时算法采用非单调的技术来加速算法的收敛效果。文中给出了新算法的全局收敛性分析和数值试验的结果。  相似文献   
4.
回归蚁群算法   总被引:3,自引:1,他引:2  
针对基本蚁群算法在收敛速度和求解精度方面的不足,提出一种回归蚁群算法.通过外加牵引力使得蚂蚁按照城市的整体分布规律寻优,增加了算法的全局收敛性.并通过圈地算法,减少了局部搜索的计算量.多个旅行商问题的仿真结果验证了该方法的可行性和高效性