The characteristic of NLJ method is high convergence rate and can economize calculating time.
NLJ方法的特点是提高收敛速度,节省计算时间。
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在建模过程中结合实际探讨如何确定网络结构和提高收敛速度。
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在控制性能优化方面,我们考虑了最速控制和最小方差控制。
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证明了,滤波器被充分激励时,如果噪声干扰足够小,且采用低自适应速率,滤波器的参数和输出误差是渐近有界的。
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用一种不同的方法,研究了以π为周期的反周期函数的(0,m)三角插值问题,得到了解存在的条件,并给出了对应条件下解的显式表达式及其收敛阶。
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以NGA训练的模糊网络模型,在收敛速度、寻优能力和辨别效果方面均优于BP、GA算法下的模型,符合缺陷识别的工程需要。
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但传统的信赖域算法存在如下弱点:当信赖域子问题的海森矩阵不正定时,数值计算上存在一定困难,此时有些算法只具有线性收敛速度。
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At the same time , we also give the estimation for the rate of convergence.
讨论了一个线性模型的基于残差做出的误差密度核估计的收敛速度.
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提出了一个新思路,即促进储蓄率收敛于最优储蓄率的三步走收收敛控制系统。
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分析了在不同口模压力(P)下入口区速度分布、延伸应变速率、剪切应变速率以及流体自然收敛角的变化。
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本文针对BP算法存在收敛速度慢的缺点,提出一种基于网络动态训练误差变化率自动校正学习步长和冲量因子的自适应反向传播算法。
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