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用神经网络解非线性最小二乘问题 被引量：1

Neural Network for Solving Nonlinear Least Squares Problem
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摘要 提出了一种求解非线性最小二乘问题的神经网络方法 。 A neural network model for solving nonlinear least squares problem is given. Stability and convergence of the neural network are strictly proved.
作者 高坚 贺秉庚
机构地区 烟台大学计算机学院
出处 《工科数学》 2002年第4期29-31,共3页 Journal of Mathematics For Technology
关键词 非线性 最小二乘问题 神经网络 稳定性 收敛性 neural network nonlinear least squares problem stability convergence
分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 相关文献

参考文献4

  • 1Hopfield J J. Neural networks and physical system with emergent collective computational abilities[C]. Proc. of the National Academy of sciences of the U.S.A. , 1982,79:2554-2558.
  • 2Aiyer S VB. Niranjan M and Fallside F. A theoretical investigation into the performance of the Hopfield model[J].IEEE Trans. On Neural Networks, 1990,1(1):204-215.
  • 3Cichocki A. Unbehauen R. Neural Networks for Optimization and Signal Processing[M]. New York: John Wiley & Sons Inc, 1993:38-84.
  • 4Brown K M, Dennis J E. Jr. Derivative free Analagues of Levenberg-Marquardt and Gauss Algorithms for Nonlinear Least Squares Approximation[J]. Numer. Math. , 1972,9(18):289-297.

同被引文献43

引证文献1

二级引证文献9

工科数学
2002年 第4期

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