作者：谷廷华; 邱磊; 陈教料泛化性能神经网络泛化能力仿真结果训练算法网络权值非线性综合加速
摘要：介绍了Levenberg-Marquardt算法来加速神经网络的训练过程,并且为了使得网络回归分析结果具有良好的泛化能力,在训练算法的目标函数中综合了网络权值因素.最后对所给出的算法进行了实例仿真,仿真结果表明该算法不仅具有较好的数据拟合精度,而且具有很好的泛化性能.
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《计算技术与自动化》（CN：43-1138/TP）是一本有较高学术价值的大型季刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《计算技术与自动化》坚持理论与实践相结合的方针，跟踪世界最新科技动态，以其前沿的报道和新颖实用的内容，迅速向社会各界传递技术信息，为企业和科研院所架起联系的纽带和桥梁。
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