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通过对Levenberg-Marquardt(LM)算法每一步迭代过程设计评估因子以及迭代参数，建立了一种LM改进算法。与经典LM算法相比,改进算法避免了迭代中矩阵奇异性导致算法出现中断的缺陷，加快了误差能量函数迭代过程中的下降速度,减少了无效计算。算法的全局收敛性保证了图像拼接中能够有效地去除重影的存在。仿真实验表明,较经典的LM算法，该方法在全景图拼接质量上有较好改进。
Levenberg-Marquardt（LM）算法与最小二乘（Least Square，LS）方法关系密切，标度总体最小二乘（Scaled Total Least Square，STLS）是最小二乘，数据最小二乘（Data Least Square，DLS）与总体最小二乘（Total Least Square，TLS）的统一与推广，但是它与LM算法的关系尚不清楚。给出了一种求STLS解的算法及其子...
基于Levenberg-Marquardt算法和最小二乘方法的小波网络混合学习算法
2007/12/13
Abstract本文针对小波网络现有学习算法的不足,把Levenberg-Marquardt算法(简称LM算法)和最小二乘算法有机地结合在一起,提出了一种新的小波网络混合学习算法.在该混合算法中LM算法用来训练小波网络的非线性参数,而最小二乘算法用来训练线性参数.最后以辩识一个混沌系统为例进行了数值仿真,并与改进的BP算法和单纯LM算法进行了比较,结果说明了所提算法具有很好的收敛性能和收敛速度.
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