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本文考虑了线性互补问题的求解算法，利用一类新的广义互补函数，把线性互补问题转化为非线性方程问题，并且利用Levenberg-Marquardt型算法对转化的问题进行了求解.在一般的假设条件下，给出了所给算法的收敛性分析.最后相关的数值结果表明所给的算法十分有效.
提供了一类新的结合非单调内点回代线搜索技术的仿射变换Levenberg-Marquardt法解Karush-Kuhn-Tucker（KKT）系统. 基于由KKT系统转化得到的等价的部分变量具有非负约束的最小化问题，建立了Levenberg-Marquardt方程. 证明了算法不仅具有整体收敛性，而且在合理的假设条件下，算法具有超线性收敛速率. 数值结果验证了算法的实际有效性.
基于函数逼近理论，构建了一种神经网络模型，该神经网络采用正交Chebyshev 多项式作为隐层激励函数。在此基础上，推导了Chebyshev 神经网络的Levenberg-Marquardt 学习算法。理论分析及仿真实验表明，该神经网络能够很好地学习样本数据中的不同模式，具有较快训练速度和较高的计算精度。
Technical Note: Variance-covariance matrix and averaging kernels for the Levenberg-Marquardt solution of the retrieval of atmospheric vertical profiles
Variance-covariance matrix and averaging kernels the Levenberg-Marquardt solution atmospheric vertical profiles
2010/8/12
The variance-covariance matrix (VCM) and the averaging kernel matrix (AKM) are widely used tools to characterize atmospheric vertical profiles retrieved from remote sensing measurements. Accurate esti...
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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Levenb erg-M arquardt method was first suggested by Levenberg and Marquardt in the context of nonlinear least sqares. This paper will develop a Levenberg-Marquardt method for semidefinite programming,...