主要介绍了基于Python共轭梯度法与最速下降法之间的对比，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2021-12-30 16:24:34
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共轭梯度法中搜索步长是通过某种搜索策略得到，许多情况下的收敛速度较慢。为了加快其收敛速度，提出了通过引入具有“先验知识”的神经网络对共轭梯度算法中的搜索步长进行控制。实验结果表明，该模型实现的共轭梯度法对于加快收敛速度有效。
2021-12-22 14:52:28
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基于自适应Barzilai-Borwein步长的直接搜索共轭梯度法.pdf
2021-12-14 23:34:05
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建立稳态传热反问题中边界条件多宗量反演的求解模式,导出了敏度计算公式,应用改进的共轭梯度技术进行求解,探讨了测点配置和测量误差对反演结果的影响.数值计算给出了令人满意的结果.
2021-12-08 20:24:25
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在源信号和传输信道未知情况下，只利用接收天线的观测数据抽取源信号，称为盲信号分离.盲信号分离不仅是信号处理界、而且也是神经网络界的研究热点课题，在无线数据通信、雷达、图像、语音、医学以及地震信号处理等领域都具有广阔的应用前景.
2021-11-28 15:02:37
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FR共轭梯度法，输入目标函数、初始点、精度，能够得到整个求解过程，每一步迭代的结果都能打印出来，方便初学者学习，跟教材完全对应。
2021-11-25 13:39:49
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