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Levenberg-Marquardt的Matlab程序

基于Levenberg-Marquardt和频谱外推的鲁棒快速迭代算法，用于RF功率放大器的宽带数字预失真

LM-BP

bp算法matlab简单代码levenberg-marquardt-nn-matlab-工具箱 神经网络库-LEVENBERG MARQUARDT优化 优化技术已广泛用于寻找数学问题中与线性和非线性系统有关的解决方案。 在求解未建模的动力学时，尤其是在控制理论/系统动力学中，提供优化算法很有用。 另一方面，神经网络结构已成为解决/创建数据科学中动态模型设计的最大课题。 NN的效率也随着一般微处理器速度的提高而提高。 从理论上讲，神经网络通过训练法则（即反向传播算法）建立输入-输出关系。 然而，与它的稳定性相比，BP算法速度较慢。 由于这些原因，使用牛顿-高斯方法重新设计了BP算法，称为Levenberg-Marquardt算法。 在LM算法中，每个系数都针对给定的误差值进行更新，而不是总成本1！ 因此，它提供了一种创建更快的学习算法的方法。 出于整个原因，提出了简单的Levenberg-Marquardt算法来解决计算机和微处理器结构上的这些问题！ 在此GitHub文件中，将LM优化技术应用于前馈神经网络结构。 希望对您有用：) 该库有七个主要用法： 建立非线性投入产出关系模型 给定系

非线性优化：Levenberg-Marquardt方法 列文伯格马夸尔特算法 Matlab版本，附带运行例子

Levenberg-Marquardt算法code采用trustregion方法更新决策函数

Levenberg-Marquardt算法matlab实现，这是优化计算中最小二乘拟合中的一种算法。

函数 LMFsolve.m 用于在最小二乘意义上找到非线性方程组的超定系统的最优解。 许多年前，标准的 Levenberg-Marquardt 算法由 Fletcher 修改并用 FORTRAN 编码。 LMFsolve 是其在 MATLAB 中实现的本质上的缩短版本，并通过将迭代参数设置为选项进行了补充。 这部分代码受到 Duane Hanselman 函数 mmfsolve.m 的强烈影响。 在它旁边，雅可比矩阵的有限差分近似作为嵌套子函数以及用于显示中间结果的函数附加到它。 函数的调用相当简单： [x,ssq,cnt] = LMFsolve(Equations,X0); ％ 或者[x,ssq,cnt] = LMFsolve(Equations,X0,'Name',Value,...); ％ 或者[x,ssq,cnt] = LMFsolve(Equations,X0,Options

LevenbergMarquardt 与 lsqnonlin 类似，具有 levenberg-marquardt 算法，具有三个主要优点： 1) jacobian 可以使用 Broyden 方法更新，该方法最小化函数评估2) 变量被转换以实现框约束，并且3) 可以传递函数参数。 此工具箱需要同一作者的 Jacobian 工具箱。