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实现共轭梯度法的实例，该算法是一种优化算法，其具体优越性相信用者自知！-achieve conjugate gradient method example, the algorithm is an optimization algorithm, the specific advantages of knowing who to believe!
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运用比例共轭梯度动量算法来训练BP网络并对机械振动峰峰值进行预测。-use ratio conjugate gradient algorithm to train the momentum BP also peak of mechanical vibration prediction.
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Conjugate Gradient Minimization在梯度下降算法中有着重要应用。可以解决一些一般方法不容易解决的问题
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神经网络实现电力预测，bP神经网络，共轭梯度算法。-Neural network prediction of electricity, bP neural networks, conjugate gradient algorithm.
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conjugate gradient source code
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改进的BP算法实现程序，以共轭梯度法实现BP神经网络。测试数据以txt格式给出。-Improved BP algorithm procedures in order to conjugate gradient method to achieve BP neural network. Test data given in txt format.
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matlab神经网络一例，运用比例共轭梯度动量算法来训练 BP网络 。-matlab neural network case, the use of the momentum ratio of conjugate gradient algorithm to train the BP network.
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共轭梯度法求极值相关源代码，本例为二元函数-Conjugate gradient extremum associated source code and binary function in this case
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《神经网络与机器学习》书中的，根据共轭梯度法进行双月型数据的分类-" Neural Networks and Machine Learning" book, according to the conjugate gradient method for data classification based bimonthly
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运用比例共轭梯度动量算法来训练 BP网络-Use proportion conjugate gradient algorithm to train the BP network
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使用共轭梯度对BP神经网络算法进行优化，提高了神经网络的收敛速度-Conjugate Gradient
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比较了三种学习方法 1 gradient descent 2 steepest descent with line search
3 conjugate gradient method. 三种方法都在一个.m文件中被实现。-compare three learning methods: 1 gradient descent 2 steepest descent with line search
3 conjugate gradient method.
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单输出函数Y=SIN(X)逼近问题的bp程序:假设网络结构为3--2--1，输入维数M,共N个样本,一般输入不算层，输出算层- 激活函数: hardlim---(0,1),hardlims---（-1,1),purelin,logsig---(0,1),tansig----(-1,1)
softmax,poslin,radbas,satlin,satlins,tribas
训练算法: 1.traingd,traingdm,traingda(variable l
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基于先决条件的共轭梯度LAPSVM，算法运算速度快，训练时间短，正确率与其他的相当-Based preconditions conjugate gradient LAPSVM, algorithms computing speed, training time is short, and the other quite correct rate
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共轭梯度的BP神经网络PID的源代码，我已经调试成功了。-BP neural network PID conjugate gradient of the source code, I have debugged.
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最优化方法中的共轭梯度法，使我们老师写的matlab代码，绝对没有问题-Optimization Method of Conjugate Gradient Method
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Wavelet analysis is used as a pre processor for a back-propagation neural network with conjugate gradient learning. The inputs to the neural network are the wavelet maxima neighborhood coefficients of face images at a particular scale. The output of
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