导读:本文包含了列文伯格马夸尔特法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:凸组合,光滑技术,列文伯格-马夸尔特算法,收敛性分析
列文伯格马夸尔特法论文文献综述
王贵峰[1]（2019）在《基于凸组合的列文伯格-马夸尔特算法》一文中研究指出在列文伯格-马夸尔特算法(L-M)在求解带非光滑约束方程组过程中,为了避免该算法受初始点和单一形式的步长影响的问题,本文采取凸组合技术(convex combination skill),将L1范数和L2范数并联使用,同时为了进一步改善L-M算法的性能,对已有的步长做出改进,提出一种新的CMLM算法,该算法每步迭代中,可以根据实际情况调整步长,并只需求解一个线性方程组.该算法全局收敛,并在局部误差界条件下,局部二次收敛.数据实验结果表明,该算法具有良好的计算效果.(本文来源于《商丘师范学院学报》期刊2019年03期）
王贵峰,张杰[2]（2018）在《求解非光滑约束方程组的列文伯格-马夸尔特算法》一文中研究指出文章利用松弛变量的绝对值函数和光滑化技术将非光滑约束方程组转化为与之等价的光滑方程组;采用凸组合技术将L_1范数和L_2范数并联使用调解步长,在此基础上,给出一种基于凸组合的光滑列文伯格-马夸尔特(L-M)算法.该算法每一步迭代中只需求解一个严格凸二次规划问题且算法.具有全局收敛性和局部二次收敛性;最后给出数值实验.(本文来源于《淮北师范大学学报(自然科学版)》期刊2018年04期）
赵东辉,赵东波,范伟勇[3]（2017）在《基于列文伯格-马夸尔特算法(L-M算法)的矿山地表沉陷参数计算》一文中研究指出在以概率积分法为基础进行开采沉陷预计时,矿区地表移动和变形参数的求取是至关重要的,本文介绍了采用列文伯格-马夸尔特算法(Levenberg-Marquardt,L-M)求取的地表移动和变形参数的曲线拟合方法,并利用工程实例验证了算法的准确性、可靠性、适用性。(本文来源于《测绘通报》期刊2017年S2期）
李芳,陆安祥,王纪华[4]（2016）在《基于列文伯格-马夸尔特-反向传播人工神经网络的X射线荧光光谱定量分析方法》一文中研究指出目的建立一种基于列文伯格-马夸尔特-反向传播人工神经网络(Levenberg-Marquardt back-propagation artificial neural networks,LM-BP-ANN)的X射线荧光光谱(XRF)的定量检测分析方法。方法采集84个土壤样品光谱数据,预处理后应用主成分分析(PCA)提取特征参数,随机选取训练集、校正集、预测集样品个数分别为42、21、21。以均方差(MSE)、校正决定系数(R~2)、校正标准差(SEC)、验证决定系数(r~2)、预测标准差(SEP)和相对预测误差(RPD)为评价指标,同时分析比较LM-BP-ANN、BP-ANN、PLS叁种算法的建模结果,并利用模型预测土壤重金属含量。结果实验确定隐含层神经元数目、学习率和迭代次数值依次为:6、0.1和8,3种建模方法中LM-BP-ANN效果最优,模型的相关系数高于0.98,表明模型有效。结论模型分析快速,可用于实际土壤样品中重金属含量的检测,对于改进X射线荧光光谱仪的检测准确度有着重要的意义。(本文来源于《食品安全质量检测学报》期刊2016年03期）
王贵峰,凌晨[5]（2013）在《解约束方程组的列文伯格-马夸尔特算法》一文中研究指出该文考虑非光滑约束方程组的求解问题。首先将问题转化为等价的无约束方程组,然后给出一个光滑化列文伯格-马夸尔特算法。该算法在每步迭代中,只需求解一个线性方程组。该算法具有全局收敛性,并在局部误差界条件下,具有局部二次收敛性质。数值试验结果表明,该算法具有良好的实际计算效果。(本文来源于《杭州电子科技大学学报》期刊2013年04期）
列文伯格马夸尔特法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
文章利用松弛变量的绝对值函数和光滑化技术将非光滑约束方程组转化为与之等价的光滑方程组;采用凸组合技术将L_1范数和L_2范数并联使用调解步长,在此基础上,给出一种基于凸组合的光滑列文伯格-马夸尔特(L-M)算法.该算法每一步迭代中只需求解一个严格凸二次规划问题且算法.具有全局收敛性和局部二次收敛性;最后给出数值实验.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
列文伯格马夸尔特法论文参考文献
[1].王贵峰.基于凸组合的列文伯格-马夸尔特算法[J].商丘师范学院学报.2019
[2].王贵峰,张杰.求解非光滑约束方程组的列文伯格-马夸尔特算法[J].淮北师范大学学报(自然科学版).2018
[3].赵东辉,赵东波,范伟勇.基于列文伯格-马夸尔特算法(L-M算法)的矿山地表沉陷参数计算[J].测绘通报.2017
[4].李芳,陆安祥,王纪华.基于列文伯格-马夸尔特-反向传播人工神经网络的X射线荧光光谱定量分析方法[J].食品安全质量检测学报.2016
[5].王贵峰,凌晨.解约束方程组的列文伯格-马夸尔特算法[J].杭州电子科技大学学报.2013
标签：凸组合; 光滑技术; 列文伯格-马夸尔特算法; 收敛性分析;