Levenberg-Marquadt(L-M)优化是高斯-牛顿优化(Gauss-Newton, G-N)的延申,本文先从G-N优化讲起。 G-N优化(L-M优化同此)常用于解决如下形式的优化问题: minx12||f(x)||22--- 式(1) 其中,x是优化变量,f(x)表示目标函数。 f(x)非严格地相当于f(x)≡[e1(x)e2(x)⋮eK(x)],其中ek(x)为列...
matlab中l-m优化算法 L-M(Levenberg-Marquardt)算法是一种非线性最小二乘优化算法,用于解决非线性最小化问题。该算法结合了最速下降法和高斯-牛顿法的优点,能够在搜索过程中动态调整步长,从而更快地收敛到最优解。 L-M算法的基本思想是通过不断迭代调整参数,使得目标函数的值不断减小,直至达到局部最优解。在每...
LM算法是一种非线性最小二乘优化算法,用于求解无约束或约束的非线性优化问题。它结合了高斯牛顿法和梯度下降法的优点,旨在有效地处理非线性优化问题。LM算法通过迭代的方式,不断调整参数,以使目标函数的误差逐渐降低,从而达到优化的目的。 二、LM算法的工作原理是什么? 1.初始化参数:首先,需要初始化待优化的参数向...
摘要 本发明属于变压器热点监测技术领域,尤其涉及一种基于L‑M算法优化的变压器绕组热点瞬态温度计算方法,包括S1通过多物理场仿真计算或温升试验获取变压器的温升数据;S2基于IEC标准中给出的指数方程法的油浸式变压器热点温度上升阶段计算公式,构建变压器热特性参数寻优模型;S3利用L‑M算法对寻优模型进行求解;S4计算升温...
1.一种基于L-M算法和多项式插值对相机跟踪进行优化的方法,其特征在于:包括以下步骤: 步骤1:运行ORB_SLAM2程序,对目标图片进行检测识别,在没有识别到目标图像之前保持识别状态; 步骤2:识别到目标图片后,移除目标图片,进入无标识式AR跟追踪状态,跟踪的每一帧都绘制虚拟物体,同时调用ORB_SLAM2程序对AR场景进行初始化...
L—M优化算法BP网络在刀具磨损量预测中的应用
摘要 本发明公开了一种基于L‑M优化算法的白光反射率测量薄膜厚度的方法。该方法将使用L‑M优化算法的BP神经网络对动态测量中被噪声污染的信号进行学习拟合,得到拟合后的WLRS曲线,通过获取拟合后的WLRS曲线的特征值对待测薄膜的厚度进行快速准确地测量,通过实际测量证明该方法具有较强的抗干扰能力和一定的适应性。
L-M算法利用了近似的二阶导数信息,所需的迭代时间较少,收敛速度快,避免陷入局部最小值[7]。本文通过建立溶解氧浓度的BP神经网络预测模型,并利用L-M算法对传统神经网络预测控制的滚动优化部分进行改进,使系统能够更准确的获取最优控制增量,通过Matlab实验仿真,结果表明本文所提出的方法在溶解氧溶度控制中行之有效,...
本文针对传统BP神经网络在边坡损伤识别中存在的问题,首先利用遗传算法(GA)克服BP网络易陷入局部极小的不足,然后利用Levenberg—Marquardt(L-M)算法在解空间里对BP神经网络进行精调,搜索出最优解.结合优化后的GA-BP模型以及有限元计算结果,提取边坡损伤前后的频率值来实现损伤位置和程度的识别.经验证,改进后的BP网络...
基于L-M神经网络优化算法的池塘水色判别系统的初步建立