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7 个结果
  • 简介:研究了BP神经网络的收敛问题。基于随机理论,提出了解决网络收敛性问题的随机优选法。该方法不仅在任何条件下都能得到问题的具有一定精度的解答,而且收敛速度很快。

  • 标签: 神经网络 收敛性 优选法 随机性
  • 简介:针对图像恢复时采用共轭梯度(CG)算法的盲目反卷积(IBD)算法不能很好收敛的问题,提出了一种改进共轭梯度法迭代循环条件的方法,有效地改进了盲目反卷积算法的收敛性,同时也减小了算法的计算量.

  • 标签: 共轭梯度 盲目反卷积 图像恢复 收敛
  • 简介:研究了严格凸Banach空间中非空间凸子集上拟非扩展映象的不动点的迭代逼近问题,主要证明了:设E是严格凸Banach空间,K为E的闭凸子集,T:K→K为连续拟非扩展映象.进一步假设T(K)包含于K的一个紧子集之中,迭代地定义序列{xn}∞n=1如下:(IS)yn=(1-βn)xn+βnTxn,n≥1,xn+1=(1-αn)xn+αnTyn,n≥1,其中{αn}和{βn}满足一定的条件,则{xn}强收敛于T的某个不动点.

  • 标签: 严格凸BANACH空间 拟非扩展映象 Ishikawa迭代格式 收敛定理