BP算法的MATLAB简易代码-Levenberg-Marquardt-NN-MATLAB工具箱示例

简介：
本资源提供基于Levenberg-Marquardt优化方法的BP神经网络在MATLAB中的简便实现，附带实用示例及工具箱应用说明。 BP算法在MATLAB中的简单代码可以通过Levenberg-Marquardt优化技术来实现。这种优化方法广泛应用于解决数学问题以及线性和非线性系统相关的解决方案中，在控制理论或系统动力学的未建模动态求解方面尤其有用。 与此同时，神经网络结构已经成为数据科学领域内设计动态模型的重要课题之一，并且随着通用微处理器速度的提升而变得更加高效。理论上讲，通过训练法则（例如反向传播算法），神经网络能够建立输入与输出之间的关系。然而，在实际应用中，BP算法的速度相对较慢并且稳定性存在挑战。 为了解决这些问题，人们利用牛顿-高斯方法对BP算法进行了改进，即Levenberg-Marquardt (LM) 算法。在LM算法中，每个系数会根据特定的误差值进行更新而不是总成本函数。因此它提供了一种创建更快学习过程的方法。 这里提出一种简单的基于计算机和微处理器结构的Levenberg-Marquardt方法来优化前馈神经网络架构。这种方法可以用于建立非线性输入输出关系模型，为相关应用提供了便捷有效的解决方案。