说明：最优化 LM算法, 实现二次函数为目标函数的非线性优化

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说明：利用LM算法优化BP神经网络的matlab源程序。

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说明：由于优化函数参变量。 步骤：设置误差函数->输入初始参数，阈值以及迭代次数。最后利用LM迭代函数进行迭代运算至误差小于阈值时终止。

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说明：优化算法程序包。有lm方法，smarquart法，等等。

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说明：L-M(列文伯格-马夸尔特法)非线性最优化方法，能够最快最优的获得单个或多个非线性方程的最优解，常用于曲线的拟合，最优化问题的鉴定求解等领域。附件中有算法实现的源码以及测试码，还有对该算法的整体阐述。分别对于有约束和无约束问题做了相应的测试，比较全面的实现了L-M方法的具体应用。

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说明：Levenberg-Marquardt法（简称LM法）最优化matlab源码

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说明：列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt)最优化算法，计算公式参数

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说明：采用贝叶斯正则化算法提高bp网络的性能，即L-M优化算法

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说明：空气质量降维B-P神经网络评价法及其MATLAB实现 简介: 用主成分分析将多维空间的样本数据降维到低维空间，将其作为BP网络的输入。BP网络的算法采用LM优化法。描述了该网络的MATLAB程序语言实现过程。

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