超记忆梯度算法

作品数：14被引量：78H指数：4
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相关期刊：《曲阜师范大学学报（自然科学版）》《数学理论与应用》《工程数学学报》《数学的实践与认识》更多>>
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基于稀疏对角拟牛顿技术的ZhangH.C非单调F-规则的超记忆梯度算法被引量：1
《数学的实践与认识》2021年第15期312-320,共9页韩志龙 郑尧 孙清滢 
国家自然科学基金(51974343)。
将稀疏对角拟牛顿技术和超记忆梯度算法结合用来寻找迭代方向,利用修正的Zhang H.C.非单调线搜索规则寻找步长,建立了一种新的求解无约束优化问题的超记忆梯度算法.并且对算法的全局收敛性进行证明,数值实验表明算法对求解大规模无约束...
关键词：稀疏对角拟牛顿技术 超记忆梯度算法 非单调线搜索规则 收敛性 数值实验 
基于信赖域技术和修正拟牛顿方程的非单调超记忆梯度算法
《中国石油大学学报（自然科学版）》2013年第2期191-196,共6页宫恩龙 陈双双 孙清滢 陈颖梅 
国家自然科学基金项目(61201455);中央高校基本科研业务费专项(10CX04044A;11 CX06087A)
基于信赖域技术和修正拟牛顿方程,结合Neng-Zhu Gu非单调策略,设计新的求解无约束最优化问题的非单调超记忆梯度算法,分析算法的收敛性和收敛速度。新算法每次迭代节约了矩阵的存储量和计算量,算法稳定,适于求解大规模问题。数值试验结...
关键词：超记忆梯度算法 非单调规则 收敛性 收敛速度 数值试验 
基于信赖域技术的非单调超记忆梯度算法被引量：1
《数学进展》2012年第4期487-500,共14页孙清滢 付小燕 高宝 王宣战 徐敏才 刘丽敏 
国家自然科学基金(No.10971118);中央高校基本科研业务费专项资金资助(No.10CX04044A);中国石油大学(华东)研究生创新基金(No.S10-28)
基于信赖域技术和修正拟牛顿方程,结合Zhang H.C.非单调策略,设计了新的求解无约束最优化问题的非单调超记忆梯度算法,分析了算法的收敛性和收敛速度.数值实验表明算法是有效的,适于求解大规模问题.
关键词：超记忆梯度算法 非单调规则 收敛性 收敛速度 数值实验 
基于稀疏对角拟牛顿方向的非单调超记忆梯度算法被引量：3
《工程数学学报》2012年第3期375-385,共11页孙清滢 徐琳琳 刘丽敏 王宣战 宫恩龙 徐胜来 
国家自然科学基金(10971118);中央高校基本科研业务费专项资金(10CX04044A)~~
超记忆梯度算法由于其迭代简单和较小的存储需求,在求解大规模无约束优化问题中起着特殊的作用.本文基于稀疏对角拟牛顿技术,结合修正Gu和Mo非单调线搜索步长规则,建立了求解大规模无约束最优化问题的非单调超记忆梯度新算法,给出了算...
关键词：非线性规划 稀疏对角拟牛顿算法 非单调线搜索 超记忆梯度算法 收敛性 
LMBP神经网络改进算法的研究被引量：4
《计算机与应用化学》2010年第8期1111-1114,共4页张妮 田学民 
在LMBP算法训练过程中,大型矩阵的求逆运算限制算法的收敛速度,本文针对这一特点,在训练网络的权值和偏移值时采用求解大规模线性方程组的超记忆梯度算法,避免矩阵求逆耗时的缺点,同时对原有的步长因子进行自适应改变,并通过网络修剪对...
关键词：LMBP算法 超记忆梯度算法 网络修剪 
无约束优化的超记忆梯度算法及其全局收敛性
《九江学院学报（自然科学版）》2010年第3期37-39,共3页张远福 谭毓澄 傅香英 
关键词：无约束优化 超记忆梯度算法 收敛性 
无约束优化的超记忆梯度算法及其收敛特征(英文)
《数学理论与应用》2008年第4期1-5,共5页汤京永 董丽 
研究一种新的无约束优化超记忆梯度算法,算法在每步迭代中充分利用前面迭代点的信息产生下降方向,利用Wolfe线性搜索产生步长,在较弱的条件下证明了算法的全局收敛性。新算法在每步迭代中不需计算和存储矩阵,适于求解大规模优化问题。
关键词：无约束优化 超记忆梯度法 Wolfe线性搜索 全局收敛 
超记忆梯度算法的全局收敛性被引量：1
《上海第二工业大学学报》2006年第2期142-146,共5页杜守强 王春杰 陈元媛 
对无约束优化算法进行了研究。描述了最速下降算法、牛顿法、非线性FR共轭梯度法、非线性PRP共轭梯度法、非线性DY共轭梯度法等求解大规模无约束优化问题的有效算法以及精确线搜索、Wolfe线搜索、Armijo线搜索的搜索条件;着重研究了计...
关键词：无约束优化 超记忆梯度法 全局收敛性 
一个新的无约束优化超记忆梯度算法(英文)被引量：24
《数学进展》2006年第3期265-274,共10页时贞军 
The work was supported by NSFC(No. 10171054),Postdoctoral Fund of China and K. C. Wong Postdoctoral Fund of CAS(No. 6765700)
本文提出一种新的无约束优化超记忆梯度算法,算法利用当前点的负梯度和前一点的负梯度的线性组合为搜索方向,以精确线性搜索和Armijo搜索确定步长．在很弱的条件下证明了算法具有全局收敛性和线性收敛速度．因算法中避免了存贮和计算与...
关键词：无约束优化 超记忆梯度算法 全局收敛性 数值实验 
初始点任意的解非线性不等式约束优化问题的结合共轭梯度参数的超记忆梯度广义投影算法被引量：2
《计算数学》2004年第4期401-412,共12页孙清滢 
国家自然科学基金(10171055)
本文利用广义投影矩阵,对求解无约束规划的超记忆梯度算法中的参数给出一种新的取值范围以保证得到目标函数的超记忆梯度广义投影下降方向,并与处理任意初始点的方法技巧结合建立求解非线性不等式约束优化问题的一个初始点任意的超记忆...
关键词：广义投影 不等式约束 共轭梯度 求解 优化问题 弱条件 超记忆梯度算法 初始点 参数 非线性 
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