LM演算法包
lm加密演算法的缺點是可能對無限通信網路安全造成威脅。存在著漏洞，在使用優先等效保密規則的無線網路中，在特定的情況下，不法分子可以鑽演算法的加密過程，獲取密鑰，這樣意味著該演算法有可能對無限通信網路安全造成威脅，這些風險是可以接受的。
② IS-LM-BP模型中，LM比BP陡峭的經濟含義是什麼
BP曲線比LM曲線更陡峭，就說明資本流動對國內利率變化不敏感，資本流動程度較低。產品市場上所決定的國民收入又會影響貨幣需求，從而影響利率，這又是產品市場對貨幣市場的影響，可見，產品市場和貨幣市場是相互聯系的，相互作用的，而收入和利率也只有在這種相互系，相互作用中才能決定。描述和分析這兩個市場相互聯系的理論結構，就稱為IS—LM。該模型要求同時達到下面的兩個條件：(1) I(i)=S(Y) IS，InvestmentSaving(2)M/P=L1(i)+L2(Y） 即LM，Liquidity preference - Money Supply其中，I為投資，S為儲蓄，M為名義貨幣量，P為物價水平，M/P為實際貨幣量，Y為總產出，i為利率。兩條曲線交點處表示產品市場和貨幣市場同時達到均衡。IS-LM模型是宏觀經濟分析的一個重要工具，是描述產品市場和貨幣市場之間相互聯系的理論結構。反向傳播演算法(BP演算法)是一種監督學習演算法，常被用來訓練多層感知機。BP演算法由兩個環節（激勵傳播、權重更新）反復循環迭代，直到網路對輸入的響應大到預定的目標范圍為止。
激勵傳播包含：（向前傳播階段）將訓練輸入送入網路以獲得激勵響應啊；（反向傳播階段）將激勵響應同訓練輸入對應的目標輸入求差（t-a），從而獲得隱層和輸出層的響應誤差。
權重更新包括：首先將輸入激勵和響應誤差相乘(sm*(a(m-1)))，從而獲得權重的梯度；然後，將這個梯度乘上一個比例(_*sm*(a(m-1)))並去反後加到權重上。
核心思想：用雅可比矩陣（易計算）代替Hessian矩陣的計算，使得優化效率得到提升。
LMBP是加速收斂BP演算法的其中一種標準的數值優化方法。
優點：由於需要求解矩陣的逆，所以在每次迭代中需要更多的計算。但是既便如此，在網路參數個數適中的情況下，LMBP演算法依然是最快的神經網路訓練演算法。
缺點：存儲需求大。所需存儲近似Hessian矩陣JTJ（n*n的矩陣，其中n是神經網路中參數（權值與偏置值）的個數）。因此當參數的數量非常大時，LMBP演算法是不實用的。
③ 基於MATLAB的神經網路BP演算法改進LM演算法的交通流量的源代碼！
matlab2010程序。x,t為流量數據和分類結果。
net = feedforwardnet(20);
net.trainFcn = 'trainlm';
net = train(net,x,t);
view(net)
y = net(x);
perf = perform(net,y,t);
④ MATLAB 中 LM演算法的函數是什麼
http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/16063-lmfsolve-m-levenberg-marquardt-fletcher-algorithm-for-nonlinear-least-squares-problems
Calling of the function is rather simple:
[x,ssq,cnt] = LMFsolve(Equations,X0); % or
[x,ssq,cnt] = LMFsolve(Equations,X0,'Name',Value,...); % or
[x,ssq,cnt] = LMFsolve(Equations,X0,Options) % .
去看吧
好像沒有二維的.
你最好看看這個函數,根據LM演算法的意義修改一下
⑤ 求用C語言編的LM擬合演算法（Levenberg-Marquardt 演算法）
http://wenku..com/link?url=__T_FJ94kfzm1wmvsr7MlDifKLT7ZWcG
⑥ 為何微軟系統中一LM和NTLM兩種演算法並存
為何微軟系統裝的Lim和until的兩種演算法，並從可能是，這也是一個存在的一種趨勢。