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。
简介：使用新的分析技巧,研究了一般赋范线性空间中的一类非自映象的Ishikawa迭代过程的收敛性问题.
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.
BP神经网络的收敛问题
一类非自映象的Ishikawa迭代过程的收敛定理
一种改进盲目反卷积算法收敛性的方法
