4．2优化算法的选择 ISIGHT优化软件自身提供了比较完备的优化 算法，包括梯度优化算法（Gradient Optimization）、 直接搜索方法（Direct Search）、全局优化算法 （Global Optimization）。
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对梯度粒子群优化算法 Gradiant Particle Swarm Optimization
基于随机有限元的梯度优化算法引入拥有随机参数的框架可靠度分析。
The gradient optimization algorithm based on the stochastic finite element was adopted to analyze the reliability of the frame with stochastic parameters.
神经网络的训练采用一阶梯度优化算法，利用点堆中子动力学模型产生训练样本。
The first order gradient optimization algorithm is employed to train the network. The training samples stem from the neutron kinetics of the point-reactor.
实验结果表明共扼梯度最优化迭代算法是鲁棒的、快速收敛的，并且大量节省内存。
Experiment results show that the conjugate gradient reconstruction algorithm is robust, rapid convergent, and memory saved.
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