本文選題：Fast + ICA��； 參考：《四川大學(xué)學(xué)報(bào)(工程科學(xué)版)》2014年06期

【摘要】：為解決快速獨(dú)立分量分析算法(Fast ICA)對(duì)初值權(quán)值敏感的問題,提出一種雙收斂因子Fast ICA算法(double convergence factor fast ICA,DCF-Fast ICA)。該算法利用2個(gè)不同步長(zhǎng)因子的Fast ICA算法進(jìn)行組合,并通過梯度算法自適應(yīng)調(diào)節(jié)兩分離權(quán)值矩陣的組合系數(shù),從而得到最優(yōu)權(quán)值分離矩陣。理論分析與實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,DCF-Fast ICA算法比以往改進(jìn)算法具有更明顯的優(yōu)勢(shì),不僅改善了初值權(quán)值敏感問題,而且可在幾乎不損失分離精度的情況下,使平均分離速度比原算法提高近70%,迭代次數(shù)比原算法減少近80%。
[Abstract]:In order to solve the problem that fast independent component analysis (Fast ICA) algorithm is sensitive to the initial weight, a double convergence factor fast Fast ICA algorithm is proposed. The algorithm combines two Fast ICA algorithms with different step size factors and adaptively adjusts the combination coefficients of the two separation weights by gradient algorithm to obtain the optimal weight separation matrix. The theoretical analysis and experimental results show that the DCF-Fast ICA algorithm has more obvious advantages than the previous improved algorithm. It not only improves the sensitivity of initial weights, but also can almost lose the separation accuracy. The average separation speed is increased by nearly 70 parts compared with the original algorithm, and the number of iterations is reduced by nearly 80% compared with the original algorithm.
【作者單位】： 海軍航空工程學(xué)院七系;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61102165)
【分類號(hào)】：TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1953986