發(fā)布時(shí)間：2017-08-08 11:38

  本文關(guān)鍵詞：仿生智能優(yōu)化算法及其在盲源分離中的應(yīng)用

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【摘要】：傳統(tǒng)盲源分離(Blind Source Separation,BSS)采用梯度方法對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化來(lái)確定最優(yōu)解,但梯度算法無(wú)法解決收斂速度和穩(wěn)態(tài)精度兩者之間的矛盾,而且可能落入局部最優(yōu)。為了解決上述問(wèn)題,仿生智能優(yōu)化算法逐漸被引入到BSS中,取得了傳統(tǒng)優(yōu)化算法無(wú)法比擬的優(yōu)良特性,為BSS問(wèn)題優(yōu)化求解提供了一條全新的途徑。介紹了幾種仿生智能優(yōu)化算法,描述了BSS的基本概念和數(shù)學(xué)模型,最后對(duì)幾種仿生智能優(yōu)化算法在BSS的應(yīng)用情況進(jìn)行了總結(jié)。
【作者單位】： 中國(guó)傳媒大學(xué)理工學(xué)部;
【關(guān)鍵詞】： 仿生智能優(yōu)化算法 盲源分離 獨(dú)立分量分析
【分類號(hào)】：TP18
【正文快照】： 1仿生智能優(yōu)化算法仿生智能優(yōu)化算法源于自然界的生物現(xiàn)象,是人們對(duì)這些現(xiàn)象觀察和分析后得出的模擬算法。相對(duì)于傳統(tǒng)優(yōu)化方法,這類算法對(duì)解決復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題通常具有效率較高并且能夠并行處理等優(yōu)點(diǎn),對(duì)于解決非連續(xù)、多峰、甚至一些無(wú)法建立數(shù)學(xué)模型的優(yōu)化問(wèn)題時(shí)取得了傳統(tǒng)優(yōu)化

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本文編號(hào)：639823