| 一种自适应神经网络的信号盲分离及实验 |
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| 引用本文： | 胡学友,高隽,甘龙,王安东.一种自适应神经网络的信号盲分离及实验[J].合肥工业大学学报(自然科学版),2002,25(6):1135-1138. |
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| 作者姓名： | 胡学友 高隽 甘龙 王安东 |
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| 作者单位： | 合肥工业大学,计算机与信息学院,安徽,合肥,230009 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(60175011)，安徽省自然科学基金资助项目(01042301)，教育部优秀青年教师资助项目 |
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| 摘 要： | 介绍一种提高收敛速度的基于自适应在线学习的盲信号分离算法,以Kullback-Leibler散度作为代价函数,运用随机梯度下降导出算法,在估计分离矩阵的同时更新学习率。实验证明,该算法对于混合图像信号能够有效地分离,利用自适应学习参数提高了盲信号分离的收敛速度及算法性能,结果证实了算法的有效性。
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| 关 键 词： | 盲源分离 独立分量分析 图像分离 神经网络 |
| 文章编号： | 1003-5060(2002)06-1135-04 |
| 修稿时间： | 2002年5月25日 |
A self-adaptive neural network for blind signal separation and experiment |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | blind sources separation independent component analysis image separation neural network |
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