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[1]
神经网络及其应用.[M].周志华;曹存根主编;.清华大学出版社.2004,
加入动量项的改进盲分离算法
被引：8
作者：
林用满
林土胜
机构：
[1] 华南理工大学电子与信息学院
来源：
基金：
广东省自然科学基金;
关键词：
盲信号分离;
代价函数;
动量项;
D O I：
暂无
中图分类号：
TN911.7 [信号处理];
学科分类号：
0711 ;
080401 ;
080402 ;
摘要：
在盲信号分离算法的推导过程中,常采用最速下降法、自然梯度和牛顿法等对代价函数进行最小化,推导过程复杂.文中仿照在BP神经网络算法中加入动量项使算法得到改进这一方法,提出在互累积量迫零算法的推导中加入动量项.加入动量项的改进算法尽可能地保持了输出分量之间的独立,并在保持和原算法一样简单迭代的前提下,提高了收敛速度,且使训练避免陷入局部极小.仿真结果表明该算法的分离误差减小,能有效分离源信号.
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