自适应多目独立成分分析

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自适应多目独立成分分析

佘堃, 蒲红梅, 郑方伟, 周明天

文章导航 > 电子科技大学学报 > 2007 > 36(1): 11-13

佘堃, 蒲红梅, 郑方伟, 周明天. 自适应多目独立成分分析[J]. 电子科技大学学报, 2007, 36(1): 11-13.

引用本文:

佘堃, 蒲红梅, 郑方伟, 周明天. 自适应多目独立成分分析[J]. 电子科技大学学报, 2007, 36(1): 11-13.

SHE Kun, PU Hong-mei, ZHENG Fang-wei, ZHOU Ming-tian. Adaptive Independent Component Analysis under Multisensing[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2007, 36(1): 11-13.

Citation:

SHE Kun, PU Hong-mei, ZHENG Fang-wei, ZHOU Ming-tian. Adaptive Independent Component Analysis under Multisensing[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2007, 36(1): 11-13.

自适应多目独立成分分析

1.
电子科技大学计算机科学与工程学院成都 610054;
2.
四川师范大学四川省软件重点实验室成都 610066;
3.
重庆通信学院第4系重庆沙坪坝区 400035

作者简介:
佘堃(1967-),男,教授,主要从事智能中间件方面的研究.

中图分类号: TN911.7

Adaptive Independent Component Analysis under Multisensing

1.
School of Computer,Univ. of Electron. Sci. & Tech. of China Chengdu 610054;
2.
Software Key Lab. of Sichuan Province,Sichuan Normal University Chengdu 610066;
3.
4th Department,Chongqing Communication College Shapingba Chongqing 400035

摘要: 通过分析LCNN的学习方程,发现Lagrange约束项的物理本质是有监督学习的下降速率,提出了自适应LCNN(ALCNN)算法,避开了病态矩阵的问题,并将学习矩阵和独立成分求解复杂性都降到了O(n)。
- 独立成分分析 /
- 盲源分离系统 /
- 鸡尾酒会问题
Abstract: In this paper, LCNN equation is investigated carefully and the inward nature of constraints, which was the down speed of supervised learning, is discovered. At the end, adaptive LCNN (ALCNN) is proposed, which not only can solve ill-conditioned matrix, but also the computing complexities of learning matrix and independent components are sympolied to O(n).
- independent component analysis /
- blind source separation /
- cocktail party problem

[1]	孙晶涛, 张秋余. 不均衡大数据集下的文本特征基因提取方法 . 电子科技大学学报, 2018, 47(1): 125-131. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.01.019
[2]	冯平兴, 魏平. 多类型噪声中的独立成分分离算法 . 电子科技大学学报, 2017, 46(2): 352-356. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.02.006
[3]	付卫红, 李爱丽, 黄坤, 马丽芬, 严新, 杨博. 欠定盲分离时变混合矩阵的估计 . 电子科技大学学报, 2015, 44(4): 508-512. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.04.006
[4]	程光辉, 王磊杰. 直接正交联合对角化盲分离算法 . 电子科技大学学报, 2014, 43(3): 359-362. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.03.007
[5]	成昊, 唐斌. 基于相关熵的盲源分离算法 . 电子科技大学学报, 2013, 42(2): 214-218,224. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.02.007
[6]	付卫红, 史凡, 刘乃安. 适用于时变信道环境的盲源分离算法 . 电子科技大学学报, 2012, 41(4): 512-515. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.04.006
[7]	白琳, 陈豪. 欠定模型下源信号及混合矩阵动态变化时的盲分离 . 电子科技大学学报, 2012, 41(3): 348-354. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.03.004
[8]	刘郁林, 王国鹏, 罗颖光. 部分W-分离正交语音信号的盲分离方法 . 电子科技大学学报, 2010, 39(2): 186-190. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.02.007
[9]	饶妮妮, 王祥林, 周博, 程宇锋, 王刚. 线性预测盲源提取算法应用于阵列雷达的分析 . 电子科技大学学报, 2010, 39(1): 1-5. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.01.001
[10]	郭磊, 唐斌, 刘刚. 多站无源跟踪系统容错算法 . 电子科技大学学报, 2008, 37(5): 681-684.
[11]	徐舜, 刘郁林, 朱行涛. 采用二阶特征窗的语音盲分离方法 . 电子科技大学学报, 2008, 37(3): 374-377.
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[15]	王勇, 许录平. 独立成分分析和支持向量机的虹膜识别方法 . 电子科技大学学报, 2007, 36(3): 583-586.
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[19]	傅彦, 周俊临. 基于无监督学习的盲信号源分离技术研究 . 电子科技大学学报, 2004, 33(1): 63-66.
[20]	万群, 杨万麟. 基于盲信号分离的分布式目标DOA估计方法 . 电子科技大学学报, 2000, 29(5): 457-460.

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自适应多目独立成分分析

1. 电子科技大学计算机科学与工程学院成都 610054;

2. 四川师范大学四川省软件重点实验室成都 610066;

3. 重庆通信学院第4系重庆沙坪坝区 400035

作者简介:
佘堃(1967-),男,教授,主要从事智能中间件方面的研究.

收稿日期: 2006-09-04
刊出日期: 2007-02-15

中图分类号: TN911.7

关键词:

摘要: 通过分析LCNN的学习方程,发现Lagrange约束项的物理本质是有监督学习的下降速率,提出了自适应LCNN(ALCNN)算法,避开了病态矩阵的问题,并将学习矩阵和独立成分求解复杂性都降到了O(n)。

English Abstract

佘堃, 蒲红梅, 郑方伟, 周明天. 自适应多目独立成分分析[J]. 电子科技大学学报, 2007, 36(1): 11-13.

引用本文:

佘堃, 蒲红梅, 郑方伟, 周明天. 自适应多目独立成分分析[J]. 电子科技大学学报, 2007, 36(1): 11-13.

SHE Kun, PU Hong-mei, ZHENG Fang-wei, ZHOU Ming-tian. Adaptive Independent Component Analysis under Multisensing[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2007, 36(1): 11-13.

Citation:

SHE Kun, PU Hong-mei, ZHENG Fang-wei, ZHOU Ming-tian. Adaptive Independent Component Analysis under Multisensing[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2007, 36(1): 11-13.

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