【摘 要】
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该文对独立成分分析做了部分研究工作,主要内容分别在下面的三章中给出.第二章给出了基于信息论的独立性判定准则,详细介绍了熵、负熵以及引出了交互信息.指出交互信息是一个
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该文对独立成分分析做了部分研究工作,主要内容分别在下面的三章中给出.第二章给出了基于信息论的独立性判定准则,详细介绍了熵、负熵以及引出了交互信息.指出交互信息是一个很好的判据.同时给出了它们之间的关系.在第三章中研讨了独立成分分析的定点算法.讨论了基于Kurtosis的快速定点算法和广义定点算法,给出了它们的推导过程,并给出了对照函数的选择问题.最后详细讨论了该算法的特性,如收敛速度较快等等.在第四章中主要研讨了独立成分分析的神经网络算法,由于ICA的神经网络算法是基于PCA的算法推导出来的,因此该章给出了线性PCA的神经网络算法,但是线性的PCA网络还不能做到独立成分分离,同时该种网络有许多其他不足之处,所以它在信息论的应用就有一定的局限性.论文进一步讨论了线性PCA的非线性扩张,从而使得这种神经网络算法具备了分离成分的性能,还给出了它们在BSS(盲源分离)中的应用,最后给出这种算法的神经网络结构以及详细的说明.
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