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分值函数估计的准确性是影响自然梯度盲分离算法收敛速度和稳定性的一个重要因素。提出了一种通过函数逼近直接估计分值函数的方法。用一组正交多项式的线性组合来逼近分值函数,其性能用均方误差来衡量。线性组合的系数向量可运用分值函数的性质,通过最小化均方误差自适应学习得到。将估计到的分值函数代入自然梯度迭代公式中就得到新算法。实验仿真表明,与传统的自然梯度盲分离算法相比,新算法的收敛速度与稳定性均有显著提高。