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[学位论文] 作者：鲁子奕,
来源：东南大学 年份：2004
该论文的信息理论的框架下,对神经网络的学习算法作了较系统的研究.内容包括:1.对独立元分析(ICA)的信息论准则进行了系统的分析.基于Kullback-Leibler熵测度,提出了一类ICA...
[期刊论文] 作者：鲁子奕, 杨文斌,,
来源：中兴通讯技术 年份：2019
研究了运营商重构新一代云网协同架构所涉及的关键技术,从架构角度出发,提出了从业务编排器、软件定义网络(SDN)协同器和服务提供者接口(SPI)到云商应用程序编程接口(API)的...
[期刊论文] 作者：鲁子奕,杨绿溪,
来源：电路与系统学报 年份：1997
利用神经网络撮以合噪数据的特征时，如何提高泛化能力是亟需解决的重要问题。通常的解决方法是通过结构优化和正则化来控网络的复杂性。本文从熵函数的概念出发，提出一项新的加......
[期刊论文] 作者：鲁子奕,杨绿溪,
来源：应用科学学报 年份：1998
从矢量空间其函数的角度阐述了具体有限制反馈的自适应ⅡＲ滤波器＿Ｌａｇｕｅｒｒｅ滤波器和Ｇａｍｍａ滤波器，提出了这类滤波器的统一模型，在此基础上，对其性能作了较为详细的分析与比较，指出一一般意义上Ｇａｍｍａｎ滤波......
[会议论文] 作者：鲁子奕,杨绿溪,
来源：1997年中国神经计算科学大会 年份：1997
Ｌｉｎｓｋｅｒ［１］提出，生物系统对信息的处理可能遵循信息传输最大化准则，并导出了一类神经网络的自组织算法－Ｉｎｆｏｍａｘ算法。该文详细讨论了在输入－输出为线性映射、输入信号和噪声为正态分布条件下Ｉｎｆｏｍａｘ算法的......
[期刊论文] 作者：鲁子奕,杨绿溪,何振亚,
来源：Journal of Southeast University(English Edition) 年份：1998
在利用神经网络提取含噪数据特征时，泛化能力是一个极需解决的问题．通常的方法是控制网络的复杂度。本文中，我们提出了一类基于熵因子的惩罚项，该项正确反映了隐层节点所提取的数......
[期刊论文] 作者：鲁子奕,杨绿溪,何振亚,
来源：Journal of Southeast University(English Edition) 年份：1997
ＳｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎａｎｄＤｅｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎｉｎＯｓｃｉｌａｔｏｒｙＮｅｔｗｏｒｋｓＬｕＺｉｙｉ（鲁子奕）ＹａｎｇＬüｘｉ（杨绿溪）ＨｅＺｈｅｎｙａ（何振亚）（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＲａｄｉｏＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｓｏ.........
[期刊论文] 作者：杨绿溪,何振亚,鲁子奕,
来源：数据采集与处理 年份：1998
自从Ｌｉｎｓｋｅｒ提出生物系统对信息的处理可能遵循信息传输最大化准则（Ｉｎｆｏｍａｘ）以来，Ｉｎｆｏｍａｘ算法已被成功地应用于很多领域。作者在“非线性Ｉｎｆｏｒｍａｘ自组织算法的盲源分离机理”一文中研究了输入－输出为非线性映射......
[期刊论文] 作者：何振亚,杨绿溪,鲁子奕,
来源：数据采集与处理 年份：1998
Ｌｉｎｓｋｅｒ提出，生物系统对信息的处理可能遵循信息传输最大化准则，并导出了一类神经网络自组织算法——Ｉｎｆｏｍａｘ算法。本文详细讨论了在输入－输出为非线性映射且无输入噪声条件下Ｉｎｆｏｍａｘ算法的性能，证明了......
[期刊论文] 作者：鲁子奕,杨绿溪,何振亚,
来源：应用科学学报 年份：1998
从矢量空间基函数的角度阐述了具有限制反馈的自适应ＩＲ滤波器——Ｌａｇｕｅｒｅ滤波器和Ｇａｍｍａ滤波器，提出了这类滤波器的统一模型．在此基础上，对其性能作了较为详细的分析与比较，指出一般意义上Ｇａｍｍａ滤波器......
[期刊论文] 作者：刘琚,鲁子奕,何振亚,梅良模,
来源：应用科学学报 年份：1999
根据统计独立的假设，利用概率密度函数的Ｅｄｇｅｗｏｒｔｈ展开，得出了基于互信息最小化的目标函数，该函数具有明确的物理意义，它的最小化可以使输出相互独立，仿真实验结果表明所提出的方法可较好地......
[期刊论文] 作者：何振亚,杨绿溪,刘琚,鲁子奕,何晨,
来源：电子与信息学报 年份：2001
该文给出了一类独立源信号盲分离的训练算法。该类算法都以测度概率密度函数的Kullback-Leibler距离作为目标函数,用来衡量源信号各分量的独立性。该文利用多变量概率密度估计技术和自然梯度优化算法,使目标函数最小化,得出了两种分离算法。计算机仿真结果表明......
[会议论文] 作者：何振亚,杨结溪,刘琚,鲁子奕,何晨,
来源：1999年中国神经网络与信号处理学术会议 年份：1999
该文给出了一种语音信号盲分离的训练算法。该算法选用Ｋｕｌｌｂａｃｋ－Ｌｅｉｂｌｅｒ距离作为目标函数来衡量源信号各分量的独立性，利用多变量概率密度估计技术和自然梯度优化算法，最小化该目标函数。计算机......
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