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IFA在知识可增殖神经网络中的应用
  • 期刊名称：铁道学报
  • 时间：0
  • 作者或编辑：3448
  • 第一作者所属机构：北京交通大学
  • 页码：2001,23(10),19-22
  • 语言：中文
  • 分类：TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构：北方交通大学 计算机科学技术系,北京,100044 北方交通大学 计算机科学技术系,北京,100044
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目(69973002)
  • 相关项目：知识可增殖人工神经网络并行模型
作者： 赵嘉莉 罗四维||
关键词： 神经网络, 独立分量分析, EM算法
中文摘要：

独立分量分析(ICA)将混合信号看作是相互独立的源信号的线性组合,近年来引起了神经计算和信号处理领域专家的重视.本文提出一种新的基于独立特征分析的知识可增殖人工神经网络模型,从而进一步完善了ICA的功能、增强了嵌入的独立学习人工神经网络功能的完备性.并且针对知识可增殖人工神经网络的要求提出相应的扩展EM算法,增加了运算速度.

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