快速单像素多目独立成分设计

摘要：

分析了LCNN的约束项的物理意义,认为约束项λ是有监督学习的加速度,使得整个算法无论是学习矩阵还是独立成分的求解效率都可达到O(n).针对不同的λ和源信号、观测信号对的不同特性,提出了4种快速LCNN算法,分析了静态图像独立成分分析模型,建立了单像素内的独立模型,并总结了其优势.

关键词：Helmholtz自由能、独立成分分析(ICA)、Lagrange约束神经网络、单像素内独立成分模型

所属期刊栏目：37

分类号：TP389.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：四川省学术带头人后备人才基金Y02001010601011

在线出版日期：2008-07-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：421-423,449