基于复合型神经网络的非线性ICA及其在SCP少次提取中应用研究

摘要：

该文提出一种基于MISEP和NLFA方法的复合无监督多层感知神经网络模型解决非线性独立分量分析(ICA)的解混问题,并对MISEP神经网络中用到的两种Sigmoid函数及新引入的径向基函数(RBF)作了信号分离性能的对比分析.实验结果表明,本文方法可以更好地从非线性混合信号中复现源信号,稳定性高,同时应用于慢皮层电位(SCP)的少次提取,经与相干平均法比较,波形的整体提取效果明显.

关键词：非线性ICA、互信息、全体学习、慢皮层电位

所属期刊栏目：27

分类号：TP391;TP18(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2005-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：326-328