一种新的神经网络盲源分离方法

摘要：

提出了一种新颖的有导-无导联合学习神经网络盲源分离方法.该方法用经典的有导学习误差反传规则训练多层感知器,对信号的概率分布函数进行自适应逼近,从而给出分离矩阵无导学习规则中非线性激励函数的恰当估计.将该方法与纯粹无导学习方法进行了对比,说明了其性能上的优越性.

关键词：人工神经网络、独立元分析、信号盲分离

所属期刊栏目：17

分类号：TN911.7

资助基金：国家自然科学基金青年科学基金资助项目60202014

在线出版日期：2009-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：178-183