一种改进的双因子自适应FastICA算法

发布时间：2018-05-30 04:39

  本文选题：Fast + ICA　； 参考：《四川大学学报(工程科学版)》2014年06期

【摘要】：为解决快速独立分量分析算法(Fast ICA)对初值权值敏感的问题,提出一种双收敛因子Fast ICA算法(double convergence factor fast ICA,DCF-Fast ICA)。该算法利用2个不同步长因子的Fast ICA算法进行组合,并通过梯度算法自适应调节两分离权值矩阵的组合系数,从而得到最优权值分离矩阵。理论分析与实验结果表明,DCF-Fast ICA算法比以往改进算法具有更明显的优势,不仅改善了初值权值敏感问题,而且可在几乎不损失分离精度的情况下,使平均分离速度比原算法提高近70%,迭代次数比原算法减少近80%。
[Abstract]:In order to solve the problem that fast independent component analysis (Fast ICA) algorithm is sensitive to the initial weight, a double convergence factor fast Fast ICA algorithm is proposed. The algorithm combines two Fast ICA algorithms with different step size factors and adaptively adjusts the combination coefficients of the two separation weights by gradient algorithm to obtain the optimal weight separation matrix. The theoretical analysis and experimental results show that the DCF-Fast ICA algorithm has more obvious advantages than the previous improved algorithm. It not only improves the sensitivity of initial weights, but also can almost lose the separation accuracy. The average separation speed is increased by nearly 70 parts compared with the original algorithm, and the number of iterations is reduced by nearly 80% compared with the original algorithm.
【作者单位】： 海军航空工程学院七系;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61102165)
【分类号】：TN911.7

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1953986