仿生智能优化算法及其在盲源分离中的应用

发布时间：2017-08-08 11:38

  本文关键词：仿生智能优化算法及其在盲源分离中的应用

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【摘要】：传统盲源分离(Blind Source Separation,BSS)采用梯度方法对目标函数进行优化来确定最优解,但梯度算法无法解决收敛速度和稳态精度两者之间的矛盾,而且可能落入局部最优。为了解决上述问题,仿生智能优化算法逐渐被引入到BSS中,取得了传统优化算法无法比拟的优良特性,为BSS问题优化求解提供了一条全新的途径。介绍了几种仿生智能优化算法,描述了BSS的基本概念和数学模型,最后对几种仿生智能优化算法在BSS的应用情况进行了总结。
【作者单位】： 中国传媒大学理工学部;
【关键词】： 仿生智能优化算法 盲源分离 独立分量分析
【分类号】：TP18
【正文快照】： 1仿生智能优化算法仿生智能优化算法源于自然界的生物现象,是人们对这些现象观察和分析后得出的模拟算法。相对于传统优化方法,这类算法对解决复杂优化问题通常具有效率较高并且能够并行处理等优点,对于解决非连续、多峰、甚至一些无法建立数学模型的优化问题时取得了传统优化

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