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基于PID神经网络的后非线性盲源分离算法
被引量：
1
1
作者
林用满
林土胜
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2006年第3期260-265,共6页
P ID神经网络是一种新型的前向神经元网络,它的隐层单元包含比例(P)、积分(I)、微分(D)元,各层神经元个数、连接方式、连接权初值均按P ID控制规律的基本原则确定。本文研究了一种新的后非线性盲源分离算法,用最大熵值方法推导了P ID神...
P ID神经网络是一种新型的前向神经元网络,它的隐层单元包含比例(P)、积分(I)、微分(D)元,各层神经元个数、连接方式、连接权初值均按P ID控制规律的基本原则确定。本文研究了一种新的后非线性盲源分离算法,用最大熵值方法推导了P ID神经网络算法的后非线性分离学习公式,该算法可用于线性或后非线性的混叠信号。对输入2个混叠信号时,用单个P I神经网络分离;对输入3个混叠信号时,用单个P ID神经网络分离;对输入更多的混叠信号时,可采用多个独立的P ID神经网络来分离。仿真结果验证了单个P ID神经网络算法,能分离线性或后非线性混叠信号。
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关键词
盲源分离
PID神经网络
后非线性混叠信号
最大熵值
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职称材料
题名
基于PID神经网络的后非线性盲源分离算法
被引量：
1
1
作者
林用满
林土胜
机构
华南理工大学电子与信息学院
出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2006年第3期260-265,共6页
基金
国家自然科学基金(604720067)资助项目
广东省自然科学基金(04205783)资助项目
文摘
P ID神经网络是一种新型的前向神经元网络,它的隐层单元包含比例(P)、积分(I)、微分(D)元,各层神经元个数、连接方式、连接权初值均按P ID控制规律的基本原则确定。本文研究了一种新的后非线性盲源分离算法,用最大熵值方法推导了P ID神经网络算法的后非线性分离学习公式,该算法可用于线性或后非线性的混叠信号。对输入2个混叠信号时,用单个P I神经网络分离;对输入3个混叠信号时,用单个P ID神经网络分离;对输入更多的混叠信号时,可采用多个独立的P ID神经网络来分离。仿真结果验证了单个P ID神经网络算法,能分离线性或后非线性混叠信号。
关键词
盲源分离
PID神经网络
后非线性混叠信号
最大熵值
Keywords
blind source separation
PID neural network
post-nonlinear mixing signals
maximum entropy
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于PID神经网络的后非线性盲源分离算法
林用满
林土胜
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2006
1
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