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题名利用迁移学习的量化核最小平均P范数算法
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作者
陈思佳
赵知劲
张笑菲
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机构
杭州电子科技大学通信工程学院
中国电子科技集团第
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出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2019年第8期1366-1375,共10页
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文摘
在α稳定分布噪声背景下,核最小平均P范数算法(KLMP)的性能显著优于核最小均方算法(KLMS),但KLMP算法的计算量和存储容量都随迭代次数线性增加,不便实际应用。针对此问题,该文应用迁移学习理论,将基于样本实例获得的总滤波器划分为具有局部紧支撑结构的子滤波器之和,每个子滤波器的训练分别受不同的输入驱动,提出了最近实例质心估计核最小平均P范数算法(NICE-KLMP);为进一步减小存储容量,将在线矢量量化应用到该算法中,提出最近实例质心估计量化核最小平均P范数算法(NICE-QKLMP)。α稳定分布噪声背景下的Mackey-Glass时间序列预测的仿真结果表明,NICE-KLMP和NICE-QKLMP算法的复杂度显著低于KLMP算法,抗脉冲噪声性能显著强于NICE-KLMS算法,与KLMP算法相当。
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关键词
Α稳定分布
迁移学习
最近实例质心估计核最小平均P范数
在线矢量量化
Mackey-Glass时间序列
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Keywords
α-stable distribution
transfer learning
the-nearest-instance-centroid-estimation kernel least mean P-norm
online vector quantization
Mackey-Glass time series
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分类号
TN911
[电子电信—通信与信息系统]
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