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盲源分离的SVM概率密度函数估计算法
被引量：
1
1
作者
胡波平
何选森
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第17期142-144,166,共4页
基于神经网络理论中的支持向量机回归方法,利用径向基函数构造核函数,给出类高斯函数的混合信号概率密度稀疏表达,进而得到输出信号的概率密度的显式表达;提出一种估计激活函数的新方法,与盲信号抽取定点算法相结合,形成一种新的盲分离...
基于神经网络理论中的支持向量机回归方法,利用径向基函数构造核函数,给出类高斯函数的混合信号概率密度稀疏表达,进而得到输出信号的概率密度的显式表达;提出一种估计激活函数的新方法,与盲信号抽取定点算法相结合,形成一种新的盲分离算法。通过仿真实验,验证了该方法能成功地分离超、亚高斯混合信号。
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关键词
支持向量机
概率密度
激活函数
定点抽取算法
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职称材料
题名
盲源分离的SVM概率密度函数估计算法
被引量：
1
1
作者
胡波平
何选森
机构
湖南大学计算机与通信学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第17期142-144,166,共4页
基金
湖南省湘潭市科技计划项目(No.ZJ20071008)
文摘
基于神经网络理论中的支持向量机回归方法,利用径向基函数构造核函数,给出类高斯函数的混合信号概率密度稀疏表达,进而得到输出信号的概率密度的显式表达;提出一种估计激活函数的新方法,与盲信号抽取定点算法相结合,形成一种新的盲分离算法。通过仿真实验,验证了该方法能成功地分离超、亚高斯混合信号。
关键词
支持向量机
概率密度
激活函数
定点抽取算法
Keywords
support vector machine
probability density function
active function
fixed-point algorithm
分类号
TN911 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
盲源分离的SVM概率密度函数估计算法
胡波平
何选森
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009
1
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