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免疫粒子群优化算法被引量：161: 1; 作者高鹰谢胜利《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第6期4-6,33,共4页; 受生物体免疫系统免疫机制的启发,论文把免疫系统的免疫信息处理机制引入到粒子群优化算法中,给出了免疫粒子群优化算法。这种免疫粒子群优化算法结合了粒子群优化算法具有的全局寻优能力和免疫系统的免疫信息处理机制,并且实现简单,改... 展开更多; 关键词粒子群优化算法免疫系统抗体接种疫苗; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于广义特征值和核函数的非线性盲分离算法被引量：5: 2; 作者高鹰姚振坚 +1 位作者李朝晖谢胜利《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2006年第10期1490-1493,共4页; 在给出了一种基于广义特征值分解的线性混合信号盲分离方法的基础上,结合核特征空间而给出了一种非线性混合信号盲分离算法。该算法首先将混合信号映射到高维核特征空间,同时构造该核特征空间的一组正交基。其次,通过这组正交基将高维... 展开更多; 关键词广义特征值分解核特征空间盲信号分离非线性混舍; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于种群密度的粒子群优化算法被引量：7: 3; 作者高鹰姚振坚谢胜利《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2006年第6期922-924,932,共4页; 为提高粒子群优化算法的收敛性能,提出了基于种群密度的多子群粒子群优化算法。该算法把生态学中的协同进化思想引入到粒子群优化算法中,充分考虑了环境和子群间相互竞争的关系,通过多种群的Lotka-Volterra竞争方程,动态调整各粒子群的... 展开更多; 关键词粒子群优化算法种群密度 Lotka-Volterra竞争方程; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种自适应扩展粒子群优化算法被引量：17: 4; 作者高鹰《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第15期12-15,共4页; 在粒子群优化算法的基础上,首先把粒子群优化算法的速度更新式中的个体最优位置用粒子群中所有个体最优位置的平均值代替,得到扩展粒子群优化算法;然后,建立了加速系数和粒子群中所有粒子的平均适应度与整体最优位置适应度之差的一种非... 展开更多; 关键词粒子群优化算法加速系数个体最优位置; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种新的基于广义特征值分解的盲信号分离算法被引量：2: 5; 作者高鹰谢胜利姚振坚《信号处理》 CSCD 北大核心 2005年第z1期102-105,共4页; 以矩阵的奇异值分解定理为基础,给出了一种基于广义特征值分解的盲信号分离算法,该算法以混叠信号的两个不同的方差矩阵为基础建立广义特征值问题,通过求解广义特征值问题的特征矢量来获得分离信号.该算法计算简单,避免了Para算法的不足... 展开更多; 关键词盲信号分离广义特征值分解; 在线阅读下载PDF 职称材料

应用信号变化度的线性混合信号盲分离算法被引量：1: 6; 作者高鹰姚振坚 +1 位作者李朝晖谢胜利《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第18期76-78,共3页; 论文首先给出了信号变化度的概念,并证明了信号变化度的一个性质:互相独立的一组源信号的线性混合信号的变化度介于源信号中的最小变化度和最大变化度之间。然后,利用矩阵广义特征值理论,给出了一种基于线性混合信号盲分离算法。该算法... 展开更多; 关键词信号变化度盲信号分离广义特征值; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于泛函连接网络和差分进化算法的后非线性混叠信号盲分离方法被引量：1: 7; 作者高鹰谢胜利《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第1期50-54,共5页; 把后非线性混叠信号盲分离的分离系统用泛函连接网络来建模,对分离系统的输出应用高阶统计量独立性准则作为测度,然后利用差分进化算法对泛函连接网络的权值进行学习,从而获得了一种后非线性混叠信号盲分离算法。由于泛函连接网络是... 展开更多; 关键词盲信号分离后非线性混叠泛函人工神经网络差分进化算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

多路回波消除研究现状综述被引量：1: 8; 作者高鹰谢胜利《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第4期609-614,共6页; 针对多路回波影响通讯质量问题,首先对自适应多路回波消除的原理及存在问题进行了阐述和分析;然后介绍了为减弱多路输入信号之间的强相关性而采取的几种预处理方法;之后,对目前现有的多路回波消除自适应算法进行了详细地综述,并阐述了... 展开更多; 关键词多路回波消除预处理自适应回波消除算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名免疫粒子群优化算法被引量：161: 1; 作者高鹰谢胜利; 机构广州大学信息机电学院计算机科学与技术系华南理工大学电子与信息学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第6期4-6,33,共4页; 基金国家杰出青年基金教育部跨世纪优秀人才基金华南理工大学自然科学基金资助项目; 文摘受生物体免疫系统免疫机制的启发,论文把免疫系统的免疫信息处理机制引入到粒子群优化算法中,给出了免疫粒子群优化算法。这种免疫粒子群优化算法结合了粒子群优化算法具有的全局寻优能力和免疫系统的免疫信息处理机制,并且实现简单,改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力,提高了算法进化过程中的收敛速度和精度。一个求多维函数最优值的计算机仿真对比结果表明,免疫粒子群优化算法的收敛性能优于粒子群优化算法。; 关键词粒子群优化算法免疫系统抗体接种疫苗; Keywords Particle swarm optimizer,Immune system,Antibody,Vaccination; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构] TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于广义特征值和核函数的非线性盲分离算法被引量：5: 2; 作者高鹰姚振坚李朝晖谢胜利; 机构广州大学信息学院计算机科学与技术系华南理工大学电子与信息学院; 出处《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2006年第10期1490-1493,共4页; 基金中国博士后科学基金(2003034062) 广州市科技计划项目(2004J1-C0323) 广州市市属高校科技计划项目(2055)基金资助课题; 文摘在给出了一种基于广义特征值分解的线性混合信号盲分离方法的基础上,结合核特征空间而给出了一种非线性混合信号盲分离算法。该算法首先将混合信号映射到高维核特征空间,同时构造该核特征空间的一组正交基。其次,通过这组正交基将高维核特征空间的信号映射到参数空间,从而把非线性混合信号盲分离问题转化为参数空间的线性混合信号盲分离问题。在参数空间中,应用基于广义特征值分解的线性混合信号盲分离方法对信号进行分离。该算法具有闭解形式,计算简单,收敛精度较高,稳定性好。仿真结果表明该算法是有效的,具有良好的分离性能。; 关键词广义特征值分解核特征空间盲信号分离非线性混舍; Keywords generalized eigenvalue decomposition kernel feature space blind source separation nonlinear mixing; 分类号 TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于种群密度的粒子群优化算法被引量：7: 3; 作者高鹰姚振坚谢胜利; 机构广州大学信息机电学院计算机科学与技术系华南理工大学电子与信息学院; 出处《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2006年第6期922-924,932,共4页; 基金中国博士后科学基金(2003034062) 广东省自然科学基金博士科研启动基金(04300015) +1 种基金广州市属高校科技计划项目(2055)资助课题; 文摘为提高粒子群优化算法的收敛性能,提出了基于种群密度的多子群粒子群优化算法。该算法把生态学中的协同进化思想引入到粒子群优化算法中,充分考虑了环境和子群间相互竞争的关系,通过多种群的Lotka-Volterra竞争方程,动态调整各粒子群的密度,从而提高了粒子的多样性,加快了算法的进化速度。实验仿真结果表明,与单种群的粒子群优化算法相比,该算法提高了收敛速度和收敛精度。; 关键词粒子群优化算法种群密度 Lotka-Volterra竞争方程; Keywords particle swarm optimizer population density Lotka-Volterra competitive function; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种自适应扩展粒子群优化算法被引量：17: 4; 作者高鹰; 机构广州大学信息学院计算机科学与技术系; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第15期12-15,共4页; 基金中国博士后科学基金资助项目(编号:2003034062) 广东省自然科学基金博士科研启动基金资助项目(编号:04300015) +1 种基金广州市属高校科技计划资助项目(编号:2055); 文摘在粒子群优化算法的基础上,首先把粒子群优化算法的速度更新式中的个体最优位置用粒子群中所有个体最优位置的平均值代替,得到扩展粒子群优化算法;然后,建立了加速系数和粒子群中所有粒子的平均适应度与整体最优位置适应度之差的一种非线性函数关系,得到自适应加速系数扩展粒子群优化算法。由于新的算法利用了所有个体最优粒子的信息,并在进化过程中通过建立的非线性时变加速系数自适应地调整“认知”部分和“社会”部分对粒子的影响,从而提高了算法的收敛速度和精度。4个基准测试函数的对比实验结果说明自适应扩展粒子群优化算法的有效性和优良性能。; 关键词粒子群优化算法加速系数个体最优位置; Keywords Particle Swarm Optimization ,acceleration coefficient,personal best particle; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种新的基于广义特征值分解的盲信号分离算法被引量：2: 5; 作者高鹰谢胜利姚振坚; 机构广州大学信息学院计算机科学与技术系华南理工大学电子与信息学院; 出处《信号处理》 CSCD 北大核心 2005年第z1期102-105,共4页; 基金国家自然科学基金(60325310、60274006)、中国博士后科学基金(2003034062)、广东省自然科学基金博士科研启动基金(04300015)、广东省教育厅自然科学研究项目、广州市科技计划项目(2004J1-C0323)和广州市属高校科技计划项目(2055).; 文摘以矩阵的奇异值分解定理为基础,给出了一种基于广义特征值分解的盲信号分离算法,该算法以混叠信号的两个不同的方差矩阵为基础建立广义特征值问题,通过求解广义特征值问题的特征矢量来获得分离信号.该算法计算简单,避免了Para算法的不足,并能分离源信号中既有亚高斯信号又有超高斯信号的情况.仿真结果表明该算法是有效的,并具有很好的分离性能.; 关键词盲信号分离广义特征值分解; 分类号 TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名应用信号变化度的线性混合信号盲分离算法被引量：1: 6; 作者高鹰姚振坚李朝晖谢胜利; 机构广州大学信息学院计算机科学与技术系华南理工大学电子与信息学院华南理工大学电子与信息学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第18期76-78,共3页; 基金国家自然科学基金资助项目(编号:60325310 60274006) +4 种基金广州市属高校科技计划资助项目(编号:2055); 文摘论文首先给出了信号变化度的概念,并证明了信号变化度的一个性质:互相独立的一组源信号的线性混合信号的变化度介于源信号中的最小变化度和最大变化度之间。然后,利用矩阵广义特征值理论,给出了一种基于线性混合信号盲分离算法。该算法计算简单,具有闭解形式;并能分离源信号中既有亚高斯信号又有超高斯信号的情况。仿真结果表明该算法是有效的,并具有很好的分离性能。; 关键词信号变化度盲信号分离广义特征值; Keywords signal variability,blind sources separation,generalized eigenvalue problem; 分类号 TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于泛函连接网络和差分进化算法的后非线性混叠信号盲分离方法被引量：1: 7; 作者高鹰谢胜利; 机构广州大学信息学院计算机科学与技术系; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第1期50-54,共5页; 基金国家自然科学基金(60274006)国家杰出青年基金(60325310)中国博士后科学基金(2003034062)广东省自然科学基金博士科研启动基金(04300015)广东省教育厅自然科学研究项目广州市科技计划项目(2004J1-C0323)广州市属高校科技计划项目(2055)资助课题; 文摘把后非线性混叠信号盲分离的分离系统用泛函连接网络来建模,对分离系统的输出应用高阶统计量独立性准则作为测度,然后利用差分进化算法对泛函连接网络的权值进行学习,从而获得了一种后非线性混叠信号盲分离算法。由于泛函连接网络是一种单层神经网络,具有学习参数少、收敛速度快和非线性逼近能力强的特点;而差分进化算法控制参数少、易于选择、具有全局寻优能力和快速的收敛特性;因而与其它的后非线性混叠信号盲分离方法相比,该文提出的分离算法具有计算简单、收敛速度快、较高的精度和稳定性好的特点。仿真结果显示了这种方法是可行和有效的。; 关键词盲信号分离后非线性混叠泛函人工神经网络差分进化算法; Keywords Blind signal separation, Post nonlinear mixtures, Functional artificial neural network, Differential evolution algorithm; 分类号 TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多路回波消除研究现状综述被引量：1: 8; 作者高鹰谢胜利; 机构广州大学信息机电学院计算机科学与技术系华南理工大学电子与信息学院华南理工大学电子与信息学院; 出处《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第4期609-614,共6页; 基金国家自然科学基金 (69972 0 16) 中国博士后科学基金 (2 0 0 3 0 3 40 62 ) +1 种基金广州市属高校科技计划项目 (2 0 5 5 )资助课题; 文摘针对多路回波影响通讯质量问题,首先对自适应多路回波消除的原理及存在问题进行了阐述和分析;然后介绍了为减弱多路输入信号之间的强相关性而采取的几种预处理方法;之后,对目前现有的多路回波消除自适应算法进行了详细地综述,并阐述了各种算法的特点;最后,指出了今后多路回波消除研究中几个可能的研究方向。; 关键词多路回波消除预处理自适应回波消除算法; Keywords multi-channel echo cancellation pre-processing adaptive echo cancellation algorithm; 分类号 TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	免疫粒子群优化算法	高鹰谢胜利	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2004	161	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于广义特征值和核函数的非线性盲分离算法	高鹰姚振坚李朝晖谢胜利	《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心	2006	5	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于种群密度的粒子群优化算法	高鹰姚振坚谢胜利	《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心	2006	7	在线阅读下载PDF 职称材料
4	一种自适应扩展粒子群优化算法	高鹰	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2006	17	在线阅读下载PDF 职称材料
5	一种新的基于广义特征值分解的盲信号分离算法	高鹰谢胜利姚振坚	《信号处理》 CSCD 北大核心	2005	2	在线阅读下载PDF 职称材料
6	应用信号变化度的线性混合信号盲分离算法	高鹰姚振坚李朝晖谢胜利	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2006	1	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于泛函连接网络和差分进化算法的后非线性混叠信号盲分离方法	高鹰谢胜利	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2006	1	在线阅读下载PDF 职称材料
8	多路回波消除研究现状综述	高鹰谢胜利	《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心	2005	1	在线阅读下载PDF 职称材料