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基于广义能量函数的快速自适应主分量提取 被引量:3
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作者 欧阳缮 保铮 廖桂生 《中国科学(E辑)》 CSCD 北大核心 2003年第6期536-544,共9页
通过引入一个任意对角矩阵,提出了一种广义能量函数(GEF)来优化一个两层线性神经网络的连接权矢量,推导出一种递归最小二乘(RLS)算法,不需要设计非对称电路,即能并行提取一个输入协方差矩阵的多个主分量。分析了算法在平衡点的局部稳定... 通过引入一个任意对角矩阵,提出了一种广义能量函数(GEF)来优化一个两层线性神经网络的连接权矢量,推导出一种递归最小二乘(RLS)算法,不需要设计非对称电路,即能并行提取一个输入协方差矩阵的多个主分量。分析了算法在平衡点的局部稳定性能。实验结果表明该算法具有收敛快、稳健性好等优点。 展开更多
关键词 主分量 快速自适应提取 广义能量函数 线性神经网络 递归最小二乘算法 局部稳定性
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