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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
1
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。
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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
原文传递
题名
基于广义能量函数的快速自适应主分量提取
被引量:
3
1
作者
欧阳缮
保铮
廖桂生
机构
西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室
出处
《中国科学(E辑)》
CSCD
北大核心
2003年第6期536-544,共9页
基金
国家自然科学基金(批准号:60172011
69831040)
+1 种基金
广西自然科学基金(gzk0007011)
全国优秀博士论文作者专项基金
文摘
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。
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
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于广义能量函数的快速自适应主分量提取
欧阳缮
保铮
廖桂生
《中国科学(E辑)》
CSCD
北大核心
2003
3
原文传递
已选择
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