基于估计概率密度函数的独立分量分析方法

利用混合高斯模型,给出了估计概率密度函数算法,并利用高斯混合模型法获得了对分离矩阵的梯度学习算法,给出了一种迭代概率密度估计的独立分量分析学习算法,这种块处理方法可实现超、亚高斯混合信源的情况,最后在仿真实验过程中验证了该算法具有较高的稳定度和精确度。

基于神经网络模型的聚类分析技术研究

聚类分析已成为数据挖掘,模式识别等应用领域研究中非常活跃的研究课题.在聚类分析方法中,基于神经网络的算法,由于考虑到“噪声”或异常数据,可以自动确定聚类个数,可以产生鲁棒的聚类方法,而竞争学习神经网络、SOFM神经网络方法是其中有代表性的方法,对其进行了分析研究,并给出了引入可变速度的训练算法。