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由于收敛速度快,快速独立分量分析（FastICA）被普遍运用,但为克服FastICA对初始值的选择较敏感的缺点,提出了将具有五阶收敛速度的牛顿迭代法和带有阻尼因子的牛顿迭代法引到算法中,形成两种方法有机结合的改进算法,并将改进的算法应用到仿真实验中,从而提高算法的稳定性.
FastICA算法改进及仿真实验
【摘 要】
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由于收敛速度快,快速独立分量分析（FastICA）被普遍运用,但为克服FastICA对初始值的选择较敏感的缺点,提出了将具有五阶收敛速度的牛顿迭代法和带有阻尼因子的牛顿迭代法引到算
【机 构】
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成都理工大学管理科学学院
【出 处】
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佳木斯大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2013年4期
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