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为了设计更多有效的独立分量分析（ICA）算法，本文提出了ICA梯度下降算法（GDA）的一般框架，覆盖了许多目前流行的算法，如Infomax，MMI，MLE等等。该框架由一种新的基于Ⅱ类超加（减）性函数的参比函数理论导出，并采用推广的EASI形式作为更新规则来获得更好的性能。同时本文也展示了一个基于二次熵函数的框架使用例子，并提出了其梯度的快速计算方法，最后仿真证明了它的有效性。实验结果表明，该框架非常实用，可作为开发更多有效ICA算法的有利工具。