基于递归神经网络的信息理论盲源分离准则

• 作者: 何振亚 刘琚 李道真 聂开宝
• 来源期刊: 电路与系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 盲信号分离 独立分量分析 互信息 神经网络
• 年，卷（期）: 2001,（1）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 40-44
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.72
• 字数: 4640字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-0249.2001.01.009

摘要

本文基于一个全连接递归网络结构,给出一种新的信息理论的盲源信号分离准则.该准则在保证最大化信息传输的同时最小化输出互信息,从而使网络输出相互独立.由此准则推导的算法对传输中的信息损失引入了Hebb项.该算法既可以分离超高斯源的混迭,又可以分离亚高斯源的混迭信号.计算机仿真结果表明了该算法的良好分离性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘琚	山东大学电子工程系	112	1598	21.0	36.0
2	聂开宝	山东大学电子工程系	17	232	8.0	15.0
3	何振亚	东南大学无线电工程系	81	1227	19.0	33.0
4	李道真	山东大学电子工程系	6	57	2.0	6.0