基于PID神经网络的后非线性盲源分离算法

• 作者: 林土胜 林用满
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 盲源分离 PID神经网络 后非线性混叠信号 最大熵值
• 年，卷（期）: 2006,（3）
• 所属期刊栏目: 理论与试验研究
• 页码范围: 260-265
• 页数: 6页
• 分类号: TN912.3
• 字数: 3212字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9037.2006.03.003

摘要

PID神经网络是一种新型的前向神经元网络,它的隐层单元包含比例(P)、积分(I)、微分(D)元,各层神经元个数、连接方式、连接权初值均按PID控制规律的基本原则确定.本文研究了一种新的后非线性盲源分离算法,用最大熵值方法推导了PID神经网络算法的后非线性分离学习公式,该算法可用于线性或后非线性的混叠信号.对输入2个混叠信号时,用单个PI神经网络分离;对输入3个混叠信号时,用单个PID神经网络分离;对输入更多的混叠信号时,可采用多个独立的PID神经网络来分离.仿真结果验证了单个PID神经网络算法,能分离线性或后非线性混叠信号.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林土胜	华南理工大学电子与信息学院	76	621	13.0	20.0
2	林用满	华南理工大学电子与信息学院	7	19	3.0	4.0