一种主奇异三元组提取的快速神经网络算法

• 作者: 冯晓伟 孔祥玉 潘嶙 马红光
• 来源期刊: 四川大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 奇异值分解 互协方差神经网络 主奇异子空间
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 电子信息科学
• 页码范围: 572-575
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 103969/j.issn.0490-6756.2016.05.017

摘要

为了对两路高维数据流的互协方差矩阵进行在线奇异值分解,提出了一种快速稳定的主奇异三元组提取神经网络算法.首先,提出了一个新颖信息准则,并且基于该准则推导出了一个动态系统.然后,基于该动态系统,推导出了一种快速稳定的在线神经网络算法.该算法可以提取两路高维数据流的互协方差矩阵的左右主奇异向量.另外,算法中奇异向量的长度会收敛到一个与相应主奇异值相关的值,因而该主奇异值也可以被估计出来.相比于传统算法,该算法可以提取该矩阵的主奇异三元组而非仅仅是主奇异向量.与已有算法相比,该算法具有较低计算复杂度、较高收敛速度和稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘嶙	第二炮兵驻中国工程物理研究院代表室	3	11	3.0	3.0
2	孔祥玉		17	17	3.0	4.0
3	冯晓伟		5	3	1.0	1.0
4	马红光	北京理工大学珠海学院	4	8	2.0	2.0