仿生智能优化算法及其在盲源分离中的应用

• 作者: 李著成 黄祥林
• 来源期刊: 中国传媒大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 仿生智能优化算法 盲源分离 独立分量分析
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 页码范围: 66-71
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.72
• 字数: 3898字
• 语种: 中文

摘要

传统盲源分离(Blind Source Separation,BSS)采用梯度方法对目标函数进行优化来确定最优解,但梯度算法无法解决收敛速度和稳态精度两者之间的矛盾,而且可能落入局部最优.为了解决上述问题,仿生智能优化算法逐渐被引入到BSS中,取得了传统优化算法无法比拟的优良特性,为BSS问题优化求解提供了一条全新的途径.介绍了几种仿生智能优化算法,描述了BSS的基本概念和数学模型,最后对几种仿生智能优化算法在BSS的应用情况进行了总结.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄祥林	中国传媒大学理工学部	12	73	4.0	8.0
2	李著成	中国传媒大学理工学部	3	3	1.0	1.0