一种基于十五阶的FastICA改进算法

• 作者: 何怡刚 罗文娟 袁莉芬
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 快速独立分量分析(FastICA) 牛顿迭代 初值敏感性 十五阶
• 年，卷（期）: 2016,（20）
• 所属期刊栏目: 网络、通信与安全
• 页码范围: 108-113
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4029字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1411-0100

摘要

快速独立分量分析（FastICA）因其收敛速度快而被受关注，但存在初始值选取不当可能导致算法的收敛速度减慢甚至不收敛的问题。针对基本牛顿迭代FastICA算法对初始值选择比较敏感的缺点，以最大化负熵为目标函数，引入十五阶牛顿迭代的修正形式对FastICA算法的核心迭代过程进行改进，改进算法的收敛性不再依赖于初始值的选择，而且具有更快的收敛速度。将改进算法应用到仿真实验，实验结果显示，改进算法在分离效果相当的前提下，迭代次数更少，收敛速度更快，而且收敛速度更加稳定。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何怡刚	合肥工业大学电气与自动化工程学院	175	1119	17.0	26.0
2	袁莉芬	湖南师范大学物理与信息科学学院	22	156	6.0	12.0
6	罗文娟	湖南师范大学物理与信息科学学院	1	8	1.0	1.0