新型自适应广义特征向量估计算法及其特性分析

• 作者: 徐中英 高迎彬 孔祥玉
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 广义特征向量 稳定性分析 动态特性分析 多维提取
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 模式识别与智能信息处理|Pattern Recognition and Intelligent Information Processing
• 页码范围: 254-260
• 页数: 7页
• 分类号: TN911.7|TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.11999/JEIT200477

摘要

为了发展快速稳定的广义特征向量估计算法,该文提出基于神经网络的新型单维广义特征向量估计算法;通过分析该算法的所有平衡点证明了当且仅当神经网络权向量等于最小广义特征值对应的广义特征向量时该算法达到稳定状态;利用确定性离散时间分析方法完成了所提算法的动态特性分析,给出了保证算法收敛的边界条件;通过膨胀技术将单维算法扩展为多维广义特征向量估计算法,该算法可以根据实际需要增加提取广义特征向量的数量.仿真实验表明所提算法具有很好地收敛性,而且收敛速度优于一些现有算法.