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主分量和次分量神经网络学习算法及应用     在线阅读 整本下载 分章下载 分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 Neural Learning Algorithms for Principal and Minor Components Analysis and Applications
【作者】 欧阳缮;
【导师】 保铮;
【学位授予单位】 西安电子科技大学;
【学科专业名称】 信号与信息处理
【学位年度】 2000
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 西安电子科技大学
【网络出版投稿时间】 2001-09-26
【基金】 国家自然科学基金
【关键词】 主分量分析、次分量分析、神经网络、广义能量函数、信息准则、加权; 信息准则、并行自适应学习算法、稳定性和收敛性分析、图像数据压缩、; 波达方向估计、空时自适应处理。;
【英文关键词】 Principal component analysis; minor component analysis; neural networks; generalized energy function; information criterion; weighted information criterion; parallel; adaptive learning algorithm; stability and convergence analysis; image data compression; directions-of-arrival estimation; space-time adaptive processing.;
【中文摘要】 主分量的方向是代表输入数据矢量具有最大方差的方向,用主分量来表示数据 矢量称之为主分量分析(PCA),而次分量的方向是输入数据矢量具有最小方差的方 向。主分量分析和次分量分析(MCA)(PCA的互补部分)都是分析一个随机矢量 过程相关结构的十分有用的统计技术,并已经广泛地应用于现代信号处理的许多领 域,诸如高分辨谱估计、系统辨识、数据压缩、特征提取、模式识别、数字通信、计 算机视觉等等。本论文主要研究了PCA和MCA的神经网络模型及有关快速学习算 法,重点是并行多个分量提取问题,主要结果概括如下: 1.根据最小二乘原理,我们提出一种PCA学习算法,我们称之为稳健的递归最小 二乘算法(RRLSA)。与以往的所有的线性PCA算法不同,该算法并不引入后向 传播误差来更新神经网络的连接权,而更象Hebb规则,仅仅用了相应神经元的 输入-输出之积,另外,RRLSA还引入...
【英文摘要】 Principal components are the directions in which the input data have the largest variances. Expressing data vectors in terms of the principal components is called Principal Component Analysis (PCA). On the Other hand, the minor components are the directions in which the data have the smallest variances. Minor Component Analysis (MCA), counterpart of PCA, and principal component analysis, are powerful statistical techniques for analy...

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导师:保铮    导师单位:西安电子科技大学    学位授予单位:西安电子科技大学
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