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非线性Infomax自组织算法的盲源分离机理  
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【英文篇名】 Blind Source Separation Mechanism of the Non linear Informax Self Organizing Algorithm
【下载频次】 ★★★★
【作者】 何振亚; 杨绿溪; 鲁子奕;
【英文作者】 He Zhenya Yang Lxi Lu Ziyi Department of Radio Engineering; Southeast University Nanjing; 210096;
【作者单位】 东南大学无线电工程系;
【文献出处】 数据采集与处理 , JOURNAL OF DATA ACQUISITION & PROCESSING, 编辑部邮箱 1998年 04期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 信息处理; 信息论; 系统辨识; 独立分量分析;
【英文关键词】 information processing; information theory; system identification; independent component analysis;
【摘要】 Linsker提出,生物系统对信息的处理可能遵循信息传输最大化准则,并导出了一类神经网络自组织算法——Infomax算法。本文详细讨论了在输入-输出为非线性映射且无输入噪声条件下Infomax算法的性能,证明了在一定条件下Infomax算法与ICA算法等价。
【英文摘要】 It is suggested in Linsker that a network which develops to maxmize the mutual information between its output and the signal portion of its input may provide a model of biological neural systems. A self organization algorithm which is called as “Infomax algorithm” is also proposed. The authors analyse the Infomax algorithm in detail, for the case in which the input output mapping is nonlinear and no input noise is present. The authors conclude that Infomax algorithm leads to ICA algorithm in particular c...
【基金】 国家自然科学重点基金
【分类号】 TP18
【正文快照】 引言生物系统特别是感知系统对外界信息的处理可以认为是一个编码过程:在不知道应输出什么,即无确定的导师信号的情况下,寻求一种输入信息的表示——能反映输入信号的某种特征、相关性、类别等。这就要求构成生物系统的神经元和联接具有一定的自组织性。一般的自组织网络结?

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