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独立分量分析方法及其在地理与环境科学中的应用  
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【英文篇名】 The Independent Component Analysis and Its Application in the Geographical and Environmental Fields
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【作者】 粟泽毅; 陈阿林;
【英文作者】 SU Ze-yi; CHEN A-lin(College of Geography Science; Chongqing Normal University; Chongqing 400047; China);
【作者单位】 重庆师范大学地理科学学院; 重庆师范大学地理科学学院 重庆;
【文献出处】 重庆师范大学学报(自然科学版) , Journal of Chongqing Teachers College(Natural Science Edition), 编辑部邮箱 2005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】 盲信号分离; ICA; 负熵; 盲反褶积; 污染源;
【英文关键词】 blind signal separate; ICA; negentropy; blind deconvolution; polluting source;
【摘要】 综述了独立分量分析(ICA)问题的模型、原理,以及定义在基本ICA问题上的各种算法,包括信息最大化in-fom ax算法、负熵最大化法、最大似然法等,并对各算法性能作了比较。并介绍了可获得的ICA算法系统fastica和oolabss及其运行平台,说明了ICA在地理与环境问题中的应用。
【英文摘要】 This paper summarizes the principle and the model of Independent Component Analysis,and various algorithms based on the basic ICA problem,including the HJ neural network,the infomax and maximum negentropy algorithm.The performances of the these methods are compared,the gainable system of ICA algorithm on the web is introduced,the applications of ICA in the Geographical and Environmental fields are discribed and explained.
【更新日期】 2006-02-27
【分类号】 TP202.4
【正文快照】 独立分量分析(Independent Component Analy-sis,ICA)是近年来发展起来的一种新的信号处理技术。它是伴随着盲信源问题而发展起来的,故又称盲分离(B lind Source Separate)。盲信号处理(B lindSignal Processing,BSP)是20世纪最后10年迅速发展起来的一个研究领域。它又可以分成

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