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偏差去除算法通常假设高斯噪声条件下对普通ICA算法进行修正来消除噪声带来的影响。但是存在高斯噪声条件时,普通ICA算法对解混矩阵仍然可以辨识。故引入基于QR分解的RLS自适应噪声抵消算法和Fast-ICA算法相结合,只需对观测信号进行去噪处理,不需要对解混矩阵修正。并分别在同一噪声和相关噪声条件下做了仿真实验,与LMS-ICA算法进行了比较。仿真实验证明,该方法比后者效果显著。提出了用最小二乘算法计算分离信号的输出信噪比,作为评价算法的性能指标。 相似文献
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Chorng-Shyan Lin Tachung Yang Yeong-Chau Jou Lih-Chang Lin 《Journal of Intelligent and Robotic Systems》2003,38(2):213-235
This paper considers the nonlinear system identification and control for flexible servomechanisms. A multi-step-ahead recurrent neuro-fuzzy model consisting of local linear ARMA (autoregressive moving average) models with bias terms is suggested for approximating the dynamic behavior of a servomechanism including the effects of flexibility and friction. The RLS (recursive least squares) algorithm is adopted for obtaining the optimal consequent parameters of the rules. Within each fuzzy operating region, a local MDPP (minimum degree pole placement) control law with integral action can be constructed based on the estimated local model. Then a fuzzy controller composed of these local MDPP controls can be easily constructed for the servomechanism. The techniques are illustrated using computer simulations. 相似文献
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对递推最小二乘(RLS)进行了非线性的核(kernel)变换,并采用正则化技术改写了目标范函,提出了一种正则核变换递推最小二乘(regularized kernel,RLS)算法.获得了RKRLS模型的系数和误差表达式,分析了算法的推广能力并证明了KeYnel RLS算法为其特例,进而导出了RKRLS算法在限定、增长和缩减记忆三种不同模式下的递推公式均无需进行求逆计算.RKRLS算法具有三个特性:小样本、可控的推广能力和速度快,因而非常适合于工业应用场合.通过对橡胶混炼质量的门尼指标进行建模和预测分析表明,本算法具有较好的跟踪预测性能. 相似文献
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SHEN Yanjun WANG BingwenDepartment of Control Science Engineering University of Science Technology Wuhan China 《中国科学F辑(英文版)》2004,47(1):126-136
This paper presents a modified structure of a neural network with tunable activation function and provides a new learning algorithm for the neural network training. Simulation results of XOR problem, Feigenbaum function, and Henon map show that the new algorithm has better performance than BP (back propagation) algorithm in terms of shorter convergence time and higher convergence accuracy. Further modifications of the structure of the neural network with the faster learning algorithm demonstrate simpler structure with even faster convergence speed and better convergence accuracy. 相似文献