本文關(guān)鍵詞：目標(biāo)函數(shù)與策略尋優(yōu)的獨(dú)立成分分析算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：獨(dú)立成分分析(Independent Component Analysis, ICA)是盲源分離(Blind Source Separation, BSS)的重要分支。它根據(jù)源信號的統(tǒng)計(jì)獨(dú)立性特征,從混合信號中將源信號分離還原出來。ICA作為一種功能強(qiáng)大的信號處理方法,成為眾多領(lǐng)域中研究的重要課題,特別是在生物醫(yī)學(xué)、語音與通信、圖像處理、地球科學(xué)、文本數(shù)據(jù)挖掘等方面有突出貢獻(xiàn),具有非常重要的實(shí)用價(jià)值和應(yīng)用前景。傳統(tǒng)ICA算法存在適用范圍窄,收斂速度慢和分離精度不高等不足。為了適應(yīng)廣泛的實(shí)際應(yīng)用要求,ICA算法優(yōu)化的研究成為研究熱點(diǎn)而意義深遠(yuǎn)。本文針對上述問題和研究背景,在前人的研究基礎(chǔ)上做了如下工作：1.獨(dú)立成分分析理論總結(jié)研究。ICA分離系統(tǒng)由目標(biāo)函數(shù)和尋優(yōu)算法兩方面組成。首先對不同目標(biāo)函數(shù)推導(dǎo)分析并指出共性；然后將尋優(yōu)算法分為兩大類：數(shù)值計(jì)算方法和仿生群智算法,比較了各算法的優(yōu)缺點(diǎn),明確以仿生群智算法作為研究點(diǎn)。采用人工蜂群(Artificial Bee Colony, ABC)算法作為尋優(yōu)算法,對其仿生策略的特點(diǎn)進(jìn)行了分析研究。2.從目標(biāo)函數(shù)與尋優(yōu)算法兩方面優(yōu)化ICA。對于目標(biāo)函數(shù),存在求解變量多計(jì)算量大的問題,采用Givens旋轉(zhuǎn)變換減少求解變量的個(gè)數(shù),降低了計(jì)算量；對尋優(yōu)算法,采用自適應(yīng)策略改進(jìn)。對于搜索策略存在搜索方向盲目沒有指導(dǎo),策略固定不能隨迭代次數(shù)調(diào)整的不足,引入自適應(yīng)最優(yōu)解指導(dǎo)項(xiàng),指導(dǎo)搜索方向與步長,并隨迭代次數(shù)自適應(yīng)調(diào)整；對于選擇策略存在選擇壓力集中程度固定,不隨迭代次數(shù)變化而變化的不足,引入帶自適應(yīng)系數(shù)的Boltzmann選擇策略,能夠隨迭代次數(shù)變化自適應(yīng)調(diào)節(jié)選擇壓力集中程度,對選擇過程細(xì)化分階段調(diào)節(jié)。3.仿真實(shí)驗(yàn)對算法性能比較分析。進(jìn)行多次獨(dú)立成分分析實(shí)驗(yàn),從定性和定量兩方面判斷分離的效果。結(jié)果表明,改進(jìn)算法能分離不同峰度性質(zhì)的源信號,仿真實(shí)驗(yàn)的分離精度約比原算法提升了3個(gè)數(shù)量級,算法性能良好。
【關(guān)鍵詞】：獨(dú)立成分分析 目標(biāo)函數(shù) 策略尋優(yōu) 人工蜂群算法 自適應(yīng)
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN911.5
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 1 緒論10-15
• 1.1 課題研究意義10-11
• 1.2 課題研究背景11-13
• 1.3 論文創(chuàng)新點(diǎn)13
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)和研究內(nèi)容13-15
• 2 獨(dú)立成分分析理論15-30
• 2.1 獨(dú)立成分分析模型15-17
• 2.2 預(yù)處理17-18
• 2.3 分離系統(tǒng)18-29
• 2.3.1 目標(biāo)函數(shù)19-23
• 2.3.2 尋優(yōu)算法23-29
• 2.4 本章小結(jié)29-30
• 3 目標(biāo)函數(shù)和策略尋優(yōu)的獨(dú)立成分分析30-49
• 3.1 基于人工蜂群算法的獨(dú)立成分分析30-36
• 3.1.1 人工蜂群算法30-34
• 3.1.2 基于人工蜂群算法的獨(dú)立成分分析流程34-36
• 3.2 目標(biāo)函數(shù)降維36-39
• 3.2.1 正交分離矩陣36-37
• 3.2.2 Givens旋轉(zhuǎn)變換降維37-39
• 3.3 策略自適應(yīng)改進(jìn)與性能測試39-46
• 3.3.1 搜索策略的自適應(yīng)改進(jìn)40-42
• 3.3.2 選擇策略的自適應(yīng)改進(jìn)42-44
• 3.3.3 策略改進(jìn)ABC的性能測試44-46
• 3.4 目標(biāo)函數(shù)和策略尋優(yōu)的獨(dú)立成分分析流程46-47
• 3.5 本章小結(jié)47-49
• 4 實(shí)驗(yàn)與分析49-57
• 4.1 實(shí)驗(yàn)平臺49-50
• 4.2 評價(jià)指標(biāo)50-51
• 4.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和參數(shù)設(shè)置51-53
• 4.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)51-53
• 4.3.2 參數(shù)設(shè)置53
• 4.4 算法性能比較與分析53-56
• 4.5 本章小結(jié)56-57
• 5 總結(jié)與展望57-59
• 5.1 總結(jié)57-58
• 5.2 展望58-59
• 參考文獻(xiàn)59-62
• 作者簡介62-63
• 作者攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文63

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本文編號：256477