作　　者： ; ;

机构地区： 华南理工大学电子与信息学院

出　　处： 《科学技术与工程》 2006年第19期

摘　　要： 提出一种RBF神经网络算法应用于线性混叠信号的盲分离。所用的RBF神经网络算法是从输入信号的数据中训练出中心值和宽度值,再训练通过用最大熵值的代价函数推导的权值。所用的代价函数保证了网络的输出尽可能独立,使信号能正确地分离。仿真验证了所用的算法能减少分离时间和提高分离效率。对比ME算法,该算法更好。

关 键 词： 神经网络 盲分离 最大熵值法 代价函数

分 类 号： [TP183]

领　　域： [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术]