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J-GLOBAL ID：201702232012668482   整理番号：17A0170863

本論文では,十五の改良アルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

Improved FastICA algorithm based on fifteen-order Newton iteration

著者 (3件)： Luo Wenjuan (College of Physics and Information Science, Hunan Normal University) ,  Yuan Lifen (College of Physics and Information Science, Hunan Normal University) ,  He Yigang (School of Electrical Engineering and Automation, Hefei University of Technology)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 52  号： 20  ページ： 108-113  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 高速独立成分分析(FASTICA)はその収束速度が速いため、注目されているが、初期値の選択が適当でないと、アルゴリズムの収束速度が遅くなり、収束しないという問題がある。基本的ニュートン反復アルゴリズム(に)は初期値選択に敏感であるが,負のエントロピーを目的関数として採用して,十五アルゴリズムの中心反復法を改良して,収束性は初期値の選択に依存しない。さらに,それはより速い収束速度を持っている。改良アルゴリズムをシミュレーション実験に適用し,実験結果は,改良アルゴリズムが分離効果がかなりの前提の下で,反復数がより少なく,収束速度がより速く,収束速度がより安定であることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 逐次近似 ,  *アルゴリズム ,  シミュレーション ,  高速度 ,  独立成分分析 ,  目的関数 ,  初期値 ,  収束速度

著者キーワード (4件)： Fast Independent Component Analysis(FastICA) ,  Newton iteration ,  initial value sensitivity ,  fifteen-order

分類 (3件)： 数値計算  (JE02000J) ,  生体計測  (EL03020C) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 論文 ,  アルゴリズム ,  提案