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J-GLOBAL ID：201702259514539456   整理番号：17A1597916

八次収束ニュートン反復法に基づくFast-ICAの改良アルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

Improved Fast-ICA algorithm based on eighth-order convergence of Newton’s iterative method

著者 (2件)： Chen Meng (湖南大学 信息科学与工程学院,長沙,410082) ,  He Xuansen (湖南大学 信息科学与工程学院,長沙,410082)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 53  号： 11  ページ： 178-181,251  発行年： 2017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： ブラインドソース分離(BSS)問題を解決する最も一般的な方法は独立成分分析(ICA)であり,高速独立成分分析(Fast-ICA)は広く使用されている独立成分分析法である。従来のFast-ICAアルゴリズムは二次収束のニュートン反復法を用いて最適化し、アルゴリズムの収束速度を加速し、アルゴリズムの運行効率を向上させるために、八次収束のニュートン反復法を用いてFast-ICAアルゴリズムを最適化した。シミュレーション結果により,Fast-ICAアルゴリズムが従来のFast-ICAと5次収束に基づくFast-ICAアルゴリズムと同じ性能を有することを証明したが,それはより少ない反復性とより速い収束速度を有した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 独立成分分析 ,  シミュレーション ,  *Newton-Raphson法 ,  高速度 ,  *アルゴリズム ,  最適化
準シソーラス用語： 収束速度 ,  ブラインドソース分離 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Blind Source Separation(BSS) ,  Independent Component Analysis(ICA) ,  Fast-Independent Component Analysis(Fast-ICA) ,  eighth-order convergence of Newton iteration

分類 (4件)： 信号理論  (ND02020G) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 収束 ,  ニュートン反復法 ,  アルゴリズム ,  提案