基于遗传-狮群算法优化的独立分量分析算法

张晓通; 韩跃平; 杨洋

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基于遗传-狮群算法优化的独立分量分析算法

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针对传统独立分量分析算法存在过度依赖梯度信息、容易陷入局部最优等缺陷,提出一种基于遗传-狮群算法(GA LSO)优化的独立分量分析算法.以信号的峭度绝对值之和作为目标函数,结合遗传算法较强的全局搜索能力和狮群算法良好的进化机制,对目标函数进行求解,提高了独立分量分析算法的精度,实现了对混叠信号的盲分离.仿真实验结果表明,该算法在收敛精度和速度上均较其他智能算法有较大提升,在解决盲源信号分离问题时,具有更高的收敛精度和更好的全局搜索能力,能有效地分离出各个源信号.

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来源
《计算机应用与软件》 |2021年第2期|244-249|共6页
作者
张晓通; 韩跃平; 杨洋;
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作者单位

中北大学信息与通信工程学院山西太原 030051;

中北大学信息与通信工程学院山西太原 030051;

中北大学信息与通信工程学院山西太原 030051;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
遗传算法; 狮群算法; 独立分量分析; 盲源分离;

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