基于负熵的随机双梯度算法

摘要：

随机双梯度算法是独立分量分析中一个重要的学习算法，但该算法收敛速度慢，稳态误差大，不利于信号的准确适时性处理。论文重点对随机双梯度算法进行了改进，提出一种基于负熵的随机双梯度算法。在改进的算法中，用负熵来度量其中的随机变量非高斯性，从而来克服峭度的不稳健性。论文最后通过理论分析和仿真实验证明这种改进的随机双梯度算法具有较好的分离效果且稳定性高。

关键词：随机双梯度算法、独立分量分析、负熵、峭度

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60970084

在线出版日期：2015-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：84-87