改良的高阶收敛FastICA算法 (2011年)

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本文提出了一种改良的高阶收敛FastICA算法，旨在提高独立成分分析（ICA）中信号分离的速度与准确性。通过优化基本FastICA算法中的梯度上升步骤，新方法能够在保持计算效率的同时显著提升非高斯源信号的提取效果。此改进对于处理复杂混合数据具有重要意义。高阶收敛的FastICA算法具有形式简单、速度快的特点，但其对初始值的选择比较敏感，若选择不当可能会影响算法的收敛效果甚至导致不收敛的结果。为解决这一问题，采用最速下降法改进了三阶和五阶收敛的FastICA算法。具体来说，首先利用最速下降法确定初值，然后使用高阶收敛的FastICA算法求出最优解。通过语音信号分离实验发现：改进后的算法能够较好地分离混合信号，并且有效地解决了初始值敏感性的问题。

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改良的高阶收敛FastICA算法 (2011年)

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本文提出了一种改良的高阶收敛FastICA算法，旨在提高独立成分分析（ICA）中信号分离的速度与准确性。通过优化基本FastICA算法中的梯度上升步骤，新方法能够在保持计算效率的同时显著提升非高斯源信号的提取效果。此改进对于处理复杂混合数据具有重要意义。高阶收敛的FastICA算法具有形式简单、速度快的特点，但其对初始值的选择比较敏感，若选择不当可能会影响算法的收敛效果甚至导致不收敛的结果。为解决这一问题，采用最速下降法改进了三阶和五阶收敛的FastICA算法。具体来说，首先利用最速下降法确定初值，然后使用高阶收敛的FastICA算法求出最优解。通过语音信号分离实验发现：改进后的算法能够较好地分离混合信号，并且有效地解决了初始值敏感性的问题。

改良HS共轭梯度算法及全局收敛性分析

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改良版基于FFT的PIV互相关算法(2011年)

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简介：本文深入探讨了遗传算法的收敛性问题，通过理论分析与实验验证相结合的方法，揭示了不同参数设置对算法性能的影响，并提出了改进策略以提高其全局搜索能力和稳定性。遗传算法的收敛性是决定该算法能否有效运行的关键因素。针对遗传算法可能出现的早熟收敛、收敛速度慢甚至无法收敛的问题，国内外学者已经进行了广泛的研究，并提出了一系列改进措施来提升其收敛效率。

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改进版BFGS信赖域算法及其收敛性分析

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