题名 自稳定的双目的特征对提取算法及其收敛性分析
被引量：1
1
作者
冯晓伟 孔祥玉 马红光 安秋生
机构
火箭军工程大学三系 北京理工大学珠海学院 山西师范大学数学与计算机科学学院
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2017年第4期600-606,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61673387 61374120 +1 种基金 11405267) 陕西省自然科学基金项目(2016JM6015)
文摘
提出一种自稳定的双目的算法用以提取信号自相关矩阵的特征对.该算法可以通过仅仅改变一个符号实现主/次特征向量估计的转化,并且可以通过估计的特征向量的模值信息估计对应的特征值,从而实现特征对的提取.基于确定性离散时间方法对所提出的算法进行收敛性分析,并确定算法收敛的边界条件.与已有算法对比的仿真实验验证了所提出算法的收敛性能.
关键词
主成分分析 次 成分分析 自稳定性 确定性离散时间 神经网络 特征对
Keywords
PCA MCA self-stabilzing property DDT neural networks eigen-pair
分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
题名 多维次成分并行提取算法
2
作者
高迎彬 孔祥玉 崔巧花 申国瑞
机构
火箭军驻石家庄地区军事代表室 火箭军工程大学控制工程系 中华通信系统有限责任公司 解放军
出处
《指挥信息系统与技术》
2018年第2期39-42,共4页
基金
国家自然科学基金(61074072和61673387) 陕西省自然科学基金(2016JM6015)资助项目
文摘
针对目前多维次成分提取算法限制条件多和初始参数难以选择问题,在研究Douglas次子空间算法基础上,基于加权矩阵法提出了一种新型多维次成分并行提取算法。对该算法的自稳定性和收敛性分析表明:在输入信号有界和学习因子足够小时,该算法状态矩阵的模值总能收敛至一个常数;当且仅当状态矩阵收敛至需提取的多维次成分时,该算法达到稳定状态。仿真试验表明,与现有算法相比,该算法具有参数选取方法简单、易于实现和收敛速度快的优点。
关键词
次 成分分析 次 成分 提取Douglas算法 加权矩阵 自稳定性
Keywords
minor component analysis minor component extraction Douglas algorithm weigh ted matrix self stability
分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
题名 次成分分析神经网络方法
3
作者
孔祥玉 胡昌华 胡友涛 何川 王兆强
机构
第二炮兵工程大学
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2013年第3期108-114,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61074072) 国家杰出青年基金资助项目(61025014)
文摘
次成分分析神经网络是一种自动迭代求取输入数据自相关矩阵的次成分方法,近十年来在国际上得到广泛深入的研究。本文将次成分学习算法归纳为普通发散、突然发散、动态发散、数值发散和自稳定特性等四种发散现象和一种特性来分析,并指出了该领域存在的问题和下一步发展趋势,为神经网络次成分分析理论奠定了理论基础。
关键词
神经网络 次 成分分析 自稳定特性
Keywords
neural network minor component analysis self-stabilizing property
分类号
TP277
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP18
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
题名 基于Rayleigh商的次子空间准则跟踪函数
4
作者
徐中英 高迎彬 孔祥玉 杜伯阳
机构
火箭军工程大学控制工程系
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第11期38-44,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.61673387,No.61374120)
文摘
针对次子空间信息准则函数缺乏的问题,通过对Rayleigh商函数添加惩罚项提出了新型的准则函数。平稳点分析表明,当且仅当神经网络权矩阵收敛到次子空间的一组基时,准则函数达到全局极大值。采用梯度上升法推导出一个新型的次子空间跟踪算法,并分析了算法的全局收敛性。仿真实验和实例应用验证了准则函数和导出算法的正确性。
关键词
RAYLEIGH商 准则函数 次 成分分析 李雅普诺夫函数
Keywords
Rayleigh quotient criterion function minor component analysis Lyapunov function
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 次成分提取信息准则的加权规则方向收敛分析
被引量：1
5
作者
杜柏阳 孔祥玉 冯晓伟
机构
火箭军工程大学导弹工程学院 火箭军工程大学核工程学院
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第3期25-32,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.61673387,No.61374120,No.61903375,No.61833016)。
文摘
对并行次成分提取算法在信号特征提取中实现方向收敛的过程进行了研究。采用比较未加权的PAST次子空间跟踪算法和加权的PAST并行次成分提取算法,分析加权规则对次成分提取算法方向收敛行为的限定方式。理论分析表明,加权规则对状态矩阵的各个向量和次成分之间的角度限定存在规律,并给出了加权规则对状态矩阵各个向量方向的作用方式和定理和讨论。最后,Matlab仿真实验验证了理论分析的结果。
关键词
次 子空间提取算法加权规则 并行次 成分分析 信息准则
Keywords
minor subspace extraction algorithm weighted rule parallel minor component analysis information criterion
分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
题名 一种广义次成分提取算法及其收敛性分析
6
作者
杜柏阳 孔祥玉 冯晓伟 高迎彬 罗家宇
机构
火箭军工程大学导弹工程学院
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2020年第6期1505-1511,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61374120,61673387).
文摘
广义次成分分析(generalized minor component analysis, GMCA)在现代信号处理的许多领域具有重要作用.目前现有的大多算法不能同时具备与算法对应的信息准则,以及收敛性、自稳定性和多个广义次成分提取的性能.针对上述问题,利用一种新的信息传播规则,推导出一种广义次成分提取算法,并采用确定离散时间方法(deterministic discrete time, DDT)对算法的全局收敛性能进行分析;同时,通过理论分析算法的收敛性能与算法初始状态的关系,表明算法具有自稳定性.进一步地,探索了算法在多重广义次成分提取方面的应用.相比之前的算法,所提算法具有更快的收敛速度. Matlab仿真验证了所提出算法的各项性能.
关键词
广义次 成分分析 确定性离散时间 收敛性分析 自稳定性分析
Keywords
generalized minor component analysis(GMCA) deterministic discrete time(DDT) convergence analysis self-stabilizing property
分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
