通信技术
通信技術
통신기술
COMMUNICATIONS TECHNOLOGY
2009年
1期
51-53
,共3页
子空间分解%主分量分析%人工神经网络%波达方向
子空間分解%主分量分析%人工神經網絡%波達方嚮
자공간분해%주분량분석%인공신경망락%파체방향
提出了一种基于主分量分析(PCA)神经网络实现子快速子空间分解及其维数估计的新方法.该方法不需要估计数据协方差矩阵和特征值分解,只需将阵列数据输入到PCA网络,通过网络权值的无监督自组织迭代即可同时完成子空间分解及其维数估计.因此该方法具有运算量小和复杂度低的特点,易于实时处理.计算机仿真验证了该方法的有效性.
提齣瞭一種基于主分量分析(PCA)神經網絡實現子快速子空間分解及其維數估計的新方法.該方法不需要估計數據協方差矩陣和特徵值分解,隻需將陣列數據輸入到PCA網絡,通過網絡權值的無鑑督自組織迭代即可同時完成子空間分解及其維數估計.因此該方法具有運算量小和複雜度低的特點,易于實時處理.計算機倣真驗證瞭該方法的有效性.
제출료일충기우주분량분석(PCA)신경망락실현자쾌속자공간분해급기유수고계적신방법.해방법불수요고계수거협방차구진화특정치분해,지수장진렬수거수입도PCA망락,통과망락권치적무감독자조직질대즉가동시완성자공간분해급기유수고계.인차해방법구유운산량소화복잡도저적특점,역우실시처리.계산궤방진험증료해방법적유효성.
