基于神经网络的盲源分离算法研究综述与改进

本篇论文《人工智能-基于神经网络盲源分离算法的研究》由太原理工大学硕士研究生宋蕾撰写，专业领域为信号与信息处理，在导师张立毅的指导下完成。论文聚焦于人工智能在盲源分离领域的深度探究，这是一种在源信号和混合信道特征未知的情况下，恢复原始信号的技术。 首先，论文概述了盲源分离的重要性和广泛应用，包括无线通信、生物医学信号分析、图像识别、数据挖掘、语音增强和地球物理数据处理等。盲源分离技术的出现标志着神经网络与信号处理学科的交叉融合，其理论意义和实用价值巨大，具有广阔的未来发展潜能。 作者在论文中详细介绍了盲源分离的基本理论，涵盖了高阶累积量、负熵、熵、互信息和似然函数等常用目标函数，以及各种优化算法。这些理论是盲源分离算法设计的基础，同时明确了性能评估的标准。 接下来，论文着重讨论了基于神经网络的盲源分离方法。针对最小互信息前馈神经网络算法，作者提出了一种改进版本，引入了动量项，这有助于避免网络陷入局部极小值，提升收敛速度，并通过仿真实验验证了这一创新算法的有效性。此外，还基于最大熵递归神经网络，对Matsuoka的递归神经网络盲源分离算法进行了扩展，构建了一种全递归神经网络盲源分离算法，特别强调了在信号严重伸缩（即混合矩阵接近奇异）情况下的优异分离性能。 论文的最后一部分，作者介绍了盲源分离算法在实际应用中的进展，尤其是在图像处理和生物医学信号处理方面的初步探讨。关键词如“盲源分离”、“神经网络”、“代价函数”和“动量项”贯穿全文，突出了研究的核心内容。 这篇论文深入剖析了神经网络在盲源分离中的关键作用，提供了新颖的算法设计思路，展示了其在复杂信号环境下的优越性能，并预示了该领域未来的研究方向。通过阅读这篇论文，读者可以了解到盲源分离技术的最新研究成果和技术挑战，以及如何将其应用于现实生活中的各种问题解决中。