【摘 要】
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本文提出了一种新的用于MCA的神经网络方法.这种方法弥补了现有方法的不足,可自适应地提取输入信号矢量的多个小特征向量,且无须对输入信号进行归一化处理.该方法的主要特点
【机 构】
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本文提出了一种新的用于MCA的神经网络方法.这种方法弥补了现有方法的不足,可自适应地提取输入信号矢量的多个小特征向量,且无须对输入信号进行归一化处理.该方法的主要特点是无须对输入信号进行归一化处理,从而提高了算法的收敛速度;以及利用前m个神经元的连接权来替推计算第m+1个神经元的连接权,从而大大减少了算法的运算量.
In this paper, a new neural network method for MCA is proposed, which can make up for the deficiencies of the existing methods and can adaptively extract multiple small eigenvectors of the input signal vector without normalizing the input signal The main feature of this method is that it is not necessary to normalize the input signal, so as to improve the convergence speed of the algorithm and to use the connection right of the first m neurons to calculate the connection right of the m + 1 neuron , Thus greatly reducing the computational complexity of the algorithm.
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