【摘 要】
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针对传统非线性盲源分离（NBSS）算法容易陷入局部最优解从而导致分解精度较低的问题,提出一种基于改进粒子群优化（PSO）的NBSS算法。该方法利用多层感知机（MLP）拟合非线性混合的逆过
【机 构】
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西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室
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针对传统非线性盲源分离（NBSS）算法容易陷入局部最优解从而导致分解精度较低的问题,提出一种基于改进粒子群优化（PSO）的NBSS算法。该方法利用多层感知机（MLP）拟合非线性混合的逆过程,并将分离信号的互信息最小作为优化目标（PSO的适应度）,从而实现MLP中参数的优化。然而,标准PSO算法存在粒子早熟从而使待优化问题陷入局部最优解,针对这一问题,对适应度低的一部分粒子进行依概率的杂交和变异,使粒子群体在整个迭代过程中保持多样性,从而有效解决标准PSO算法的粒子早熟问题。仿真和试验结果表明,相比于线性盲
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