基于无监督学习的盲信号源分离技术研究 (2004年)

以独立分量分析为主要对象，描述了盲信号源分离技术的基本模型，介绍了盲分离的主要方法和数学原理，分析了盲信号源的可辨识性。提出基于神经网络无监督学习的盲分离方法，并改进了分离效果评判指标。在生物信息处理的背景下将人工神经网络和信息理论相结合，解决了盲信号源分离，自适应地求得分离矩阵，且可以同时分离具有正峭度和负峭度的信号源，对盲信号源分离的研究有极大的促进作用。