基于改进的遗传算法的后非线性盲源分离* (2012年)

针对后非线性盲源分离中非线性参数估计中存在的问题，提出一种基于改进的自适应遗传算法的后非线性盲源分离方法。该方法给出一种新的适应度函数，利用适应度函数值反馈调节交叉概率和变异概率的选取，并将优先进化策略和模拟退火机制引入遗传算法中，再通过线性分离算法得到分离矩阵。仿真验证表明，该方法较传统方法具有更快的收敛速度和较高的分离精度。