کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
409556 | 679077 | 2006 | 6 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Nonnegative independent component analysis based on minimizing mutual information technique
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
A novel neural network technique for nonnegative independent component analysis is proposed in this letter. Compared with other algorithms, this method can work efficiently even when the source signals are not well grounded. Moreover, this method is insensitive to the particular underlying distribution of the source data. Experimental results demonstrate the advantages of our approach in achieving satisfactory results regardless of whether the source data are well grounded or not.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 69, Issues 7–9, March 2006, Pages 878–883
Journal: Neurocomputing - Volume 69, Issues 7–9, March 2006, Pages 878–883
نویسندگان
Chun-Hou Zheng, De-Shuang Huang, Zhan-Li Sun, Michael R. Lyu, Tat-Ming Lok,