基于递归神经网络的信息理论盲源分离准则

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摘要：本文基于一个全连接递归网络结构，给出一种新的信息理论的盲源信号分离准则。该准则在保证最大化信息传输的同时最小化输出互信息，从而使网络输出相互独立。由此准则推导的算法对传输中的信息损失引入了Hebb项。该算法既可以分离超高斯源的混迭，又可以分离亚高斯源的混迭信号。计算机仿真结果表明了该算法的良好分离性能。

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关键词：神经网络 神经网 计算机仿真 交流学习 网络结构 计算机仿真 递归神经网络 信号处理 盲源分离准则 信息理论