论文研究一种改进的自适应混合神经网络盲分离算法.pdf

传统的前馈神经网络盲源分离算法由于步长固定存在许多缺点,而基于Sigmoid函数的自适应步长算法虽然能够克服固定步长算法的缺陷,但其稳态性能较差。针对这个问题,提出一种改进的自适应步长算法,该算法可灵活地控制步长因子函数的形状,在近零点处变化较Sigmoid函数更加缓慢,性能更加优越;同时针对前馈神经网络的不足,在前馈神经网络结构中引入递归结构,利用改进的自适应步长算法控制学习速率。仿真分析表明该算法具有更快的分离速度和更加优越的分离效果。