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【摘要编号】61002039
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cctvmen(金币+10, 基金HEPI+1): 非常感谢 2011-02-17 14:05:00
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项目编号： 61002039 项目名称： 特征值分解的统一在线学习方法研究 项目类型： 青年科学基金项目 申报学科： 人工神经网络(F010306) 研究性质： 应用基础研究 资助金额： 18 万元 依托单位： 大连民族学院 项目负责人： 刘力军 开始日期： 2011-01-01 完成日期： 2013-12-31 项目摘要： 本项目旨在研究和发展特征值分解的统一的在线学习方法。特征分解在信息与通信系统中扮演着非常关键的角色，一方面，主分量分析（PCA）和次分量分析（MCA）的在线算法研究非常广泛，但是，怎样让一个梯度上升类型PCA算法可以通过向梯度下降方向搜索得到MCA算法，已经成为一个公开问题。另一方面，与PCA算法相比，国内外对于广义特征分解(GED)问题的自适应算法研究还尚未未有效展开，已经建立的PCA串并型模型以及子空间模型，对于GED问题是否可以同样得到? 特别的，统一的广义特征分解算法模型是否可以有效建立？基于如上问题，本项目拟通过对微分系统添加稳定项的方法研究统一模型问题；通过构造同时在线估计特征值和特征向量的方式研究自适步长学习算法；研究广义特征分解问题的子空间提取算法、特征向量的串并行提取算法，并建立基于特征分解原理的盲源分离模型。 |
2楼2011-02-16 08:53:49
