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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. 相似文献
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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. 相似文献
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