仿生智能优化算法及其在盲源分离中的应用

作者：李著成; 黄祥林

来源：中国传媒大学学报(自然科学版), 2016, 23(06): 66-71.

DOI：10.16196/j.cnki.issn.1673-4793.2016.06.008

• 仿生智能优化算法
• 盲源分离
• 独立分量分析

传统盲源分离(Blind Source Separation,BSS)采用梯度方法对目标函数进行优化来确定最优解,但梯度算法无法解决收敛速度和稳态精度两者之间的矛盾,而且可能落入局部最优。为了解决上述问题,仿生智能优化算法逐渐被引入到BSS中,取得了传统优化算法无法比拟的优良特性,为BSS问题优化求解提供了一条全新的途径。介绍了几种仿生智能优化算法,描述了BSS的基本概念和数学模型,最后对几种仿生智能优化算法在BSS的应用情况进行了总结。

• 出版日期2016
• 单位中国传媒大学