[發明專利]基于入侵性雜草算法的有噪獨立分量分析方法

有效

• 申請號: 201310673503.0
• 申請日: 2013-12-11
• 公開（公告）號: CN103679199A
• 公開（公告）日: 2014-03-26
• 發明（設計）人: 王微微;孔祥翠;陳靜靜;梁霄;成帥帥
• 申請（專利權）人: 中國石油大學（華東）
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于入侵性雜草算法的有噪獨立分量分析方法，其特征在于包括：?

步驟A：對x進行中心化處理，即其中x=[x₁(t),x₂(t),...,x_M(t)]^T是傳感器測得的M個觀測信號，E(x)是x的期望，然后對進行魯棒白化處理，即其中為的協方差矩陣，Σ為高斯噪聲的協方差矩陣；?

步驟B：根據白化處理后的信號應用入侵性雜草算法尋優得到最佳分離矩陣W_b；?

步驟C：根據得到含噪分離信號y；?

步驟D：根據含噪分離信號y，采用單路欠定SVD-ICA算法，求無噪分離信號

2.根據權利要求1所述的一種基于入侵性雜草算法的有噪獨立分量分析方法，其特征在于上述步驟B尋優得到最佳分離矩陣W_b中，具體尋優過程包括以下步驟：?

B1、初始化參數，設定參數值：設置初始種群規模數n_ini、問題空間維數Dim、迭代最大值iter_max、最大種群數plant_max_no、每個個體可產生的最大種子數seedmax、每個個體可產生的最小種子數seedmin、非線性調制指數N、初始標準差σ_initial、標準差最終值σ_final以及初始搜索空間[xmin,xmax]，隨機產生n_ini個分離矩陣W作為初始解集；?

B2、計算當代含噪分離信號y_m，公式為

B3、根據y_m計算每個個體的適應度函數值f,并將當代所有個體的最大適應度值記為f_max，當代所有個體的最小適應度值記為f_min；?

B4、按公式計算每個個體產生的后代種子數w_n，其中，f表示當代每個個體的適應度值；?

B5、按當代標準差計算當代每個個體產生種子的擴散范圍，產生的種子在當代個體附近以正態分布N(0,σ_iter)隨機地擴散在Dim維搜索空間，成為個體，式中，iter表示進化代數；?

B6、判斷當代個體數是否達到最大規模數plant_max_no，若當代個體數小于plant_max_no，則重復步驟B2至步驟B6；如果達到plant_max_no，則執行步驟B7；?

B7、將所有個體按照適應度值從大到小進行排序，選取前面plant_max_no個個體作為下一代個體；?

B8、判斷算法是否達到迭代最大值iter_max，若達到，則輸出適應度最大的個體作為最佳分離矩陣W_b，執行步驟C；否則返回執行步驟B2。?

.根據權利要求1和2所述的一種基于入侵性雜草算法的有噪獨立分量分析方法，其特征在于步驟B3根據y_m計算每個個體的適應度函數值f中，適應度函數值具體計算過程包括以下步驟：?

B31、采用高斯型密度函數計算得其中，v是標準化的高斯變量；?

B32、根據高斯矩計算得其中，y_mi表示y_m的第i路信號；?

B33、得到入侵性雜草算法的適應度函數f為