[發明專利]一種用于稀疏多任務自適應網絡非負參數向量估計的方法有效
| 申請號： | 202010325256.5 | 申請日： | 2020-04-23 |
| 公開（公告）號： | CN111639671B | 公開（公告）日： | 2023-07-28 |
| 發明（設計）人： | 王紫璇 | 申請（專利權）人： | 蘇州大學 |
| 主分類號： | G06F18/22 | 分類號： | G06F18/22;G06F18/10;G06F18/2133;G06F18/2136;H04W4/38 |
| 代理公司： | 蘇州智品專利代理事務所(普通合伙) 32345 | 代理人： | 唐學青 |
| 地址： | 215104 *** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 用于 稀疏 任務 自適應 網絡 參數 向量 估計 方法 | ||
1.一種用于稀疏多任務自適應網絡非負參數向量估計的方法，其特征在于：所述稀疏多任務自適應網絡包含K個節點，所述稀疏多任務自適應網絡分為Q個簇，每個簇估計的參數向量相同，不同簇估計的參數向量不同，
每個所述節點包含一個自適應濾波器；
所述簇用于仿真多任務系統的參數分布情況，從而保證不同任務簇的參數向量關聯；
所述自適應濾波器基于對代價函數引入L0范數的方法對未知參數向量進行估計，所述估計包含如下步驟：
S1：求解網絡的聯合矩陣C、相似性矩陣ρ和系統聯合參數alk，其中，
在多任務自適應網絡中，定義節點k的鄰域(包括k)為Nk，節點k所在的簇為C(k)，
對于相同簇內的節點，定義聯合矩陣其每一個聯合參數clk滿足
對于不同簇內的節點，定義相似性矩陣其每一個相似性參數ρkl滿足ρkl≥0,
S2：生成節點k在n+1時刻對未知參數的聯合估計ψk(n+1),k∈{1,2,…,K}，用wk(n)表示節點k在n時刻對未知參數的估計，表示以wk(n)的元素為對角元素的對角矩陣，節點k在n時刻的輸入信號為xk(n)，
誤差則節點k在n+1時刻對未知參數的聯合估計ψk(n+1)由公式
生成，其中μ,η和λ為步長參數，β為零吸收因子；
S3：生成節點k在n+1時刻對未知參數的最新估計wk(n+1),k∈{1,2,…,K}，
用ψl(n+1)表示節點l在n+1時刻對未知參數的聯合估計，
用生成節點k在n+1時刻對未知參數的最新估計。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于：所述步驟S1中，取alk＝ckl。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于：所述方法中，所述Q取值介于3～10，所述K取值介于10～50。
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于：所述方法中，所述Q取值為4，所述K取值為20。
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于：所述步驟S2中：
μ選取介于0.02～0.05，η選取介于0.0001～0.003，λ選取介于0.0001～0.003,β選取介于1～10。
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