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一种自适应拟牛顿广义特征分解算法

     

摘要

通过构造一种新的无约束损失函数,广义特征分解问题可以转化为无约束优化问题.此损失函数具有良好的特性,即具有全局极小点、无局部极值点,从而保证了迭代算法的全局收敛性.利用近似Hessian矩阵,提出了一种新的自适应拟牛顿广义特征分解算法.然后,采用随机逼近理论,严格分析了算法的收敛性.仿真结果表明,算法具有快速收敛和动态跟踪能力.

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