自适应MCA的神经网络方法研究

摘要

本文提出了一种新的用于ＭＣＡ的神经网络方法。这种方法弥补了现有方法的不足，可自适应地提取输入信号矢量的多个小特征向量，且无须对输入信号进行归一化处理。该方法的主要特点是无须对输入信号进行归一化处理，从而提高了算法的收敛速度；以及利用前ｍ个神经元的连接权来替推计算第ｍ＋１个神经元的连接权，从而大大减少了算法的运量是。