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從隨機(jī)變量(微分)熵的概念出發(fā)，定義了隨機(jī)變量的相似度，討論了用求相似度極點(diǎn)的方法實(shí)現(xiàn)觀測(cè)數(shù)據(jù)線性組合非高斯性最大化，從而串行估計(jì)獨(dú)立分量分析(ICA)模型中的獨(dú)立分量的原理和算法。對(duì)非多項(xiàng)式矩定理進(jìn)行了更為一般化的證明，以此定理為根據(jù)闡明了以一般的非二次型光滑偶函數(shù)的數(shù)學(xué)期望近似代替相似度的可行性。給出梯度算法中的符號(hào)因子計(jì)算公式，避免了現(xiàn)有的相應(yīng)算法中符號(hào)因子計(jì)算公式與目標(biāo)函數(shù)之間的矛盾。通過(guò)與極大似然ICA 方法對(duì)比，表明所定義的相似度就是在預(yù)白化條件下單個(gè)源變量的極大似然函數(shù)。
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