遗传算法原理及应用---国防工业出版社 周明，孙树栋

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DBSCAN（Density-BasedSpatialClustering ofApplicationswithNoise）聚类算法，它是一种基于高密度连通区域的、基于密度的聚类算法，能够将具有足够高密度的区域划分为簇，并在具有噪声的数据中发现任意形状的簇。我们总结一下DBSCAN聚类算法原理的基本要点：DBSCAN算法需要选择一种距离度量，对于待聚类的数据集中，任意两个点之间的距离，反映了点之间的密度，说明了点与点是否能够聚到同一类中。由于DBSCAN算法对高维数据定义密度很困难，所以对于二维空间中的点，可以使用欧几里德距离来

本书全面系统地介绍了遗传算法的基本原理,数学基础,各种主要实现技术,并给出了一些应用示例,同时还简要地介绍了进化计算的基本内容.本书具有系统性强,可读性强,可操作性强的特点.本书可供智能计算,自动控制,系统工程,优化计算,经济管理,运筹学,计算机专业的研究人员,研究生及高年级大学生参考.

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盲信号分离最早由Herault和Jutten在1985年提出，指的是从多个观测到的混合信号中分析出没有观测的原始信号。通常观测到的混合信号来自多个传感器的输出，并且传感器的输出信号独立性（线性不相关）。盲信号的“盲”字强调了两点：1)原始信号并不知道；2)对于信号混合的方法也不知道。 JADE是一种盲源分离算法，可用于语音信号处理，最常用的是信号四阶累积量，也有人用信号的三阶累积量来分离信号。这类算法除了要求源信号具有统计独立性外，源信号中最多只能有一个高斯信号，即利用源信号的非高斯性。而对于源信号的非白特性及非平稳特性没有做任何考虑。因此可以说，HOS算法可以用来分离任何统计独立的非高斯信号或准确地说，不多于一个高斯信号。