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FastICA
快速独立成分
分析
快速独立成分
分析算法,FastICA,对于目标信号进行成分分析,盲源分离上均具有不错的应用。
2022-03-31 11:37:30
42KB
ICA
1
基于改进FastICA算法的入侵检测样本数据优化方法
为更好实现对入侵检测样本数据的优化处理,提出了一种改进的
快速独立成分
分析(FastICA)算法,采用基于加权相关系数进行白化处理以减少信息损失,并优化牛顿迭代法使其满足三阶收敛。对算法进行了细致描述,分析了算法的时间复杂度。实验结果表明,该方法可有效减少数据信息损失,具有迭代次数少、收敛速度快等优点,可有效提高入侵检测样本数据的优化效率。
2022-03-09 16:03:41
858KB
入侵检测
快速独立成分分析
数据优化
牛顿迭代法
1
matlab
快速独立成分
分析算法
ICA是一种从一组线性混合信号的观测值中分离出一些独立源信号的方法。在生物医学信号分析中的这种新技术的应用日益广泛,例如,该技术已被应用在心电图(ECG)噪声去除等
2021-05-22 18:55:02
42KB
matlab
快速独立成分
1
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