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提出一种RBF神经网络算法应用于线性混叠信号的盲分离.所用的RBF神经网络算法是从输入信号的数据中训练出中心值和宽度值,再训练通过用最大熵值的代价函数推导的权值.所用的代价函数保证了网络的输出尽可能独立,使信号能正确地分离.仿真验证了所用的算法能减少分离时间和提高分离效率.对比ME算法,该算法更好.