基于Rayleigh商的次子空间准则跟踪函数

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针对次子空间信息准则函数缺乏的问题,通过对Rayleigh商函数添加惩罚项提出了新型的准则函数。平稳点分析表明,当且仅当神经网络权矩阵收敛到次子空间的一组基时,准则函数达到全局极大值。采用梯度上升法推导出一个新型的次子空间跟踪算法,并分析了算法的全局收敛性。仿真实验和实例应用验证了准则函数和导出算法的正确性。
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