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通过构造一种新的无约束损失函数，广义特征分解问题可以转化为无约束优化问题．此损失函数具有良好的特性，即具有全局极小点、无局部极值点，从而保证了迭代算法的全局收敛性．利用近似Hessian矩阵，提出了一种新的自适应拟牛顿广义特征分解算法．然后，采用随机逼近理论，严格分析了算法的收敛性．仿真结果表明，算法具有快速收敛和动态跟踪能力．