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關(guān)鍵詞：rayleigh商 準則函數(shù) 次成分分析 李雅普諾夫函數(shù) 

摘要：針對次子空間信息準則函數(shù)缺乏的問題,通過對Rayleigh商函數(shù)添加懲罰項提出了新型的準則函數(shù)。平穩(wěn)點分析表明,當且僅當神經(jīng)網(wǎng)絡權(quán)矩陣收斂到次子空間的一組基時,準則函數(shù)達到全局極大值。采用梯度上升法推導出一個新型的次子空間跟蹤算法,并分析了算法的全局收斂性。仿真實驗和實例應用驗證了準則函數(shù)和導出算法的正確性。

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