统计主元分析的思想被运用到递推的人工神经网络中，用于求取特征矢量，但是这种方法只能找到模式数据集的第一个主要分量。在此基础上，研究者提出了自适应主元提取算法（Adaptive Principal Component Extraction，简称APEX）
用于模式数据集的特征提取。该算法的人工神经网络模型引入了反馈联结方式，稳定性大大提高，而且如果已知（/-1个主元，通过自适应地调节前馈加权系数和反馈加权系数，该算法很快能够算出第/个主元。但是APEX算法收敛速度慢，复杂度高。在对自适应主元提取算法的网络结构进行深入分析的基础上，本文提出了一种改进的自适应主元提取算法（Improved Adaptive Principal Component Extraction，简称IAPEX）。新的算法通过改进原有的自适应主元提取算法中前馈网络权值的更新方程，降低算法的计算复杂度。实验结果证明了本文提出的改进自适应主元提取算法的有效性。
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上传时间： 2021-05-23
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上传时间： 2021-09-29
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上传时间： 2021-10-02
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上传时间： 2021-12-29
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上传时间： 2022-01-07
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