摘 要:针对有噪的ICA模型，提出一种有限制的平均场近似（restrictive mean field approximation，RMFA）的算法来求解ICA模型参数和源信号的估计问题。在传统MFA―ICA算法的基础上，提出将ICA中的模型参数和源信号均限制为非负，目的是使得提取出的特征更独立，更利于识别。通过手写体数字和仿真模拟人脸图形以及ORL人脸数据进行实验，将RMFA―ICA算法与传统的ICA算法和无限制的MFA―ICA算法进行比较，对于手写体数字和仿真模拟人脸图形，RMFA―ICA算法能分离出更独立的特征，对于ORL人脸数据，其结果表明，利用RMFA―ICA算法明显优于传统ICA算法和无限制MFA―ICA算法识别结果。[著者文摘]
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