α稳定分布噪声下的核最小平均P范数算法

来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 5次 | 上传用户：shakekele

【摘要】

：

在α稳定分布噪声环境下,最小平均P范数算法(LMP)的鲁棒性显著强于最小均方算法(LMS),但是在非线性系统中LMP算法性能严重退化。运用核方法可将输入数据映射到再生核希尔伯特空间(RKHS),再对变换后数据选用合适的线性方法,能有效地处理多种非线性问题。将核方法引入LMP算法,推导得到核最小平均P范数算法(KLMP)。α稳定分布噪声背景下的Mackey-Glass时间序列预测的计算机仿真结果表明

【作者】

：

赵知劲金明明

【机构】

：

杭州电子科技大学通信工程学院,中国电子科技集团第36研究所通信系统信息控制技术国家级重点实验室

【出处】

：

计算机应用研究

【发表日期】

：

2017年11期

【关键词】

：

Α稳定分布最小平均P范数核方法再生核希尔伯特空间 Mackey-Glass时间序列 α-stable distribution least mean P

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