Mixture quantized error entropy for recursive least squares adaptive filtering

熵(时间箭头) 算法 计算机科学 高斯分布 数学 高斯函数 数学优化 人工智能 量子力学 物理
作者
Jiacheng He,Gang Wang,Bei Peng,Qing Sun,Zhenyu Feng,Kun Zhang
出处
期刊:Journal of The Franklin Institute-engineering and Applied Mathematics [Elsevier]
卷期号:359 (3): 1362-1381 被引量:13
标识
DOI:10.1016/j.jfranklin.2021.12.015
摘要

Error entropy is a well-known learning criterion in information theoretic learning (ITL), and it has been successfully applied in robust signal processing and machine learning. To date, many robust learning algorithms have been devised based on the minimum error entropy (MEE) criterion, and the Gaussian kernel function is always utilized as the default kernel function in these algorithms, which is not always the best option. To further improve learning performance, two concepts using a mixture of two Gaussian functions as kernel functions, called mixture error entropy and mixture quantized error entropy, are proposed in this paper. We further propose two new recursive least-squares algorithms based on mixture minimum error entropy (MMEE) and mixture quantized minimum error entropy (MQMEE) optimization criteria. The convergence analysis, steady-state mean-square performance, and computational complexity of the two proposed algorithms are investigated. In addition, the reason why the mixture mechanism (mixture correntropy and mixture error entropy) can improve the performance of adaptive filtering algorithms is explained. Simulation results show that the proposed new recursive least-squares algorithms outperform other RLS-type algorithms, and the practicality of the proposed algorithms is verified by the electro-encephalography application.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
前程似锦完成签到 ,获得积分10
2秒前
ii完成签到 ,获得积分10
2秒前
5秒前
殷勤的梦秋完成签到,获得积分10
6秒前
星河完成签到,获得积分10
7秒前
cesar完成签到,获得积分10
7秒前
yufanhui应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
jo应助科研通管家采纳,获得20
7秒前
yufanhui应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
Lucas应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
顾矜应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
踏雪寻梅应助科研通管家采纳,获得20
7秒前
7秒前
7秒前
yufanhui应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
Cm完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
小椿发布了新的文献求助10
11秒前
俊逸的篮球完成签到,获得积分10
12秒前
Cm发布了新的文献求助10
13秒前
Lin.隽发布了新的文献求助10
17秒前
等待丹秋完成签到,获得积分10
17秒前
星辰大海应助着急的靖荷采纳,获得10
17秒前
17秒前
18秒前
梧桐树完成签到,获得积分10
18秒前
cz完成签到 ,获得积分10
19秒前
万能图书馆应助大气季节采纳,获得10
20秒前
LWJ完成签到 ,获得积分10
21秒前
kemal完成签到,获得积分10
22秒前
drizzling完成签到,获得积分10
23秒前
Cathay发布了新的文献求助10
23秒前
从来都不会放弃zr完成签到,获得积分10
23秒前
梧桐树发布了新的文献求助10
24秒前
Hello应助婷大仙儿采纳,获得10
31秒前
32秒前
moiumuio完成签到,获得积分10
33秒前
Cathay完成签到,获得积分10
35秒前
大气季节发布了新的文献求助10
36秒前
华仔应助黄建雨采纳,获得10
38秒前
高分求助中
Spray / Wall-interaction Modelling by Dimensionless Data Analysis 2000
Mathematics and Finite Element Discretizations of Incompressible Navier—Stokes Flows 500
A new species of Coccus (Homoptera: Coccoidea) from Malawi 500
2-Acetyl-1-pyrroline: an important aroma component of cooked rice 500
A real-time energy management strategy based on fuzzy control and ECMS for PHEVs 400
Handbook on People's China (1957) 400
2024 Medicinal Chemistry Reviews 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3190142
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2839431
关于积分的说明 8023747
捐赠科研通 2502301
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1336444
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 637841
邀请新用户注册赠送积分活动 605984