刘伟峰;何塞·C·普林西佩。 核仿射投影算法。 （英语） Zbl 1184.68411号 EURASIP J.高级信号处理。 2008，文章ID 784292，第12页（2008）. 摘要：著名的核技巧和仿射投影算法（APA）的结合产生了强大的非线性扩展，这里统称为KAPA。本文是对最近引入的核最小均方算法（KLMS）的后续研究。KAPA继承了KLMS的简单性和在线性，同时降低了梯度噪声，提高了性能。更有趣的是，它为几种神经网络技术提供了统一的模型，包括核最小均方算法、核adaline、滑动窗口核递归最小二乘（KRLS）和正则化网络。因此，可以对它们之间的基本关系以及计算复杂度和性能之间的权衡获得许多见解。几次仿真表明了其广泛的适用性。 引用于6文件 MSC公司： 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{W.Liu}和\textit{J.C.Príncipe}，EURASIP J.高级信号处理。2008年，文章ID 784292，12 p.（2008年；Zbl 1184.68411） 全文： 内政部 参考文献： [2] doi:10.1162/08997669830017467·doi:10.1162/08997669830017467 [3] doi:10.1109/TSP.2004.830985·Zbl 1369.68280号 ·doi:10.1109/TSP.2004.830985 [4] doi:10.1109/TPAMI.2005.181·doi:10.1109/TPAMI.2005.181 [7] 数字对象标识代码：10.2307/1990404·Zbl 0037.20701号 ·数字对象标识代码：10.2307/1990404 [8] doi:10.1023/A：1009715923555·doi:10.1023/A：1009715923555 [9] doi:10.1109/TSP.2007.907881·Zbl 1390.94278号 ·doi:10.1109/TSP.2007.907881 [11] doi:10.1109/TSP.2004.830991·Zbl 1369.68281号 ·doi:10.1109/TSP.2004.830991 [12] doi:10.1007/s10994-007-5003-0·Zbl 1470.68090号 ·doi:10.1007/s10994-007-5003-0 [13] doi:10.1023/A:1026594607197·Zbl 1008.68706号 ·doi:10.1023/A:1026594607197 [15] 数字对象标识代码：10.1109/72.950134·数字对象标识代码：10.1109/72.950134 [23] doi:10.1109/72.279190·doi:10.1109/72.279190 [24] 数字对象标识代码：10.1109/20.281368·doi:10.1009/20.281368 [27] doi:10.1023/A:1012450327387·Zbl 0998.68101号 ·doi:10.1023/A:1012450327387 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。