该文综述独立分量分析（ICA）的多项研究：提出具性能保证的新ICA算法，采用准白化与局部搜索逐列求解并控制误差积累；分析对比学习非线性ICA的有限样本识别；以对抗目标优化统计依赖度量；提出重尾ICA算法HTICA并研究重尾影响；探讨Hebbian ICA的稳定性与迁移学习；研究高维在线算法及随机逼近的统计特性；提出基于测量变换的MTICA框架；构建辅助变量增广的非线性ICA泛化框架；研究无监督异方差协方差估计，提出TIC与TAC度量。