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基于一維搜索的ICA自適應(yīng)算法及其在股票分析中的應(yīng)用

發(fā)布時間:2018-03-02 04:29

  本文關(guān)鍵詞: 獨立成分分析 一維搜索 黃金分割法 極大似然估計 股票收益 出處:《數(shù)理統(tǒng)計與管理》2012年03期  論文類型:期刊論文


【摘要】:在固定步長的ICA極大似然估計自適應(yīng)算法的基礎(chǔ)上,通過一維搜索引入了步長修正方案,使新算法可在收斂速度和穩(wěn)定狀態(tài)時的失調(diào)誤差這兩個性能指標上達到最佳結(jié)合點,具有較好的時變系統(tǒng)跟蹤能力。仿真結(jié)果證實了本文所提出的算法可以有效地提高ICA的自適應(yīng)性,能夠更準確地完成盲源分離。在此基礎(chǔ)上將算法用在時變性很強的股票數(shù)據(jù)上,以驗證該算法的有效性和可行性。
[Abstract]:On the basis of the ICA maximum likelihood estimation adaptive algorithm with fixed step size, a step size correction scheme is introduced through one-dimensional search, so that the new algorithm can achieve the best combination point on the two performance indexes of convergence speed and misalignment error in stable state. The simulation results show that the proposed algorithm can effectively improve the adaptability of ICA. The blind source separation can be completed more accurately, and the algorithm is applied to the time-varying stock data to verify the validity and feasibility of the algorithm.
【作者單位】: 大連理工大學(xué)系統(tǒng)工程研究所;大連理工大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)系;
【基金】:國家自然科學(xué)基金資助項目(10571018;70871015)
【分類號】:F830.91;O211.67

【共引文獻】

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本文編號:1555030

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