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Meta-Heuristics hybridizing independent component analysis with genetic algorithms

Górriz, J. M. und Puntonet, Carlos G. und Martin-Clemente, R. und Lang, Elmar (2004) Meta-Heuristics hybridizing independent component analysis with genetic algorithms. In: Proceedings / ICECS 2004: the 11th IEEE International Conference on Electronics, Circuits and Systems; December 13-15, 2004, Tel Aviv, Israel. IEEE Operations Center, Piscataway, NJ, S. 523-526. ISBN 0-7803-8715-5.

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Zusammenfassung

In this work we present a novel method for blindly separating unobservable independent component signals from their linear mixtures, using meta- heuristics such as genetic algorithms (GA) to minimize the nonconvex and nonlinear cost functions. This approach is very useful in many fields such as forecasting indexes in financial stock markets where the search for independent components is the ...

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Dokumentenart:Buchkapitel
Datum:2004
Institutionen:Biologie und Vorklinische Medizin > Institut für Biophysik und physikalische Biochemie > Prof. Dr. Elmar Lang
Projekte:Graduiertenkolleg Nichtlinearität und Nichtgleichgewicht
Identifikationsnummer:
WertTyp
10.1109/ICECS.2004.1399733DOI
Dewey-Dezimal-Klassifikation:500 Naturwissenschaften und Mathematik > 530 Physik
500 Naturwissenschaften und Mathematik > 570 Biowissenschaften, Biologie
Status:Veröffentlicht
Begutachtet:Ja, diese Version wurde begutachtet
An der Universität Regensburg entstanden:Ja
Eingebracht am:20 Mrz 2007
Zuletzt geändert:15 Okt 2010 07:57
Dokumenten-ID:1640
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