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Indexed by: Journal Article

Date of Publication: 2012-05-22

Journal: 数理统计与管理

Included Journals: CSSCI、ISTIC、PKU

Volume: 31

Issue: 3

Page Number: 564-570

ISSN: 1002-1566

Key Words: 独立成分分析 一维搜索 黄金分割法 极大似然估计 股票收益 independent component analysis line search golden section method maximum likelihoodestimation returns of stocks

Abstract: 在固定步长的ICA极大似然估计自适应算法的基础上，通过一维搜索引入了步长修正方案，使新算法可在收敛速度和稳定状态时的失调误差这两个性能指标上达到最佳结合点，具有较好的时变系统跟踪能力。仿真结果证实了本文所提出的算法可以有效地提高ICA的自适应性，能够更准确地完成盲源分离。在此基础上将算法用在时变性很强的股票数据上，以验证该算法的有效性和可行性。