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独立成分分析的有效算法及应用研究
  • 项目名称：独立成分分析的有效算法及应用研究
  • 项目类别：面上项目
  • 批准号：10571018
  • 申请代码：A011201
  • 项目来源：国家自然科学基金
  • 研究期限：2006-01-01-2008-12-31
  • 项目负责人：郭崇慧
  • 负责人职称：教授
  • 依托单位：大连理工大学
  • 批准年度：2005
中文摘要：

独立成分分析(independent component analysis, 简称ICA)是一种新的数据处理方法，引起了诸如神经网络界，信号处理界，应用数学界等各领域学者的研究兴趣，是国际上各国学者研究的热点问题。ICA的应用范围已经扩展到图像处理、语音信号处理、生物医学信号处理、模式识别、数据挖掘、通讯等领域，显示着极高的应用价值。但由于现实世界的复杂性，标准的ICA面对真实的、大规模的数据处理时通常不符合实际。本项目研究将在已有工作的基础上，重点针对更加符合实际情况的扩展的ICA问题进行深入地研究。探讨扩展的ICA模型的数学理论基础；在问题的实际应用背景条件下，通过大量的数值试验，构建几个新的更加有效的ICA算法，并研究其数学理论；研制完成一种使用灵活方便的独立成分分析的软件系统，以求在生物医学信号处理、语音信号处理、图像处理、数据挖掘、信息安全、生物信息学等领域进行实际的应用。

中文主题词： 独立成分分析;优化模型;优化算法
成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 48
  • 18
  • 0
  • 0
  • 1
期刊论文
基于核矩阵的改进支持向量聚类算法
求解旅行商问题的一种改进粒子群算法
基于云模型的时间序列分段聚合近似方法
正态云模型相似度计算方法
一种新的进化策略及其全局收敛性
基于一种新的信息离散性度量方法的同源寡聚蛋白质分类
基于离散度函数的DNA序列的相似性分析
蛋白质亚细胞定位预测的最近邻算法
一种新的无参数支持向量机分类器
MACBSE: Extracting signals with linear autocorrelations
Blind Source Extraction Using Generalized Autocorrelations
Blind source separation with nonlinear autocorrelation and non-Gaussianity
Energy Predictability to Blind Source Separation
A parametric density model for blind source separation
Analysis of similarity/dissimilarity of DNA sequences by a new 3D graphical representation
Prediction of homo-oligomeric proteins based on nearest neighbour algorithm
基于ICA的时间序列聚类方法及其在股票数据分析中的应用
核独立成分分析在fMRI数据中的应用
面向统一时间序列数据的复杂性寻踪
ROC分析及其在fMRI信号中的一个应用
基于PCA的复杂网络社区结构分析方法
一种改进的禁忌搜索算法及其在选址问题中的应用
线性支持向量机优化问题的极大熵方法
Semi-blind source extraction for fetal electrocardiogram extraction by combining non-Gaussianity and
Medical image registration by minimizing divergence measure based on Tsallis entropy
Gaussian moments for noisy complexity pursuit
Optimizing synchronizability of scal-free networks in geographical space
一种改进的禁忌搜索算法及其在连续全局优化中的应用
A fixed-point algorithm for blind source separation with nonlinear autocorrelation
Blind source extraction based on generalized autocorrelations and complexity pursuit
Semi-blind source extraction algorithm for fetal electrocardiogram based on generalized autocorrelat
Independent component analysis for time-dependent processes using AR source model
Gaussian moments for noisy unifying model
具有时间结构的胎儿心电信号盲提取新算法
基于一维搜索的ICA自适应算法及其在股票分析中的应用
基于形态特征的时间序列符号聚合近似方法
蛋白质相互作用预测的核最近邻算法
空间影响与环境库兹涅茨曲线：基于空间经济计量方法的实证分析
线性规划ν-支持向量机的牛顿法
预测外膜蛋白的核最近邻算法
支持向量机及其训练算法
会议论文
An EM Algorithm for Independent Component Analysis Using an AR-GGD Source Model
A Fixed-Point Algorithm for Blind Separation of Temporally Correlated Sources
Image registration by minimizing Tsallis divergence measure
Nonlinear innovation to noisy blind source separation based on Gaussian moments
Hybrid Clustering Algorithm Based on Dimensional Reduction and K-Harmonic Means
Independent Innovation Analysis for Hyperspectral Imagery Unmixing
An Improved Simulated Annealing Algorithm and its Application to Protein Structure Prediction.
Time series clustering based on ICA for stock data analysis
Generalized Complexity Pursuit
MI-based robust image registration using a novel histogram estimation scheme
Medical image registration by maximizing a hybrid normalized mutual information
Multilevel Thresholding Method for Image Segmentation Based on an Adaptive Particle Swarm Optimizati
独立成分分析中的优化方法及应用
支持向量机优化问题的熵优化方法
Blind source separation for noisy time series by combining non-Gaussianity and time-correlation
An Adaptive Particle Swarm Algorithm for Global Optimization
An Improved BA Model Based on the PageRank Algorithm
Blind extraction for noisy fetal electrocardiogram by using Gaussian moments
著作
神经信息学及其应用
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