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Arturo Hernández Aguirre ; Enrique Raúl Villa Diharce ;Nova Scientia 2009, 2-1 3

Autor: Rogelio Salinas Gutiérrez

Fuente: http://www.redalyc.org/


Introducción



Nova Scientia E-ISSN: 2007-0705 nova_scientia@delasalle.edu.mx Universidad De La Salle Bajío México Salinas Gutiérrez, Rogelio; Hernández Aguirre, Arturo; Villa Diharce, Enrique Raúl Una extensión del algoritmo MIMIC mediante Cópulas Nova Scientia, vol.
2-1, núm.
3, noviembre-abril, 2009, pp.
1-13 Universidad De La Salle Bajío León, Guanajuato, México Disponible en: http:--www.redalyc.org-articulo.oa?id=203314886001 Cómo citar el artículo Número completo Más información del artículo Página de la revista en redalyc.org Sistema de Información Científica Red de Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal Proyecto académico sin fines de lucro, desarrollado bajo la iniciativa de acceso abierto Salinas, R.
et al. Revista Electrónica Nova Scientia Una extensión del algoritmo MIMIC mediante Cópulas A extension for MIMIC algorithm through Copulas Rogelio Salinas Gutiérrez 1, Arturo Hernández Aguirre 1, Enrique Raúl Villa Diharce 1 1 Centro de Investigación en Matemáticas, Guanajuato. Artículo por Invitación México Rogelio Salinas Gutiérrez.
E-mail: rsalinas@cimat.mx © Universidad De La Salle Bajío (México) Una extensión del algoritmo MIMIC mediante Cópulas Resumen Una nueva manera de modelar dependencias probabilísticas en el algoritmo de Maximización d Información Mutua mediante Clústeres de Entrada (MIMIC) es presentada.
Mediante cópulas e posible separar la estructura de dependencia de las distribuciones marginales en una distribución conjunta.
El uso de cópulas como un mecanismo para modelar distribuciones y su aplicación MIMIC es ilustrado en la función de prueba Rosenbrock. Palabras Clave: Optimización global, Cómputo evolutivo, Algoritmos de Estimación d Distribuciones, Cópulas. Recepción: 10-08-09 Aceptación: 03-09-09 Abstract A new way of modeling probabilistic dependencies in Mutual Information Maximization fo Input Clustering (MIMIC) algorithm is presented.
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