作者:袁恩; 刘鹏; 陈隆亮; 张文宇; 常青 期刊:《信息技术与网络安全》 2018年第10期
针对采样时间短、双音信号频率间隔小情况下的双音频率估计问题,提出了基于期望最大化(EM)算法的双音频率估计方法。初值对EM算法的结果具有重要影响。基于离散傅里叶变换(DFT)的方法可以快速得到双音信号的频率初值,但是这种方法会使估计值存在偏移。针对双音频率间隔小的情况采用MUSIC算法作为初值获取方法,并且针对采样时间短的情况采用修正的前向-后向线性预测方法估计协方差以提高初值估计的精确性。仿真结果表明,与初值...
作者:陈甲英; 曹飞龙 期刊:《中国计量大学学报》 2016年第02期
二维随机权网络的主要特点是将矩阵数据直接作为输入,可以保留矩阵数据本身的结构信息,从而提高识别率.然而,二维随机权网络在处理含有离群值的人脸图像识别问题时效果往往不佳.为了解决该问题,提出一种新的人脸识别方法——二维鲁棒随机权网络,并用期望最大化算法来求解网络参数.实验结果显示,该方法能够较好地处理含有离群值的人脸识别问题。
作者:张凯; 于宏毅; 胡赟鹏; 沈智翔 期刊:《电子学报》 2018年第02期
针对单输入多输出系统下稀疏信道均衡问题,提出了一种新的基于最大似然准则的频域迭代均衡算法.首先将多天线联合均衡问题建模为非完整观测数据集下频域信号序列的最大似然估计问题,利用期望最大化算法进行近似迭代求解,最终得到各个单频信号加权求和形式的均衡输出表达式.在每次迭代过程中,算法依次完成均衡输出的更新和信道参数联合条件后验分布的更新.考虑到信道固有的稀疏特性,在求解信道参数联合条件后验时,引入具有稀疏促进...
作者:吴昊; 郁文贤; 匡纲要 期刊:《国防科技大学学报》 2005年第02期
提出了一种在期望最大化(EM)算法框架下同时实现混合概率主成分分析(PPCA)降维和聚类的高光谱图像非监督分类方法.它根据不同类别应各有自己代表性的特征集,将通常意义下的特征抽取和模式分类合并在一步内完成,尽可能地保留了可分性;同时该方法具有概率模型的优点,更适合高维数据处理.采用仿真数据和真实数据进行的比较实验表明,该算法较一般不加区分地对所有原始数据进行PCA降维再分类的方法能得到更好的分类结果.
作者:井沛良; 段宇; 韩超; 郭荣化; 宁小磊; 刘瑜 期刊:《兵工学报》 2019年第02期
传统圆概率误差(CEP)估计方法无法处理兵器攻击点/观测点数据服从非高斯分布的情况。为了解决这一问题,提出了一种基于高斯混合模型(GMM)和期望最大化(EM)算法的CEP估计新方法。该方法利用GMM对兵器攻击点/观测点非高斯分布概率密度函数(PDF)进行建模,通过EM算法迭代估计GMM参数得到兵器攻击点/观测点PDF,并依据所得到的兵器攻击点/观测点PDF,使用二分法得到兵器攻击点/观测点的CEP指标值。采用大量非高斯分布场景生成兵器攻击点/...
作者:Songtao; Wang; Zhen; Zhou; Hanbing; Qu; Bin; Li 期刊:《自动化学报》 2017年第10期
作者:刘紫千; 陈常嘉 期刊:《铁道学报》 2005年第06期
路由信息对网络而言非常重要.现有的路由推断技术很难适用于任意网络.本文提出了一种路由推断算法,在已知网络的拓扑结构和链路流量的情况下,先通过期望最大化算法对一个包含了多种路由可能性的流量矩阵进行估计,然后根据对应的可能需求的估计值的差异来推断实际路由.仿真结果证明了方法的有效性.
作者:董育宁; 朱善胜; 赵家杰 期刊:《计算机工程与应用》 2018年第10期
针对传统高斯分布容易受到数据样本边缘值和离群点噪声的影响,改用t分布替代原有的高斯混合模型,并使用期望最大化(Expectation Maximization,EM)算法对网络流数据样本进行t分布混合模型的建模。为降低EM算法的迭代次数,对t分布混合模型进行了改进,用理论和实验验证了算法的有效性,并对网络多媒体业务流进行了分类研究。实验表明,提出的算法有较高的分类准确率,拟合的模型要优于传统的K-Means算法和传统的高斯混合模型的EM算法。
作者:白森洋; 程志君; 郭波; 杨勇 期刊:《机械工程学报》 2019年第02期
针对航空产品相关部件性能退化不确定性强的特点,为了较为科学合理地确定产品检测维修的时刻,提出一类基于实时可靠度评估的序贯检测模型。采用Wiener过程描述产品的性能退化规律,然后基于随机过程首达时理论给出产品实时可靠度的解析表达式,并综合利用强跟踪滤波算法、最优平滑算法和期望最大化算法对模型未知参数进行自适应估计。当获得新的退化数据信息时,根据贝叶斯规则重新迭代对模型参数进行实时更新。在更新过程中,融合同类...
隐依存森林模型是一种新的构建在随机变量上动态的依存结构概率图模型,不同于别的概率图模型,它没有复杂的结构学习,只需要参数学习。然而,由于其准确的partition function的计算复杂度很高,隐依存森林模型的参数学习依旧是一个十分具有挑战的任务。在这篇文章中,我们比较了多种参数学习算法,采用了忽略或者近似partition function等策略。此外,我们还提出了一种估计partition function的算法。我们的实验表明:1)我们的学习算法比...
作者:杨神化; 应士君; 施朝健 期刊:《中国航海》 2006年第01期
探讨期望最大化(Expectation Maximization,EM)算法在处理不完全数据统计中的应用,通过EM补缺,扩大统计样本数量,以避免航海科研中常常发生的问卷调查数据的缺失而造成统计分析的困难,从而提高了参数估计精度。然后运用电子表格方法对一个实例进行描述、建模和求解,避免了繁琐的计算和编程工作,为广大航海科研与实践管理工作者提供一种方便、有效的数据处理方法。
作者:向劲松; 张培; 王举; 邓晨辉; 蒋豪 期刊:《光通信研究》 2017年第06期
针对大定时误差下串行级联脉冲位置调制(SCPPM)同步难的问题,提出一种基于期望最大化(EM)算法估计的SCPPM码辅助迭代定时同步方法。该方法首先由SCPPM译码输出软信息构造出评价函数,先进行大范围定时偏移的粗同步,之后再利用EM算法进行细同步,并且通过简化评价函数以及搜索方式降低同步算法的复杂度。仿真结果表明,该方法能够在大定时误差下有效地实现系统同步,与使用EM算法相比,其有效同步范围得到了大幅提高。
作者:李璐; 范文涛; 杜吉祥 期刊:《山东工业大学学报》 2017年第03期
为解决在使用期望最大化(EM)算法求解混合模型前需要额外的计算问题,提出一种新的基于Markov随机场的Student's t混合模型,该模型能直接利用简单有效的EM算法求解。试验结果表明,该方法能有效克服噪声对图像分割的影响,获得较好的分割结果。
作者:曾绮雯; 葛辉良 期刊:《传感器与微系统》 2017年第03期
基于混合高斯模型的轨迹分布融合方法适用于窄带目标跟踪系统。这种算法针对宽带跟踪结果的不精确,目标模糊,窄带跟踪需要依赖人工实现的问题,提出了一种基于混合高斯模型的自动窄带目标跟踪技术。该方法首先将目标方位分布看做是混合高斯模型,利用期望最大化算法估计混合高斯模型中的参数,然后利用混合高斯模型对目标方位进行聚类,最后利用平均加权法对目标方位进行融合,得到清晰稳定的目标跟踪结果。
作者:夏业茂; 陈高燕; 刘应安 期刊:《系统科学与数学》 2016年第10期
潜变量模型在刻画因子间的相互关系以及因子与观测变量间的关联性方面具有重要作用.在实际应用中,观测数据往往呈现出重尾和极端值等特性.将经典的潜变量模型延伸到齐次隐马尔可夫模型,并建立了基于多元t-分布的极大似然统计分析程序.经验结果展示所建立的统计程序对消除异常点的影响是有效的.
作者:杨世强; 弓逯琦 期刊:《中国图象图形学报》 2016年第11期
目的随着市场需求的多样化和多变性的加剧,对于生产装配的柔性和适应性提出了更高要求,人机合作装配为应对当前需求提供了有效方法。在人机交互协调的机械装配系统中,为有效实现机器人对操作人员手部装配动作的识别和理解,需对手部装配图像进行生物结构的特征检测。针对人机交互协调装配中的手部肤色图像识别问题,提出一种基于多色彩空间信息的识别算法。方法基于聚类思想,通过离线学习与期望最大化算法,在RGB色彩空间上对...
作者:丁少为; 陈华伟 期刊:《声学学报》 2016年第05期
针对小尺寸传声器阵列多声源方位估计易受混响噪声影响的问题,提出了一种适用于差分传声器阵列的期望最大化多声源方位估计方法。首先,该方法利用期望最大化算法求解出各个时频点瞬时方位估计所应满足的高斯混合模型参数;然后,通过时频点分离技术估计出各声源的方位值。针对现有的硬、软时频点分离技术应用于差分传声器阵列所存在的缺陷,还提出了一种改进的时频点分离方法,该方法融合了软、硬分离方法所具有的优点,有效降低...
作者:黄浩; 宋瀚涛; 陆玉昌 期刊:《计算机应用研究》 2007年第04期
在数据缺失的情况下讨论一种贝叶斯网络的结构学习算法。该算法结合了小生境遗传算法和EM算法,最后通过试验说明了该算法的有效性。
作者:刘海员; 张太镒; 张蕊萍 期刊:《西安交通大学学报》 2006年第02期
针对基于期望最大化(EM)迭代算法的正更频分多路复用(OFDM)信道估计方法复杂度高、收敛慢,严重制约OFDM的传输速率的缺陷,提出了一种基于EM加速算法的OFDM信道估计方法.该方法基于拟牛顿加速算法,并结合一种带调整参数的Broyden对称秩1校正公式来实现,具有二次收敛性,提高了EM的计算速度,降低了计算复杂度.仿真结果表明,相比于空间选择期望最大算法,在性能损失只有0.1dB的情况下,EM算法的复杂度得到很大的降低,且...
作者:余成文; 郭雷 期刊:《计算机科学》 2007年第05期
在用混合模型聚类时,聚类数据中存在局外点是非常困难的问题。为了提高混合拟合的鲁棒性,本文用混合t模型替代混合高斯模型,来拟合含有背景噪音的多变量多高斯分布数据;提出了两个求解混合t模型的修改版期望最大化(EM)算法,并将它们与模型选择准则集成在一起,应用一个组合规则成分灭绝策略选择聚类成分数,得到两个对应的鲁棒聚类算法。对含有背景噪音的多个高斯成分进行不同聚类算法的大量实验表明,本文的鲁棒聚类算法能...