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基于FGM-MRF模型的图像分割: 1; 作者苗晓锋高荣国《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2011年第6期92-94,99,共4页; 利用Ward聚类将图像进行初始分割,其结果作为基于空间邻域信息马尔可夫随机场(MRF)模型对图像再次分割的初值,图像分割的先验概率采用Ising模型,通过有限高斯混合模型(FGM)描述图像像素灰度的条件概率分布,利用期望-最大(EM)算法估计条... 展开更多; 关键词图像分割马尔可夫随机场模型有限高斯混合模型期望-最大算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

有限混合体模型上的自动模型选择:一种崭新的数据建模方式(英文) 被引量：1: 2; 作者马尽文《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2007年第4期571-584,共14页; 在数据建模和分析中,有限混合体模型被广泛地使用着。然而,如何仅仅针对一组来自于某个有限混合体模型的数据选择出分量或聚类的个数则依然是一个非常困难的问题。由于分量个数是混合体模型的规模度量,其选择问题被称为有限混合体的模... 展开更多; 关键词高斯混合体有限混合体自动模型选择贝叶斯阴阳机和谐学习系统和谐学习熵惩罚; 在线阅读下载PDF 职称材料

多时间尺度下光伏功率波动特性概率分布研究被引量：2: 3; 作者李芬李春阳 +3 位作者闫全全徐静孙丽兵杨兴武《水电能源科学》北大核心 2018年第12期215-218,共4页; 基于武汉地区分布式光伏电站大量实测数据,运用广义高斯分布和有限学生t混合模型等多种概率模型对不同时间尺度下光伏功率波动特性建模,发现在10～15min时间尺度下广义高斯分布最适用于描述分布式光伏功率变化的概率分布,而在30～60min... 展开更多; 关键词光伏功率波动特性概率密度函数广义高斯分布有限学生t混合模型高斯混合模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

未知杂波下多目标跟踪AEM-PHD平滑滤波算法: 4; 作者胡忠旺丁勇 +1 位作者杨勇黄鑫城《电光与控制》北大核心 2018年第2期20-27,共8页; 针对未知杂波强度下的多目标跟踪问题,提出了加速期望最大化概率假设密度(AEM-PHD)平滑滤波算法。首先,对杂波的强度进行建模;接着,根据杂波的量测估计出杂波的个数;然后,利用高斯有限混合模型对杂波密度函数进行建模,在EM算法的基础上... 展开更多; 关键词多目标跟踪未知杂波强度高斯有限混合模型加速期望最大化概率假设密度平滑; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于FGM-MRF模型的图像分割: 1; 作者苗晓锋高荣国; 机构陕西广播电视大学理工教学部西安微电子技术研究所; 出处《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2011年第6期92-94,99,共4页; 文摘利用Ward聚类将图像进行初始分割,其结果作为基于空间邻域信息马尔可夫随机场(MRF)模型对图像再次分割的初值,图像分割的先验概率采用Ising模型,通过有限高斯混合模型(FGM)描述图像像素灰度的条件概率分布,利用期望-最大(EM)算法估计条件概率分布模型参数,用迭代条件模式(ICM)局部优化方法,获得最大后验概率(MAP)准则下的图像分割结果.通过与其他相关算法分割结果相比较,这种算法能够明显改善分割效果.; 关键词图像分割马尔可夫随机场模型有限高斯混合模型期望-最大算法; Keywords image segmentation Markov random field（MRF） model finite gaussian mixture（fgm） model expectation-maximization（EM） algorithm; 分类号 TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名有限混合体模型上的自动模型选择:一种崭新的数据建模方式(英文) 被引量：1: 2; 作者马尽文; 机构北京大学数学科学学院信息科学系; 出处《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2007年第4期571-584,共14页; 基金 The Natural Science Foundation of China for Project(60471054).; 文摘在数据建模和分析中,有限混合体模型被广泛地使用着。然而,如何仅仅针对一组来自于某个有限混合体模型的数据选择出分量或聚类的个数则依然是一个非常困难的问题。由于分量个数是混合体模型的规模度量,其选择问题被称为有限混合体的模型选择问题。最近,针对有限混合体模型,特别是高斯混合模型,一种自动模型选择学习机制逐步发展成熟起来。这种新的机制能够在学习参数的过程中自动地完成模型选择,为数据的建模与分析提供了一种新的思路与途径。本文将对于高斯混合模型或一般有限混合体模型的自动模型选择学习算法及其典型应用进行综述与总结。首先,我们综述了基于贝叶斯阴阳机和谐学习原则的自动模型选择学习算法。然后,我们描述了另一种基于熵惩罚的自动模型选择学习算法。最后,我们给出了自动模型选择学习算法的一些典型的应用。; 关键词高斯混合体有限混合体自动模型选择贝叶斯阴阳机和谐学习系统和谐学习熵惩罚; Keywords gaussian mixture finite mixture automated model selection Bayesian Ying-Yang learning system harmony learning entropy penalization; 分类号 O213 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多时间尺度下光伏功率波动特性概率分布研究被引量：2: 3; 作者李芬李春阳闫全全徐静孙丽兵杨兴武; 机构上海电力学院电气工程学院上海市电力公司检修公司湖北省气象服务中心上海太阳能科技有限公司; 出处《水电能源科学》北大核心 2018年第12期215-218,共4页; 基金上海市高校教师培养资助计划(CXYsdl18012) 上海市自然科学基金项目(16ZR1413000) 国家自然科学基金青年项目(51307105); 文摘基于武汉地区分布式光伏电站大量实测数据,运用广义高斯分布和有限学生t混合模型等多种概率模型对不同时间尺度下光伏功率波动特性建模,发现在10～15min时间尺度下广义高斯分布最适用于描述分布式光伏功率变化的概率分布,而在30～60min时间尺度下高斯混合模型拟合效果最好。在此基础上,建立了逐时光伏出力波动与辐射量波动模型,用于定量分析光伏电站能量输出波动,可有效降低光伏功率波动随机性和不确定性对电力系统运行造成的影响,有利于提高光伏并网渗透率。; 关键词光伏功率波动特性概率密度函数广义高斯分布有限学生t混合模型高斯混合模型; Keywords PV power variation probability density function generalized gaussian distribution finite student t-mixture model gaussian mixture model; 分类号 TM615 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名未知杂波下多目标跟踪AEM-PHD平滑滤波算法: 4; 作者胡忠旺丁勇杨勇黄鑫城; 机构南京航空航天大学自动化学院南京航空航天大学江苏省物联网与控制技术重点实验室; 出处《电光与控制》北大核心 2018年第2期20-27,共8页; 基金总参通指重点基金项目(TZLDLYYB2014002); 文摘针对未知杂波强度下的多目标跟踪问题,提出了加速期望最大化概率假设密度(AEM-PHD)平滑滤波算法。首先,对杂波的强度进行建模;接着,根据杂波的量测估计出杂波的个数;然后,利用高斯有限混合模型对杂波密度函数进行建模,在EM算法的基础上提出了AEM算法,将AEM算法用于高斯有限混合模型参数的估计,获得了杂波的密度函数;最后,将估计的杂波信息应用于多目标跟踪,对目标状态进行了平滑。仿真结果表明,在杂波强度未知的环境下,所提算法能准确估计出杂波的参数,具有跟踪精度高、目标数目估计准确的优点。; 关键词多目标跟踪未知杂波强度高斯有限混合模型加速期望最大化概率假设密度平滑; Keywords multi-target tracking unknown clutter intensity gaussian finite mixture model accelerated expectation maximization probability hypothesis density smoothing; 分类号 V249 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于FGM-MRF模型的图像分割	苗晓锋高荣国	《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心	2011	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	有限混合体模型上的自动模型选择:一种崭新的数据建模方式(英文)	马尽文	《工程数学学报》 CSCD 北大核心	2007	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	多时间尺度下光伏功率波动特性概率分布研究	李芬李春阳闫全全徐静孙丽兵杨兴武	《水电能源科学》北大核心	2018	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	未知杂波下多目标跟踪AEM-PHD平滑滤波算法	胡忠旺丁勇杨勇黄鑫城	《电光与控制》北大核心	2018	0	在线阅读下载PDF 职称材料