基于HPM-JTM混合模型参数估计优化的非高斯过程模拟

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作者 罗颖 程彦凯 +2 位作者 韩艳 刘雨辰 胡朋 《振动与冲击》 北大核心 2025年第14期1-10,共10页

由于实际工程的激励较为复杂,常呈现非高斯特性,导致高斯过程的假设不再适用,因此需要开展非高斯过程模拟。目前而言,常见的方法是通过高斯过程转换实现非高斯过程模拟。相比一般的隐式映射,Hermite多项式模型(Hermite polynomial model... 由于实际工程的激励较为复杂,常呈现非高斯特性,导致高斯过程的假设不再适用,因此需要开展非高斯过程模拟。目前而言,常见的方法是通过高斯过程转换实现非高斯过程模拟。相比一般的隐式映射,Hermite多项式模型(Hermite polynomial model,HPM)和Johnson转换模型(Johnson transformation model,JTM)提供了非高斯过程与标准高斯过程之间的显式转换。针对HPM-JTM混合模型,该研究探讨了如何进一步提升模拟效率。首先,为了避免迭代过程,基于支持向量回归优化了HPM和JTM参数估计流程,提高了参数估计效率;随后,通过谐波合成法和线性滤波法的模拟流程对比,在非高斯过程模拟中采用线性滤波法能够提升模拟效率;最后,结合波浪场和脉动风场的实例分析,展示了改进流程的精度和效率。结果表明,改进流程能够在保证精度的同时实现多变量非高斯过程的高效模拟。 展开更多

关键词 非高斯过程模拟 Hermite多项式模型-Johnson转换模型(HPM-JTM)混合模型 参数估计 支持向量回归 线性滤波法

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基于混合高斯过程的多模型热力参数测量软仪表 被引量：8

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作者 熊志化 张卫庆 +1 位作者 赵瑜 邵惠鹤 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第7期30-33,40,共5页

为了解决工业过程中参数失效和优化运行中参数计算的问题,提出了一种新型软仪表,它是基于混合高斯模型,利用EM算法实现对混合模型中的参数估计。混合模型的使用既有利于降低单一高斯模型的计算负担,又能有效反映工业过程中的工况变化,... 为了解决工业过程中参数失效和优化运行中参数计算的问题,提出了一种新型软仪表,它是基于混合高斯模型,利用EM算法实现对混合模型中的参数估计。混合模型的使用既有利于降低单一高斯模型的计算负担,又能有效反映工业过程中的工况变化,判断出与特定工况相关程度最大的过程知识,利用它们建立与特定工况对应的局部模型,并将它们合并组成具有多模型结构的全局模型。作为示例,建立了测量火电厂烟气含氧量的软仪表。仿真结果表明,文中提出的方法能有效地实现工业过程参数的软测量,具有较大的实用价值。 展开更多

关键词 多模型热力参数测量软仪表 EM算法 混合高斯过程 参数估计

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混合泊松-高斯分布模型的参数估计 被引量：8

3

作者 周宏潮 朱炬波 王正明 《中国空间科学技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第2期1-5,共5页

针对实际CCD图像处理问题中噪声概率模型的参数估计问题,从CCD图像的噪声背景出发,研究其噪声的混合泊松高斯分布,给出了两种参数估计方法,以及非零均值高斯噪声情况下的参数估计方法,计算结果表明文中方法给出的参数估计精度高。

关键词 高斯分布模型 混合 参数估计方法 CCD图像处理 松 估计问题 概率模型 噪声背景 高斯噪声 估计精度 计算结果 零均值 明文

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基于狄利克雷分布和参数分析的高斯混合模型图像分割算法 被引量：4

4

作者 赖嘉伟 朱宏擎 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第3期418-424,共7页

传统的高斯混合模型对于含有噪声的图像不能进行有效的分割。针对有噪声图像的分割问题,提出了一种基于狄利克雷分布和参数分析的高斯混合模型图像分割算法。首先采用高斯函数对像素计算先验概率值,然后采用狄利克雷分布和定律关联像素... 传统的高斯混合模型对于含有噪声的图像不能进行有效的分割。针对有噪声图像的分割问题,提出了一种基于狄利克雷分布和参数分析的高斯混合模型图像分割算法。首先采用高斯函数对像素计算先验概率值,然后采用狄利克雷分布和定律关联像素间的邻域信息,并利用梯度下降法优化参数。实验结果表明,本文算法对无噪声和有噪声图像的分割结果比传统方法更有效,误分率更低。 展开更多

关键词 高斯混合模型 邻域信息 狄利克雷参数 参数分析

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基于自适应混合高斯模型的时空背景建模 被引量：79

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作者 王永忠 梁彦 +2 位作者 潘泉 程咏梅 赵春晖 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第4期371-378,共8页

提出了一种基于自适应混合高斯模型的时空背景建模方法,有效地融合了像素在时空域上的分布信息,改善了传统的混合高斯背景建模方法对非平稳场景较为敏感的缺点.首先利用混合高斯模型学习每个像素在时间域上的分布,构造了基于像素的时间... 提出了一种基于自适应混合高斯模型的时空背景建模方法,有效地融合了像素在时空域上的分布信息,改善了传统的混合高斯背景建模方法对非平稳场景较为敏感的缺点.首先利用混合高斯模型学习每个像素在时间域上的分布,构造了基于像素的时间域背景模型,在在此基础上,通过非参数密度估计方法统计每个像素邻域内表示背景的高斯成分在空间上的分布,构造了基于像素的空间域背景模型;在决策层融合了基于时空背景模型的背景减除结果.为了提高本文时空背景建模的效率,提出一种新的混合高斯模型高斯成分个数的自适应选择策略,并利用积分图实现了空间域背景模型的快速计算.通过在不同的场景下与多个背景建模方法比较,实验结果验证了本文算法的有效性. 展开更多

关键词 时空背景模型 信息融合 混合高斯模型 非参数密度估计

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基于高斯混合模型的压缩域语音增强方法 被引量：9

6

作者 梁岩 鲍长春 +3 位作者 夏丙寅 何玉文 周璇 李娜 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第10期2031-2038,共8页

为了有效利用纯净语音导抗谱频率参数(ISFs)的先验知识,本文针对ITU-T G.722.2宽带语音编码标准提出了一种基于高斯混合模型的压缩域语音增强方法.首先,将含噪语音、纯净语音的导抗谱频率参数,以及对应的增益调整因子构成特征矢量,并利... 为了有效利用纯净语音导抗谱频率参数(ISFs)的先验知识,本文针对ITU-T G.722.2宽带语音编码标准提出了一种基于高斯混合模型的压缩域语音增强方法.首先,将含噪语音、纯净语音的导抗谱频率参数,以及对应的增益调整因子构成特征矢量,并利用高斯混合模型拟合其概率密度;然后,在最小均方误差(MMSE)准则下对纯净语音的特征参数进行最优贝叶斯估计.为了兼容编码器中的非连续性传输模式,当处理信号为非语音信息时,算法在保持噪声帧谱包络参数不变的前提下,按固定比例调整对数帧能量;且若出现帧擦除情况,算法不调整接收到的码流,并按正常帧处理方式调整恢复后的参数以更新相关历史.本文采用ITU-T G.160标准进行了性能测试,结果表明,与参考方法相比,所提方法在保证信噪比提高能力的同时,可以达到更大的噪声衰减量,且增强语音的客观质量更优. 展开更多

关键词 语音增强 参数域 高斯混合模型 贝叶斯估计 非连续性传输 帧擦除

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动态场景中的改进混合高斯背景模型 被引量：10

7

作者 何亮明 覃荣华 +1 位作者 巩思亮 王营冠 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第8期10-12,15,共4页

提出一种应用于运动目标检测的改进混合高斯背景模型。在背景模型更新过程中,通过调整阈值,降低单模态背景的误检率。在运动目标检测时,融合统计差分法和时域差分法,降低多模态背景像素的误检率。实验结果表明,改进模型能有效解决由复... 提出一种应用于运动目标检测的改进混合高斯背景模型。在背景模型更新过程中,通过调整阈值,降低单模态背景的误检率。在运动目标检测时,融合统计差分法和时域差分法,降低多模态背景像素的误检率。实验结果表明,改进模型能有效解决由复杂动态背景引起的误检问题,具有较好的检测性能。 展开更多

关键词 目标检测 混合高斯背景模型 多模态背景 参数估计 数据融合

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混合高斯分布的变分贝叶斯学习参数估计 被引量：14

8

作者 徐定杰 沈忱 沈锋 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第7期1119-1125,共7页

针对常用于非高斯信号或系统建模的包含隐变量的混合高斯分布模型,提出利用一种变分贝叶斯学习算法进行模型的参数估计.该方法采用一个形式较为简单的自由分布,通过不断最大化边缘似然函数的下界,迭代地更新变分参数,直至近似分布足够... 针对常用于非高斯信号或系统建模的包含隐变量的混合高斯分布模型,提出利用一种变分贝叶斯学习算法进行模型的参数估计.该方法采用一个形式较为简单的自由分布,通过不断最大化边缘似然函数的下界,迭代地更新变分参数,直至近似分布足够逼近参数真实的后验分布,从而实现混合高斯分布的参数估计.文中推导了该方法对混合高斯模型参数学习过程.实验表明,变分贝叶斯学习可以有效实现高斯混合模型的多参数估计,相比采样方法更有工程应用前景. 展开更多

关键词 参数估计 混合模型 高斯分布 变分贝叶斯

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改进的高斯混合模型在心音信号分类识别中应用 被引量：12

9

作者 张文英 郭兴明 翁渐 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期29-34,共6页

为提高心音信号特征提取的准确性及分类识别的高效性,将小波包变换的Mel频率倒谱系数与改进的高斯混合模型结合用于心音信号分类识别。在Mel频率倒谱系数提取方法基础上,用小波包变换代替傅里叶变换与Mel滤波器组,获得新特征参数DWPTMF... 为提高心音信号特征提取的准确性及分类识别的高效性,将小波包变换的Mel频率倒谱系数与改进的高斯混合模型结合用于心音信号分类识别。在Mel频率倒谱系数提取方法基础上,用小波包变换代替傅里叶变换与Mel滤波器组,获得新特征参数DWPTMFCC;针对传统GMM参数初始化K-means算法缺点,用加权可选择模糊C均值算法进行改进;将提取的特征参数分别输入到改进后GMM进行分类识别。对临床采集的心音数据测试结果表明,该方法能有效提取心音特征,优于传统GMM识别性能。 展开更多

关键词 心音 特征参数 改进高斯混合模型 加权可选择模糊C均值

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图像小波系数的高斯混合模型研究 被引量：4

10

作者 侯建华 熊承义 +1 位作者 田金文 柳健 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2006年第3期579-581,共3页

图像小波系数的统计分布具有非高斯特性,可以用高斯混合模型进行描述。提出了一种随像素自适应调整的混合高斯模型,每个系数建模为两个均值为零、方差不同的正态分布之和,利用局部贝叶斯阈值对小波系数进行分类,通过当前系数邻域窗中两... 图像小波系数的统计分布具有非高斯特性,可以用高斯混合模型进行描述。提出了一种随像素自适应调整的混合高斯模型,每个系数建模为两个均值为零、方差不同的正态分布之和,利用局部贝叶斯阈值对小波系数进行分类,通过当前系数邻域窗中两类系数的信息,得到大、小方差以及有关概率的模型参数估计。将此模型应用于图像去噪,根据贝叶斯后验均值估计理论设计了Wiener滤波器。通过与三种代表性去噪算法的比较实验,表明了这种基于模型的滤波算法的有效性。 展开更多

关键词 图像小波系数 高斯混合模型 参数估计 图像去噪

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非高斯噪声下的参数自适应高斯混合CQKF算法 被引量：6

11

作者 孟东 缪玲娟 +1 位作者 邵海俊 沈军 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第10期1079-1084,共6页

研究非高斯噪声环境下的高斯混合滤波方法,进行纯方位跟踪系统的目标跟踪.利用改进的参数自适应方法,调整位移参数的大小,从而修正了高斯混合模型,提出了在非高斯噪声下的参数自适应高斯混合CQKF算法;基于非高斯噪声下的离散系统模型,... 研究非高斯噪声环境下的高斯混合滤波方法,进行纯方位跟踪系统的目标跟踪.利用改进的参数自适应方法,调整位移参数的大小,从而修正了高斯混合模型,提出了在非高斯噪声下的参数自适应高斯混合CQKF算法;基于非高斯噪声下的离散系统模型,分析了高斯混合CQKF算法中建模过程的局限性,并结合初值优化方法,提出了利用参数自适应方法修正高斯混合滤波模型的方法,从而克服了高斯混合滤波的局限性,提高了滤波精度.仿真实验表明在非高斯噪声下参数自适应高斯混合CQKF算法比原算法有更高的滤波精度. 展开更多

关键词 高斯混合模型 容积卡尔曼滤波算法 参数自适应方法 初值优化

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基于快速求解高斯混合模型的流量聚类算法 被引量：10

12

作者 党小超 毛鹏鑫 郝占军 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第8期96-101,共6页

基于聚类算法可以对多个属性聚类的特点,提出一种基于快速求解高斯混合模型的聚类算法,用于研究网络流量的分类,使其达到更佳的聚类效果。通过与其他算法比较,讨论了该种方法在流量聚类中的适用性。仿真结果表明,该方法聚类精度高,经过... 基于聚类算法可以对多个属性聚类的特点,提出一种基于快速求解高斯混合模型的聚类算法,用于研究网络流量的分类,使其达到更佳的聚类效果。通过与其他算法比较,讨论了该种方法在流量聚类中的适用性。仿真结果表明,该方法聚类精度高,经过初始聚类中心后的EM算法用于求解GMM有较高的估算准确性,有效地提高了EM算法的收敛速度。 展开更多

关键词 K-MEANS算法 参数初始化 高斯混合模型 流量聚类

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高斯混合背景模型的方差估计研究 被引量：3

13

作者 张运楚 李贻斌 张建滨 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第4期162-166,共5页

在分析高斯混合背景模型建模机理的基础上,研究了模型参数估计及更新中模型结构稳定性和可塑性两难问题,指出高斯分量方差估计对运动分割的重要性。针对Stauffer算法中高斯分量均值和方差更新公式收敛过慢问题,提出了兼顾适应性和运动... 在分析高斯混合背景模型建模机理的基础上,研究了模型参数估计及更新中模型结构稳定性和可塑性两难问题,指出高斯分量方差估计对运动分割的重要性。针对Stauffer算法中高斯分量均值和方差更新公式收敛过慢问题,提出了兼顾适应性和运动分割准确性的均值和方差更新策略。实验结果表明该方法在模态学习的准确性和方差收敛速度方面比原有方法有较大提高。 展开更多

关键词 高斯混合模型 背景模型 运动分割 参数估计

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期望最大(EM)算法及其在混合高斯模型中的应用 被引量：21

14

作者 朱周华 《现代电子技术》 2003年第24期88-90,共3页

将期望最大 (EM)算法应用于混合高斯模型中 ,通过对算法的介绍及其分析 ,得出 EM算法是参数估计的一种有效算法 ,他大大降低了计算复杂度 ,但性能却与最大似然估计相近 ,具有很好的实际应用价值。

关键词 EM算法 混合高斯模型 参数估计 应用

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基于高斯混合模型的林业信息文本分类算法 被引量：3

15

作者 陈宇 许莉薇 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第8期114-119,共6页

为解决传统林业信息文本分类算法准确率低和正确率分布不均匀的问题,提出了一种基于高斯混合模型的林业信息文本分类算法。在阐述高斯混合模型和EM算法的基础上,使用TF-IDF方法计算林业信息文本特征值,对构造的林业信息文本特征矩阵降维... 为解决传统林业信息文本分类算法准确率低和正确率分布不均匀的问题,提出了一种基于高斯混合模型的林业信息文本分类算法。在阐述高斯混合模型和EM算法的基础上,使用TF-IDF方法计算林业信息文本特征值,对构造的林业信息文本特征矩阵降维,结合Kmeans算法,通过训练得到各类林业信息文本所对应的高斯混合模型的参数,构造分类器进行精准与快速分类。实验结果表明,该算法与神经网络分类方法、贝叶斯、决策树等常用分类算法相比,该算法有较高的准确率和实用性,为林业信息文本的分类研究开拓了新思路。 展开更多

关键词 林业信息 文本分类 高斯混合模型 参数估计

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高斯混合模型融合SSC的脑部MR图像分割 被引量：3

16

作者 黎远松 《计算机应用与软件》 CSCD 2015年第7期70-73,78,共5页

针对脑补核磁共振图像分割问题,提出一种基于高斯混合模型融合半监督聚类方法。首先,从原始数据集随机选取MR图像切片;然后,利用k-均值算法聚类;最后,利用统计学和所得聚类的类标签信息完成分类。实验结果表明,该方法加快了收敛速度。... 针对脑补核磁共振图像分割问题,提出一种基于高斯混合模型融合半监督聚类方法。首先,从原始数据集随机选取MR图像切片;然后,利用k-均值算法聚类;最后,利用统计学和所得聚类的类标签信息完成分类。实验结果表明,该方法加快了收敛速度。相比两种有监督高斯混合模型,该方法取得了更好的分割结果,且无需标记训练数据集。 展开更多

关键词 半监督学习 K-均值聚类 高斯混合模型 磁共振脑部图像 统计学参数

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高斯混合模型在错误隐藏技术中的应用

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作者 李伟超 林国 管涛 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2012年第6期70-73,78,共5页

把高斯混合模型(GMM)用于视频流的错误隐藏技术中,并对此进行了分析、论证、研究。GMM依据邻近的时域和空域的信息,用最小均方差来估计丢失像素的区域;如部分视频数据丢失,根据丢失视频数据邻近的时-空域信息通过GMM做一个最小均方差估... 把高斯混合模型(GMM)用于视频流的错误隐藏技术中,并对此进行了分析、论证、研究。GMM依据邻近的时域和空域的信息,用最小均方差来估计丢失像素的区域;如部分视频数据丢失,根据丢失视频数据邻近的时-空域信息通过GMM做一个最小均方差估计;如丢失宏块周围的时域信息也随之丢失,则采用反复迭代估计的方法来解决。和现有的基于时-空域的错误隐藏方法相比,基于GMM的错误隐藏方法提高了PSNR,且对于大范围内的丢包率都是有效的。仿真实验也证实了基于GMM的错误隐藏方法能较好地提高和改善视频的主客观质量。 展开更多

关键词 错误隐藏 高斯混合模型 参数估计

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基于主成分分析和高斯混合模型的耐火材料损伤信号分类 被引量：5

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作者 周海涛 王志刚 刘昌明 《武汉科技大学学报》 CAS 2014年第4期269-272,281,共5页

运用主成分分析方法对MgO-C耐火材料损伤实验获取的声发射参数进行消除相关性降维处理,以构造出的新参数作为损伤信号分类的指标,采用高斯混合模型聚类方法及贝叶斯信息准则将样本信号分为ω1、ω2两类,其权重分别为63%和37%。扫描电镜... 运用主成分分析方法对MgO-C耐火材料损伤实验获取的声发射参数进行消除相关性降维处理,以构造出的新参数作为损伤信号分类的指标,采用高斯混合模型聚类方法及贝叶斯信息准则将样本信号分为ω1、ω2两类,其权重分别为63%和37%。扫描电镜验证结果表明,MgO-C耐火材料受载下的损伤形式主要为基质相损伤和界面损伤两种,并以基质相损伤形式为主。 展开更多

关键词 耐火材料损伤 损伤类别 声发射参数 主成分分析 高斯混合模型 贝叶斯信息准则 扫描电镜

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基于高斯混合模型的脚步声身份识别方法 被引量：4

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作者 房玉杰 张松 +1 位作者 刘晋 冯磊 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第S02期221-225,共5页

针对脚步声身份识别数据少、识别准确率低的问题,提出一种以相邻两个脚步声信号作为基本单元,基于高斯混合模型(GMM)实现脚步声身份识别的方法。首先,使用滤波和谱减法相结合的方法对原始脚步声信号进行降噪处理;其次,根据脚步声压级信... 针对脚步声身份识别数据少、识别准确率低的问题,提出一种以相邻两个脚步声信号作为基本单元,基于高斯混合模型(GMM)实现脚步声身份识别的方法。首先,使用滤波和谱减法相结合的方法对原始脚步声信号进行降噪处理;其次,根据脚步声压级信号和自适应阈值对自然行走状态下连续脚步声信号的起始点进行检测,并将相邻两个脚步声信号作为一个脚步声单元;最后,以声学特征梅尔频率倒谱系数(MFCC)、感知线性预测(PLP)系数作为脚步声单元的特征参数,使用GMM对特征参数进行建模和识别,实现行走人的身份识别。在200人的数据集中进行仿真实验,识别率最高达到98%;同时,在仅用一个脚步声单元进行身份识别时,识别率达到67.5%。仿真结果表明,所提方法能够在数据集人数较多时达到较高的识别率;且在测试数据不足的情况下,识别率显著提高,极大地提高了脚步声身份识别系统的性能。 展开更多

关键词 脚步声身份识别 高斯混合模型 信号降噪 起始点检测 声学特征参数

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基于高斯混合模型的语音性别识别 被引量：1

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作者 张超琼 苗夺谦 岳晓冬 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第S2期360-362,365,共4页

利用高斯混合模型(GMM)方法进行语音的性别识别。首先概述了特征提取、识别方法及性别识别的过程;然后通过减少提取特征的语音帧数和降低高斯混合模型的混合阶数来提高性别识别速度;最后,将由M el频率倒谱参数(MFCC)特征和基音频率特征... 利用高斯混合模型(GMM)方法进行语音的性别识别。首先概述了特征提取、识别方法及性别识别的过程;然后通过减少提取特征的语音帧数和降低高斯混合模型的混合阶数来提高性别识别速度;最后,将由M el频率倒谱参数(MFCC)特征和基音频率特征两种方法得到的测试样本后验概率结合,提出新的计算测试样本后验概率的方法。实验表明依据此后验概率能有效提高识别的正确率。 展开更多

关键词 基音频率 高斯混合模型 性别识别 Mel频率倒谱参数

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