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基于高斯混合模型和期望最大化算法的非高斯分布圆概率误差估计方法研究 被引量:8
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作者 井沛良 段宇 +3 位作者 韩超 郭荣化 宁小磊 刘瑜 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期369-376,共8页
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... 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/观测点数据,应用所提方法和传统方法进行CEP估计实验。实验结果表明:所提方法估计的CEP均方误差约为传统方法的1/10,由此说明所提方法性能显著好于传统方法,可以有效解决兵器攻击点/观测点数据服从非高斯分布时的CEP估计问题。 展开更多
关键词 圆概率误差 高斯分布 高斯混合模型 期望最大化算法
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基于改进蚁群算法的独立分量谐波检测方法 被引量:3
2
作者 张立臣 金运策 +2 位作者 徐步权 亢朋朋 耿书超 《水电能源科学》 北大核心 2013年第6期218-221,共4页
针对电网谐波检测高精度、实时性、高效率的要求,提出了一种基于改进蚁群算法与独立分量相结合的检测算法,采用数字低通滤波器(FIR)-拉格朗日反插值获得精确基波频率,应用独立分量法分析处理源信号,并建立基于峭度的非高斯最大化目标函... 针对电网谐波检测高精度、实时性、高效率的要求,提出了一种基于改进蚁群算法与独立分量相结合的检测算法,采用数字低通滤波器(FIR)-拉格朗日反插值获得精确基波频率,应用独立分量法分析处理源信号,并建立基于峭度的非高斯最大化目标函数,通过改进蚁群算法求得最优解,很好地解决了电网频率非固定值及传统蚁群算法易局部收敛、收敛速度慢等难题。该方法还可检测间谐波,模拟仿真验证了方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 改进蚁群算法 高斯最大化 拉格朗日反插值 独立分量 间谐波
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针对任意非高斯信号的快速固定点盲波束形成方法 被引量:1
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作者 赵立权 杨莘元 +1 位作者 贾雁飞 张朝柱 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第7期1577-1580,共4页
峭度最大化盲波束形成算法的性能受步长调节参数的选择影响很大,尤其是在信道和信号参数未知的条件下,很难选择合适的步长。针对以上问题,提出了两种新的不需要步长调节参数,而且同样适用于任意非高斯信号的快速固定点的盲波束形成算法... 峭度最大化盲波束形成算法的性能受步长调节参数的选择影响很大,尤其是在信道和信号参数未知的条件下,很难选择合适的步长。针对以上问题,提出了两种新的不需要步长调节参数,而且同样适用于任意非高斯信号的快速固定点的盲波束形成算法。首先通过白化对数据进行预先处理,然后以峭度最大化和波束形成器的权值正交化来构造代价函数,采用复数近似牛顿方法对代价函数优化,得到新的盲波束形成算法。与峭度最大化盲波束形成算法相比,该算法误差小、收敛速度快,不需要任何步长调节参数,更适用于信道和信号未知的环境。仿真实验验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 盲波束形成 峭度最大化算法 固定点 高斯信号
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高斯混合模型结合加权似然的目标跟踪算法 被引量:3
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作者 陈超 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第12期124-131,共8页
鉴于高斯混合模型对背景变化快时无法精确检测出目标和目标跟踪的适应性差等瑕疵,提出了基于加权似然跟踪器来改进高斯混合模型实现运动目标跟踪算法。主要引入了自适应高斯混合模型来实时检测运动目标,然后空间加权似然来进行视频中的... 鉴于高斯混合模型对背景变化快时无法精确检测出目标和目标跟踪的适应性差等瑕疵,提出了基于加权似然跟踪器来改进高斯混合模型实现运动目标跟踪算法。主要引入了自适应高斯混合模型来实时检测运动目标,然后空间加权似然来进行视频中的目标定位,引入加权似然期望值来改进高斯混合模型处理视频中的多尺度、多角度变化的目标跟踪不精准问题。通过VOT 2014 dataset 对比实验结果表明提出的基于加权似然跟踪(Weighted Like-lihood Tracking,WLT)和改进高斯混合模型(Improved Gaussian Mixture Model,IGMM)的目标跟踪算法较传统高斯混合模型跟踪算法在跟踪的精度有较大提高。在应对多尺度、多角度变化的目标跟踪表现出了较大的优势。 展开更多
关键词 改进高斯混合模型 分数阶导数学习率 目标跟踪算法 加权似然跟踪 期望值最大化
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基于改进高斯混合模型的机器人运动状态估计 被引量:11
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作者 葛泉波 王贺彬 +2 位作者 杨秦敏 张兴国 刘华平 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期1972-1983,共12页
针对复杂环境下机器人运动状态估计的精度改善问题,提出一种面向非线性非高斯系统的改进高斯和容积卡尔曼滤波估计方法.首先,引入加权信息量概念来改进期望最大化算法目标函数惩罚项,使得在优化过程中能考虑更全面的参数信息,以达到减... 针对复杂环境下机器人运动状态估计的精度改善问题,提出一种面向非线性非高斯系统的改进高斯和容积卡尔曼滤波估计方法.首先,引入加权信息量概念来改进期望最大化算法目标函数惩罚项,使得在优化过程中能考虑更全面的参数信息,以达到减少期望最大化算法的迭代次数和提高收敛速度的目的.此外,以基于马氏距离和Kullback-Leibler(KL)距离的高斯项合并方法为基础,提出一种能有效联合两类高斯项合并方式的融合模式.先单独使用马氏距离和KL距离进行高斯混合项合并,再对获得的高斯混合项进行加权融合处理,以改善高斯和滤波中多高斯项的合并性能和保真度.最后,应用非线性非高斯系统的高斯和容积卡尔曼滤波框架实现对复杂环境下机器人的运动状态估计.理论分析与仿真结果表明,该方法能实现对机器人运动更好的状态估计精度,并具有更强的鲁棒性能. 展开更多
关键词 线性高斯系统 状态估计 高斯和容积卡尔曼滤波 鲁棒期望最大化算法 凸组合融合
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应用加权高斯模型的非理想稀疏信道估计 被引量:2
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作者 高童迪 秦学珍 +1 位作者 袁正道 王家斌 《电讯技术》 北大核心 2021年第3期359-365,共7页
在高速通信系统中,由于多径信道通常存在一些小的散射体,使得抽头向量不满足理想的稀疏特性,导致经典的稀疏估计算法存在一定的性能损失。针对上述非理想稀疏特性问题,提出了一种基于酉变换近似消息传递(Unitary Transform Approximate ... 在高速通信系统中,由于多径信道通常存在一些小的散射体,使得抽头向量不满足理想的稀疏特性,导致经典的稀疏估计算法存在一定的性能损失。针对上述非理想稀疏特性问题,提出了一种基于酉变换近似消息传递(Unitary Transform Approximate Message Passing,UT-AMP)和加权高斯(Weighting-Gaussian,WG)先验模型的稀疏估计算法。首先,由非理想稀疏信道的构造分析,导出了WG先验模型和参数;其次,利用贝叶斯公式对正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统进行因式分解和因子图建模,归纳了在消息传递框架内期望最大化(Expectation Maximization,EM)算法嵌入方式,推导了联合UT-AMP和EM的信道估计算法;最后,建立仿真环境对所提算法进行复杂度分析和数值仿真。仿真结果表明,所提算法能够以同阶复杂度实现信道估计性能和频带利用率的提升,具有很高的应用和推广价值。 展开更多
关键词 理想稀疏信道 信道估计 期望最大化算法 加权高斯先验 压缩感知
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一种模型选择优化准则及其在高光谱图像非监督分类中的应用 被引量:1
7
作者 吴昊 郁文贤 +1 位作者 匡纲要 李智勇 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第z1期2154-2157,共4页
选择合适的类别数是非监督分类中的一个关键问题 .针对采用高斯混合建模的高光谱图像非监督分类问题 ,该文提出了一种基于主成分分析 (PCA)的最小描述长度 (MDL)型模型选择准则 (文中简称为PMDL)来确定分类类别数 ,即根据PCA变换后保留... 选择合适的类别数是非监督分类中的一个关键问题 .针对采用高斯混合建模的高光谱图像非监督分类问题 ,该文提出了一种基于主成分分析 (PCA)的最小描述长度 (MDL)型模型选择准则 (文中简称为PMDL)来确定分类类别数 ,即根据PCA变换后保留的各主成分表达的数据方差不同而应具有不同的编码长度这一事实 ,在计算描述长度时对各维进行加权 .分类过程中 ,论文采用期望最大化 (ExpectationMaximization)算法在合并的策略下对PCA变换后的数据求解混合模型 ,并应用所提出的准则进行模型选择从而确定待分类的类别数 .仿真数据实验证实了新准则的有效性和优良的性能 。 展开更多
关键词 监督分类 高斯混合模型 期望最大化算法 主成分分析 最小描述长度准则
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基于噪音受益的快速图像分割算法
8
作者 牛艺蓉 王士同 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第21期195-201,217,共8页
图像分割是指将一幅图像分解为若干互不交迭的区域的集合。当用已有的改进高斯混合模型于图像分割时,如何加快其分割过程是一个有研究意义的课题。基于最新的噪音受益EM算法,通过人工加噪来加快已有的改进高斯混合模型的收敛速度,从而... 图像分割是指将一幅图像分解为若干互不交迭的区域的集合。当用已有的改进高斯混合模型于图像分割时,如何加快其分割过程是一个有研究意义的课题。基于最新的噪音受益EM算法,通过人工加噪来加快已有的改进高斯混合模型的收敛速度,从而达到加快图像分割的目的。当添加的噪声满足噪音受益EM定理时,加性噪声加快了EM算法收敛到局部最大值的平均收敛速度。改进的高斯混合模型是EM算法的特例,因此,噪音受益EM定理同样适用于改进的高斯混合模型。实验表明,提出的算法进行图像分割时,其收敛速度明显加快,时间复杂度明显变小。 展开更多
关键词 噪声受益 新型期望最大化算法(NEM)定理 图像分割 空间邻域关系 改进高斯混合模型
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考虑测量误差的谐波贡献评估 被引量:8
9
作者 王莉虹 肖先勇 +2 位作者 张逸 黄勇 刘亚梅 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期3865-3870,共6页
传统基于谐波阻抗的谐波贡献评估方法对测量精度依赖性高,测量误差会导致评估结果失准,进而影响谐波责任划分及其治理措施的有效性。分析测量误差对谐波贡献评估的影响机理,基于含噪声的盲源分离原理,提出了一种考虑测量误差的谐波贡献... 传统基于谐波阻抗的谐波贡献评估方法对测量精度依赖性高,测量误差会导致评估结果失准,进而影响谐波责任划分及其治理措施的有效性。分析测量误差对谐波贡献评估的影响机理,基于含噪声的盲源分离原理,提出了一种考虑测量误差的谐波贡献评估模型;研究了基于改进复数非高斯最大化算法(complex maximization of non-Gassianity,CMN)的谐波贡献评估算法,通过对测量数据预处理以消除测量误差的影响,用传统CMN估计谐波源和阻抗矩阵,得到了谐波源对观测点的谐波矢量和标量贡献。通过仿真和实测数据验证,并与现有方法比较,结果表明所提方法能有效抑制测量误差的影响,提高评估结果的准确性,可为谐波治理提供参考依据。 展开更多
关键词 测量误差 谐波贡献 含噪声复数盲源分离 改进复数非高斯最大化算法
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基于LTSA和MICA与PCA联合指标的过程监控方法及应用 被引量:9
10
作者 江伟 王昕 王振雷 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第12期4895-4903,共9页
独立成分分析(ICA)方法主要被用来对线性非高斯过程进行监控,为了提高对非高斯过程的监控效果,则利用过程数据信息对ICA的监控指标进行了改进,提出了一种改进的独立成分分析(MICA)方法。许多实际工业过程数据都具有非线性、非高斯与高... 独立成分分析(ICA)方法主要被用来对线性非高斯过程进行监控,为了提高对非高斯过程的监控效果,则利用过程数据信息对ICA的监控指标进行了改进,提出了一种改进的独立成分分析(MICA)方法。许多实际工业过程数据都具有非线性、非高斯与高斯混合分布的特点,为此提出了一种基于LTSA和MICA与PCA联合指标的过程监控的方法。首先采用局部切空间排列(LTSA)算法对样本数据进行非线性降维,然后分别用MICA和PCA方法得到非高斯与高斯统计量,对其进行加权得到新的统计量,并被用于过程监控。最后将该方法应用在田纳西-伊斯曼(TE)过程和乙烯裂解炉的过程监控中,证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 算法 主元分析 过程控制 高斯 改进的独立成分分析 局部切空间排列算法 联合指标
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