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题名基于最大伪似然准则估计的故障链路诊断
被引量：2
- 1
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作者
陈清
张志勇
胡光岷
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机构
电子科技大学通信与信息工程学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第4期1514-1517,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60872033)
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文摘
识别网络内部的故障链路对提升网络性能具有重要参考价值。研究了树型拓扑下基于端到端测量的故障链路诊断问题,提出一种最大伪似然估计方法估计链路先验故障概率,把树型拓扑划分为一系列具有两个叶节点的子树,并使用期望最大化(EM)算法最大化每个子树的似然函数,求出链路先验概率。仿真实验表明,该方法与现有的联立方程组求解方法估计精度相当,但是大大降低了算法时间复杂度,证明了该方法的有效性。
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关键词
故障链路诊断
端到端测量
最大伪似然估计
期望最大化算法
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Keywords
lossy link identification
end-to-end measurement
maximum pseudo likelihood estimation
EM algorithm
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分类号
TP393.0
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名混合双重广义线性模型的参数估计
被引量：2
- 2
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作者
袁巧莉
吴刘仓
戴琳
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机构
昆明理工大学理学院
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出处
《高校应用数学学报（A辑）》
CSCD
北大核心
2017年第3期267-276,共10页
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基金
国家自然科学基金(11261025
11026309)
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文摘
在实际应用中,不同类别的数据统计特性存在差异,所以对异质总体的研究非常有必要.基于总体一,二阶矩存在,利用双重广义线性模型对异质总体的不同子类数据的均值和散度同时建模,研究提出了混合双重广义线性模型.然后,利用EM算法构造了模型参数的最大扩展拟似然估计和最大伪似然估计.最后,通过随机模拟和实例研究,结果表明模型和方法的有效性和有用性.
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关键词
混合双重广义线性模型
最大扩展拟似然估计
最大伪似然估计
EM算法
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Keywords
mixture of double generalized linear models
maximum extended quasi-likelihoodestimation
maximum Pseudo-likelihood estimation
EM algorithm
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
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