改进的最大似然期望最大化超声CT重建方法 被引量：1

1

作者 赵子健 常发亮 李冰清 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2016年第9期1327-1332,共6页

针对超声CT重建问题,提出了一种基于高斯分布的最大似然期望最大化方法,并采用非最小最优化的方法来设置迭代的初始值。由于高斯分布更加符合测得时间信息的分布规律,所以基于高斯分布的新算法比传统基于泊松分布的最大似然期望最大化... 针对超声CT重建问题,提出了一种基于高斯分布的最大似然期望最大化方法,并采用非最小最优化的方法来设置迭代的初始值。由于高斯分布更加符合测得时间信息的分布规律,所以基于高斯分布的新算法比传统基于泊松分布的最大似然期望最大化算法更加精确。所采用的非最小最优化方法能够减少迭代次数,有利于提高重建质量和计算效率。为了检验新算法,对三维温度场进行了仿真重建实验,结果表明,改进后的最大似然期望最大化算法具有更小的平均误差,能够得到更精确的重建图像。 展开更多

关键词 超声波CT 重建算法 温度场 TOF 最大似然期望最大化方法 非最小最优化

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基于改进的期望值最大化自适应光学图像多帧迭代去卷积算法 被引量：4

2

作者 张丽娟 杨进华 +3 位作者 苏伟 姜成昊 王晓坤 谭芳 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第11期1765-1773,共9页

为提高自适应光学图像复原的效果,基于期望值最大化理论,提出了一种基于改进期望值最大化(EM)算法的自适应光学(AO)图像多帧联合去卷积算法。通过建立多帧AO图像退化的数学模型,推导出基于相位误差并随时间变化的点扩散函数(PSF)模型,... 为提高自适应光学图像复原的效果,基于期望值最大化理论,提出了一种基于改进期望值最大化(EM)算法的自适应光学(AO)图像多帧联合去卷积算法。通过建立多帧AO图像退化的数学模型,推导出基于相位误差并随时间变化的点扩散函数(PSF)模型,根据图像功率谱密度及约束图像支持域的方法对AO图像进行去噪处理。应用AO成像系统参数与正则化技术相结合对EM算法进行改进,建立多帧AO图像联合去卷积的代价函数及其参数估计的优化模型。利用所建模型对模拟图像和实际观测的AO图像进行图像复原实验验证文中算法的复原效果。实验结果表明,与Wiener迭代盲去卷积、Richardson-Lucy迭代盲去卷积算法相比,文中算法迭代次数减少14.3%,估算精度有了明显提高,辨识出了AO图像的PSF,复原出了清晰的观测目标图像。研究结果对实际AO图像复原有一定的应用价值。 展开更多

关键词 光学 自适应光学图像 大气湍流 最大似然函数 功率谱密度 点扩散函数 期望值最大化

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缺失数据处理的期望-极大化算法与马尔可夫蒙特卡洛方法 被引量：16

3

作者 沐守宽 周伟 《心理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心 2011年第7期1083-1090,共8页

缺失数据普遍存在于心理学研究中,影响着统计推断。极大似然估计(MLE)与基于贝叶斯的多重借补(MI)是处理缺失数据的两类重要方法。期望-极大化算法(EM)是寻求MLE的一种强有力的方法。马尔可夫蒙特卡洛方法(MCMC)可以相对简易地实现MI,... 缺失数据普遍存在于心理学研究中,影响着统计推断。极大似然估计(MLE)与基于贝叶斯的多重借补(MI)是处理缺失数据的两类重要方法。期望-极大化算法(EM)是寻求MLE的一种强有力的方法。马尔可夫蒙特卡洛方法(MCMC)可以相对简易地实现MI,而且可以适用于复杂情况下的缺失数据处理。结合研究的需要讨论了实现这两类方法的适用软件。 展开更多

关键词 缺失数据 期望-极大化算法 马尔可夫蒙特卡洛方法 极大似然估计 多重借补

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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

4

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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基于最大伪似然准则估计的故障链路诊断 被引量：2

5

作者 陈清 张志勇 胡光岷 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第4期1514-1517,共4页

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... 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。 展开更多

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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基于EM-VB的分布式接收运动目标直接符号检测方法

6

作者 张凯 田瑶 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1422-1430,共9页

相比于传统分布式组阵接收采用的参数差异估计、信号校准合成以及符号检测的逐级处理结构,直接利用多个观测信号进行符号检测能够抑制信号间校准精度不佳带来的性能损失问题,但现有方法主要针对收发均静止或收发理想同步的情形。研究了... 相比于传统分布式组阵接收采用的参数差异估计、信号校准合成以及符号检测的逐级处理结构,直接利用多个观测信号进行符号检测能够抑制信号间校准精度不佳带来的性能损失问题,但现有方法主要针对收发均静止或收发理想同步的情形。研究了一种最大似然准则下的分布式接收运动目标直接符号检测方法,首先给出了直接符号检测求解模型,针对模型中多组未知参数的优化问题,推导分析了各参数近似闭式解,采用基于迭代重估的闭环处理结构,利用多个未知参数和信息符号进行联合寻优。仿真实验结果表明,所提方法性能明显优于传统合成处理方法,与现有联合处理结构相比,在观测站数目较多时具有明显优势。 展开更多

关键词 分布式接收 运动目标 符号检测 最大似然 期望最大化

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基于多距离系统矩阵叠加伽马图像重建方法研究 被引量：1

7

作者 吴远 徐锋 +2 位作者 周义枞 肖宇峰 郑玉来 《原子能科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2211-2219,共9页

为了使伽马相机准确定位未知辐射场中多个放射源,本文基于最大似然期望最大化(maximum likelihood expectation maximization,MLEM)算法提出一种多距离系统矩阵叠加伽马图像重建算法。首先,通过蒙特卡罗模拟软件分析伽马相机结构,保证... 为了使伽马相机准确定位未知辐射场中多个放射源,本文基于最大似然期望最大化(maximum likelihood expectation maximization,MLEM)算法提出一种多距离系统矩阵叠加伽马图像重建算法。首先,通过蒙特卡罗模拟软件分析伽马相机结构,保证能够快速获取足够伽马光子计数;其次,根据放射源距离对探测器采集效率的影响,计算不同距离系统矩阵;最后,将多个系统矩阵叠加后估计放射源,最终得出放射源的位置信息。实验结果表明:该方法能对放射源快速定位;单源时具有较高的收敛性,多源时能准确定位多个放射源;相较于相关解码算法而言,本文方法具有更远的成像距离和较高的定位精度。 展开更多

关键词 放射源定位 伽马相机成像 最大似然期望最大化 蒙特卡罗模拟 多距离系统矩阵

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一种带有色量测噪声的非线性系统辨识方法 被引量：16

8

作者 黄玉龙 张勇刚 +1 位作者 李宁 赵琳 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第11期1877-1892,共16页

利用最大似然判据,本文提出了一种带有色量测噪声的非线性系统辨识方法.首先,利用量测差分方法将有色量测噪声白色化,获得新的量测方程,从而将带有色量测噪声的非线性系统辨识问题转化成带白色量测噪声和一步延迟状态的非线性系统辨识问... 利用最大似然判据,本文提出了一种带有色量测噪声的非线性系统辨识方法.首先,利用量测差分方法将有色量测噪声白色化,获得新的量测方程,从而将带有色量测噪声的非线性系统辨识问题转化成带白色量测噪声和一步延迟状态的非线性系统辨识问题.其次,利用期望最大化(Expectation maximization,EM)算法提出了一种新的基于最大似然估计的非线性系统辨识方法,该算法由期望步骤(Expectation step,E-step)和最大化步骤(Maximization step,M-step)两部分组成.在期望步骤中,基于当前估计的参数并利用带有色量测噪声的高斯近似滤波器和平滑器,近似计算完整的对数似然函数的期望.在最大化步骤中,近似计算的似然函数期望值被最大化,并且通过解析更新获得噪声参数估计,通过Newton更新方法获得模型参数的估计.最后,数值仿真验证了本文提出算法的有效性. 展开更多

关键词 非线性系统辨识 最大似然判据 有色量测噪声 期望最大化算法 量测差分方法 非线性状态估计器

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计算机化自适应测验中能力估计新方法 被引量：4

9

作者 李佳 丁树良 《江西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2019年第2期142-146,共5页

能力估计的极大似然估计方法(MLE)不能处理全0或全1的被试反应模式,若事先设置好能力估计的上下界,则会导致能力估计的有效范围缩小的后果;而贝叶斯估计方法需要选择先验分布,先验分布的选择必须很慎重.在原有似然函数的基础上,构建2个... 能力估计的极大似然估计方法(MLE)不能处理全0或全1的被试反应模式,若事先设置好能力估计的上下界,则会导致能力估计的有效范围缩小的后果;而贝叶斯估计方法需要选择先验分布,先验分布的选择必须很慎重.在原有似然函数的基础上,构建2个新的项目,提出了改进的MLE方法(NMLE).NMLE既不需要能力先验分布,也不会缩小能力估计范围,而且可以处理各种反应模式.蒙特卡洛实验结果表明新方法表现良好. 展开更多

关键词 贝叶斯众数估计方法 期望后验估计方法 改进的极大似然估计方法 能力估计效率

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基于厚尾分布的异常信号检测方法 被引量：1

10

作者 王俐莉 刘力维 熊艳晔 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期16-20,共5页

为了检测具有厚尾分布信号的异常值,提出将基于EM算法的统计诊断方法应用于正态逆高斯信号的异常信号检测。为了避免计算贝塞尔函数的困难,考虑将正态逆高斯信号看作缺失变量,通过EM算法求解参数的极大似然估计,简化了计算过程;通过Q函... 为了检测具有厚尾分布信号的异常值,提出将基于EM算法的统计诊断方法应用于正态逆高斯信号的异常信号检测。为了避免计算贝塞尔函数的困难,考虑将正态逆高斯信号看作缺失变量,通过EM算法求解参数的极大似然估计,简化了计算过程;通过Q函数代替对数似然函数,提出了在正态逆高斯分布的信号中基于Q函数的影响度量方法,分别给出了数据删除模型与局部影响分析的诊断统计量,理论和实例计算结果表明:该文所提出的检测方法对于正态逆高斯信号的检测效果明显。 展开更多

关键词 期望最大化算法 极大似然估计 COOK距离 Q函数 异常信号

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求解多模概率分布Gamma混合模型的半EM算法

11

作者 陈佳琪 何玉林 +1 位作者 成英超 黄哲学 《计算机应用》 北大核心 2025年第7期2153-2161,共9页

期望最大化(EM)算法在混合模型参数估计中发挥着重要作用,然而现有的EM算法在求解Gamma混合模型(GaMM)参数时存在局限性,主要体现在因近似计算导致的低质量参数估计,以及由于大量数值计算造成的计算效率低下问题。为了克服这些局限,并... 期望最大化(EM)算法在混合模型参数估计中发挥着重要作用,然而现有的EM算法在求解Gamma混合模型(GaMM)参数时存在局限性,主要体现在因近似计算导致的低质量参数估计,以及由于大量数值计算造成的计算效率低下问题。为了克服这些局限,并充分利用数据的多模性质,提出一种半EM(Semi-EM)算法求解用于估计多模概率分布的GaMM。首先,通过聚类探测数据的空间分布特性,以初始化GaMM参数,进而更准确地刻画数据的多模性;其次,在EM算法框架的基础上,对于缺乏封闭更新表达式而导致的参数更新困难问题,采用自定义的启发式策略对GaMM形状参数进行更新,使它们朝着最大化对数似然值的方向逐步调整,同时以封闭形式更新其他参数。经过一系列具有说服力的实验,验证了Semi-EM算法的可行性、合理性和有效性。实验结果表明,Semi-EM算法在精确估计多模概率分布方面优于对比的4种算法,具有更低的误差指标以及更高的对数似然值,表明该算法能提供更准确的模型参数估计,从而更精确地刻画数据的多模性质。 展开更多

关键词 多模概率密度函数 Gamma混合模型 期望最大化算法 聚类 对数似然函数

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空间自适应EPLL低频地震随机噪声降噪方法 被引量：1

12

作者 林红波 马阳 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期204-211,共8页

期望块对数似然降噪方法从外部数据学习高斯混合模型作为地震信号先验,利用与图像块最匹配的高斯分量对数据块去噪,并与含噪图像加权实现图像重构,能够有效抑制地震图像中的随机噪声,保持图像细节。期望块对数似然算法采用与噪声方差有... 期望块对数似然降噪方法从外部数据学习高斯混合模型作为地震信号先验,利用与图像块最匹配的高斯分量对数据块去噪,并与含噪图像加权实现图像重构,能够有效抑制地震图像中的随机噪声,保持图像细节。期望块对数似然算法采用与噪声方差有关的正则化参数,在处理沙漠地震图像的非平稳信号和低频色噪声时很难兼顾弱信号保真与噪声压制。针对期望块对数似然正则化参数不适应非平稳地震信号问题,提出空间自适应期望块对数似然低频随机噪声降噪方法。该方法采用方差归一化对图像平稳化,根据图像块信噪比控制正则化参数,使其随非平稳地震勘探信号强度的时空变化而自适应调整,从而平衡局部细节的保持和非平稳信号全局特征的恢复。此外,在信号重构过程中,通过块信噪比对图像块加权平均,减少信号丢失。笔者采用空间自适应期望块对数似然算法对合成以及实际地震勘探图像去噪。结果表明,该方法可以有效地恢复沙漠地震勘探图像中非平稳信号,抑制低频弱相似随机噪声。 展开更多

关键词 沙漠地震图像 随机噪声压制 非平稳信号 块信噪比 期望块对数似然降噪方法

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基于PLE的有确定解的端到端网络链路时延推测方法

13

作者 梁永生 邹粤 张基宏 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第9期108-111,共4页

网络时延是重要的网络性能指标,端到端网络时延推测能够克服传统的基于路由器或者路由器协作的网络测量技术的弊端。在网络拓扑已知且稳定和链路性能时空独立性的假设前提下,给出了网络链路时延推测模型,提出了一种基于伪似然估计(PLE)... 网络时延是重要的网络性能指标,端到端网络时延推测能够克服传统的基于路由器或者路由器协作的网络测量技术的弊端。在网络拓扑已知且稳定和链路性能时空独立性的假设前提下,给出了网络链路时延推测模型,提出了一种基于伪似然估计(PLE)的有确定解的端到端网络链路时延推测方法。在应用期望最大化算法的伪似然估计的基础上,控制背靠背发包方式,确定可以求解的探测单元,解决了不满足有确定解拓扑下的求解问题,且有效降低了计算复杂度。最后利用基于模型的计算验证了该方法的准确性和有效性。 展开更多

关键词 伪似然估计 期望最大化 网络链路时延 推测方法

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稀疏角度数据下非视域物体三维重建方法研究 被引量：5

14

作者 王雪峰 张自豪 +1 位作者 陈兴稣 王元庆 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期451-457,共7页

非视域成像技术是一种新型的针对观测视线外目标进行三维成像的技术,主要是通过激光照射中介面,利用探测器对隐藏物体光强的时空分布信息进行采集,再使用重建算法进行图像重建。由于其仅能在稀疏或部分角度下进行探测,不能获取隐藏物体... 非视域成像技术是一种新型的针对观测视线外目标进行三维成像的技术,主要是通过激光照射中介面,利用探测器对隐藏物体光强的时空分布信息进行采集,再使用重建算法进行图像重建。由于其仅能在稀疏或部分角度下进行探测,不能获取隐藏物体的全方位信息,获取数据信息不足从而使图像重建精度不高。本文针对稀疏角度数据问题,提出了反投影最大似然期望值最大化(BP-MLEM)算法,能够有效提高非视域物体三维重建的精度;通过结构相似度(SSIM)进行分析,对比滤波反投影算法,经过第3、4、9和20次迭代后,重建结果图的SSIM值分别提高了0.147、0.1607、0.22和0.2906;对比MLEM算法,经过多次迭代后,SSIM值均得到了提高;当迭代次数不断增加时,使用MLEM算法得到重建结果图的SSIM趋于稳定,而提出算法的SSIM值则不断增加,表明该算法具有更好的稳定性,不易造成过收敛问题。 展开更多

关键词 稀疏角度数据 非视域成像 反投影最大似然期望值最大化算法 三维重建

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基于PSO和MLEM混合算法的NDP测量反演算法研究

15

作者 李远辉 杨芮 +4 位作者 张庆贤 肖才锦 陈弘杰 肖鸿飞 程志强 《原子能科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1152-1159,共8页

中子深度剖面(NDP)分析技术是一种无损检测方法,能够同时测量样品中目标核素的浓度与空间信息,已被广泛应用于锂电池、半导体等产业。在NDP分析过程中,由测量能谱反演出目标核素浓度的分布信息是关键步骤。目前NDP测量反演中常用的算法... 中子深度剖面(NDP)分析技术是一种无损检测方法,能够同时测量样品中目标核素的浓度与空间信息,已被广泛应用于锂电池、半导体等产业。在NDP分析过程中,由测量能谱反演出目标核素浓度的分布信息是关键步骤。目前NDP测量反演中常用的算法为最大似然期望最大化(MLEM)算法。针对MLEM算法计算结果易陷入局部最优解的情况,本文提出了粒子群(PSO)与MLEM混合(PSO-MLEM)算法,并通过动态加速因子提高了算法的收敛速度与计算精度。应用PSO-MLEM算法、PSO算法、MLEM算法、奇异值分解求解最小二乘(SVDLS)算法对锂电池中^(6)Li的NDP模拟能谱进行反演,并对反演计算结果进行了评价。结果表明:对比PSO算法,PSO-MLEM算法的收敛效率与计算精度明显提升;对比MLEM算法,PSO-MLEM算法的全局寻优能力有效提升了反演精度,避免了局部最优解的影响;对比SVDLS算法,PSO-MLEM算法的反演精度明显提升。 展开更多

关键词 中子深度剖面分析 粒子群算法 最大似然期望最大化算法 锂电池

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基于最大后验估计的编码孔图像重建算法

16

作者 秦玉瑞 朱巴邻 +2 位作者 王忠海 周荣 杨朝文 《强激光与粒子束》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期141-152,共12页

图像重建算法对编码孔伽马相机的成像性能有重要的影响,然而广泛使用的最大似然期望最大化(MLEM)算法无法在较强干扰背景下有效抑制图像中的噪声,当超过一定迭代次数后,图像信噪比会逐渐降低。针对MLEM算法的这一“病态性”问题开展了... 图像重建算法对编码孔伽马相机的成像性能有重要的影响,然而广泛使用的最大似然期望最大化(MLEM)算法无法在较强干扰背景下有效抑制图像中的噪声,当超过一定迭代次数后,图像信噪比会逐渐降低。针对MLEM算法的这一“病态性”问题开展了研究。首先将最大后验估计(MAP)算法应用于编码孔图像重建,接着分析了算法中Gibbs先验函数的邻域大小和权值系数等关键参数的选取方法。然后使用编码孔相机开展了成像实验,对比了MLEM算法与MAP算法对22Na点源的图像重建结果。结果表明,在300~1 200次迭代下,MLEM重建图像中出现了明显的噪点,且随着迭代深入图像质量逐渐变差;而MAP重建图像没有出现明显噪点,重建图像的平均梯度相较于MLEM降低了26.45%~49.16%,对比度噪声比(CNR)提升了42.32%~351.07%。另外,对比了3×3和5×5邻域大小时的多点源图像重建结果,结果显示,邻域过小会导致重建图像的热点亮度降低,与理论分析结果一致。最后,分别对比了MLEM与MAP算法在较远距离和较强干扰两种场景下的成像结果,MAP算法均表现出更好的信噪比性能。 展开更多

关键词 编码孔成像 最大似然期望最大化算法 最大后验估计 贝叶斯定理 马尔科夫随机场

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基于设计参数估计的产品变型设计 被引量：8

17

作者 徐新胜 方水良 顾新建 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2007年第2期217-223,共7页

针对定制产品变型设计中设计参数不完全的问题,提出了基于已有产品数据资源进行设计参数估计的变型设计方法。在该方法中,每一个产品的设计方案对应一组完全的设计参数,并记为一个向量,定制产品中未知的设计参数可以根据已知设计参数和... 针对定制产品变型设计中设计参数不完全的问题,提出了基于已有产品数据资源进行设计参数估计的变型设计方法。在该方法中,每一个产品的设计方案对应一组完全的设计参数,并记为一个向量,定制产品中未知的设计参数可以根据已知设计参数和已有的产品数据资源,通过极大似然估计得到。通过运用期望最大化算法,简化了设计参数极大似然估计的运算,给出了运用期望最大化算法实现未知设计参数推断的迭代过程。设计了变型设计系统的框架结构,给出了变型设计的过程。最后,用一个实例对该方法进行了验证。 展开更多

关键词 大规模定制 极大似然估计 期望最大化算法 变型设计

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混合高斯参数估计的两种EM算法比较 被引量：6

18

作者 刘旺锁 王平波 顾雪峰 《声学技术》 CSCD 2014年第6期539-543,共5页

混合高斯模型是一种典型的非高斯概率密度模型,获得广泛应用。其参数的优效估计可以通过最大似然方法获得,但最大似然估计往往因其非线性而难以实现,故期望最大化(Expectation-Maximization,EM)迭代算法成为一种常用的替代方法。常规EM... 混合高斯模型是一种典型的非高斯概率密度模型,获得广泛应用。其参数的优效估计可以通过最大似然方法获得,但最大似然估计往往因其非线性而难以实现,故期望最大化(Expectation-Maximization,EM)迭代算法成为一种常用的替代方法。常规EM算法性能受迭代初值设置影响大,且不能对模型阶数做出估计。一种名为贪婪EM的改进算法可以克服这两个缺点,获得更为准确的模型参数估计,但其运算量一般会远大于前者。本文对这两种EM算法进行综合研究,深入挖掘两者之间的关系,并基于相同的数值仿真实例,直观地演示比较两者的性能差异。 展开更多

关键词 混合高斯 最大似然估计 期望最大化 贪婪期望最大化

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一种新的用于说话人辨认的PNN分类器的研究(英文) 被引量：2

19

作者 王成儒 王金甲 练秋生 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第3期371-379,共9页

给出了一种新的类条件密度函数估计的σ PNN模型,它基于模式层共享的PNN和模式层分离的PNN,即每个类不仅拥有一组只属于自己的模式层,还拥有所有类都共享的几个模式层,这里共享意味着每个核函数对所有类的条件密度估计都有贡献.新模型... 给出了一种新的类条件密度函数估计的σ PNN模型,它基于模式层共享的PNN和模式层分离的PNN,即每个类不仅拥有一组只属于自己的模式层,还拥有所有类都共享的几个模式层,这里共享意味着每个核函数对所有类的条件密度估计都有贡献.新模型的训练采用最大似然准则,并改进了EM算法来调整模型参数.闭集文本自由说话人辨认试验证明了提出的模型及其算法的正确性. 展开更多

关键词 概率神经网络 最大似然 期望最大化 说话人辨认

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有限混合泊松分布参数优化的改进EM算法 被引量：5

20

作者 冯杭 王胜兵 《兵工自动化》 2017年第1期80-82,共3页

为解决EM算法易于陷入局部最优的问题,提出一种有限混合泊松分布参数优化的改进EM算法。建立混合泊松分布模型,利用EM算法求解模型中的参数向量,并结合算例指出该算法对初值敏感的缺陷,引入智能优化算法对算例进行改进。分析结果表明:... 为解决EM算法易于陷入局部最优的问题,提出一种有限混合泊松分布参数优化的改进EM算法。建立混合泊松分布模型,利用EM算法求解模型中的参数向量,并结合算例指出该算法对初值敏感的缺陷,引入智能优化算法对算例进行改进。分析结果表明:使用优化算法后,对数似然度的增大十分明显,增加了求得最优解的概率。 展开更多

关键词 泊松混合分布 最大似然估计 期望最大化 智能优化算法

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