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基于最大期望算法的列车完整性检测方法 被引量:3
1
作者 李四辉 蔡伯根 +3 位作者 闻映红 王剑 上官伟 刘江 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期74-81,共8页
面向中国中西部低密度线路条件,基于GNSS的列车完整性检测系统是一种经济有效的列车完整性解决手段,也可作为制动管风压检测的辅助冗余检测方式,以进一步保障列车运行安全。针对列车运行过程中基于GNSS列车完整性检测系统问题建立完整... 面向中国中西部低密度线路条件,基于GNSS的列车完整性检测系统是一种经济有效的列车完整性解决手段,也可作为制动管风压检测的辅助冗余检测方式,以进一步保障列车运行安全。针对列车运行过程中基于GNSS列车完整性检测系统问题建立完整性检测模型,模型包含列车完整状态及断裂状态下的系统时间动态转换过程。基于系统参数先验统计特性未知情况下的模型参数估计,提出基于最大期望算法的离线训练学习方法,得到列车完整性检测系统模型后验参数的极大似然估计。在列车完整性检测过程中,针对当前时刻的观测值,进行列车完整性所有状态的概率推理估计,采用高斯和滤波的方法实现状态的概率推理计算,选取最大概率下的列车完整性状态,实现列车完整性检测。结合现场测试及仿真数据,针对本文提出的列车完整性检测方法进行测试验证,结果证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 铁路运输 全球卫星导航系统 列车完整性检测 最大期望算法 极大似然估计
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基于混合滤波最大期望算法的高速列车建模 被引量:3
2
作者 王呈 陈晶 +1 位作者 荀径 李开成 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第12期2260-2267,共8页
针对高速列车非线性单质点模型的特殊结构及含有隐含变量问题,提出一种基于混合滤波的最大期望辨识方法.借助递阶辨识理论,将高铁列车状态空间模型分解为线性子系统模型和非线性子系统模型.进而,分别利用卡尔曼滤波和粒子滤波对速度和... 针对高速列车非线性单质点模型的特殊结构及含有隐含变量问题,提出一种基于混合滤波的最大期望辨识方法.借助递阶辨识理论,将高铁列车状态空间模型分解为线性子系统模型和非线性子系统模型.进而,分别利用卡尔曼滤波和粒子滤波对速度和位移状态进行联合估计.最后,使用最大期望方法辨识高铁列车子系统模型参数,解决了隐含变量辨识问题.和传统方法相比,本文所提出方法计算量小,且具有较高的辨识精度.仿真对比实验结果验证了该方法的有效性. 展开更多
关键词 参数估计 卡尔曼滤波 粒子滤波 递阶辨识 最大期望算法
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基于极大似然准则和最大期望算法的自适应UKF算法 被引量:39
3
作者 王璐 李光春 +2 位作者 乔相伟 王兆龙 马涛 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第7期1200-1210,共11页
针对噪声先验统计特性未知情况下的非线性系统状态估计问题,提出了基于极大似然准则和最大期望算法的自适应无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter,UKF)算法.利用极大似然准则构造含有噪声统计特性的对数似然函数,通过最大期望算法将... 针对噪声先验统计特性未知情况下的非线性系统状态估计问题,提出了基于极大似然准则和最大期望算法的自适应无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter,UKF)算法.利用极大似然准则构造含有噪声统计特性的对数似然函数,通过最大期望算法将噪声估计问题转化为对数似然函数数学期望极大化问题,最终得到带次优递推噪声统计估计器的自适应UKF算法.仿真分析表明,与传统UKF算法相比,提出的自适应UKF算法有效克服了传统UKF算法在系统噪声统计特性未知情况下滤波精度下降的问题,并实现了系统噪声统计特性的在线估计. 展开更多
关键词 非线性滤波 自适应UKF算法 噪声统计估计器 极大似然准则 最大期望算法
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基于最大期望算法的多时变信号DOA估计方法 被引量:1
4
作者 范保华 左乐 +1 位作者 唐勇 胡泽华 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2022年第2期420-426,共7页
当多个辐射源同时存在并交替发射信号时,接收数据间相互交错,且多个数据间并无显性关联,无源合成阵列每一次测量仅能获取来波的频率、幅度与相位等数据信息。为了同时、高效地实现多个参数的联合估计,提出采用最大期望算法进行估计多个... 当多个辐射源同时存在并交替发射信号时,接收数据间相互交错,且多个数据间并无显性关联,无源合成阵列每一次测量仅能获取来波的频率、幅度与相位等数据信息。为了同时、高效地实现多个参数的联合估计,提出采用最大期望算法进行估计多个时变信号参数估计的新方案,将一个高维多参数优化问题分解成多个并行的低维问题进行求解。该方法主要包含求解期望值步骤和期望值最大化两个步骤。求解期望值步骤主要建立接收信号与其辐射源的对应关系,即信号分选,而期望值最大化步骤采用最大似然方法估计辐射源的入射角信息。这两个步骤相互迭代,交替进行辐射源信号的分选与测向。同时,还推导出无源合成圆阵相位差数据的最大似然方法进行入射角的精确估计的闭合形式解,并通过接收信号的复数响应进行相位模糊解算,并推导出测向精度的理论下限。最后,通过数值仿真结果验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 波达方向估计 无源合成阵列 最大似然估计 最大期望算法
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基于循环最大期望修正算法的与文本无关话者识别研究
5
作者 谢建平 成新民 《声学技术》 CSCD 北大核心 2008年第5期708-711,共4页
话者识别中目标模型的最大期望算法存在着出现奇异阵的重大缺陷,而最大似然估计虽然不会出现奇异阵,但识别率比较低。提出了一种循环最大期望修正算法,采用最大似然估计所得模型为初始模型,然后用最大期望算法中每步的模型,通过α值控... 话者识别中目标模型的最大期望算法存在着出现奇异阵的重大缺陷,而最大似然估计虽然不会出现奇异阵,但识别率比较低。提出了一种循环最大期望修正算法,采用最大似然估计所得模型为初始模型,然后用最大期望算法中每步的模型,通过α值控制修正比例对其进行修正。实验结果表明,该修正算法较好地克服了奇异阵的出现,同时提高了识别率。 展开更多
关键词 话者识别 最大期望算法 循环最大期望修正算法
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EM算法在Wiener过程随机参数的超参数值估计中的应用 被引量:20
6
作者 徐廷学 王浩伟 张鑫 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第3期707-712,共6页
Wiener过程广泛用于产品的性能退化建模,为了便于Bayesian统计推断大都采用随机参数的共轭先验分布。针对目前的二步法得到的超参数先验估计值精度不高的问题,研究了最大期望(expectation maximization,EM)算法在Wiener过程超参数先验... Wiener过程广泛用于产品的性能退化建模,为了便于Bayesian统计推断大都采用随机参数的共轭先验分布。针对目前的二步法得到的超参数先验估计值精度不高的问题,研究了最大期望(expectation maximization,EM)算法在Wiener过程超参数先验估计中的应用。EM算法将随机参数作为隐含变量对先验信息进行整体处理,利用随机参数的期望值代替其估计值,通过Expectation和Maximization组成的递归迭代过程寻找超参数的估计值。仿真实验表明,EM算法相比于二步法提高了估计精度,特别是在采样数量较少时EM算法具有较大的精度优势。GaAs激光器实例应用表明EM算法不但具备很好的收敛性而且有良好的工程应用价值。 展开更多
关键词 可靠性 最大期望算法 WIENER过程 共轭先验分布 超参数
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一种新的粒子滤波算法在INS/GPS组合导航系统中的应用 被引量:13
7
作者 向礼 刘雨 苏宝库 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期159-163,共5页
为改善传统粒子滤波中的样本退化和样本枯竭问题,提出一种新的粒子滤波算法.在重要性采样中,利用最新测量值,结合差分滤波算法产生重要性函数;在再采样中,利用高斯混合模型近似状态的后验概率密度,引入最大期望算法计算该高斯混合模型... 为改善传统粒子滤波中的样本退化和样本枯竭问题,提出一种新的粒子滤波算法.在重要性采样中,利用最新测量值,结合差分滤波算法产生重要性函数;在再采样中,利用高斯混合模型近似状态的后验概率密度,引入最大期望算法计算该高斯混合模型的参数,并从该新分布中采样后验粒子集,取代传统的再采样.从而通过提高重要性函数对状态后验概率密度的逼近程度来缓解样本退化问题,通过改进再采样实现过程来缓解样本枯竭问题.把新算法应用到INS/GPS组合导航系统中,仿真结果表明新算法的估计性能明显优于粒子滤波. 展开更多
关键词 粒子滤波 最大期望算法 惯导系统/全球定位 组合导航
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基于变分贝叶斯的数据分类算法 被引量:6
8
作者 张文倩 王瑛 +1 位作者 张红梅 宋增杰 《空军工程大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2017年第2期89-94,共6页
随着互联网技术的高速发展,数据库的规模和复杂度不断增长,传统的分类方法已经不能满足复杂数据的分类需求,针对此类问题,提出了一种基于变分贝叶斯的数据分类算法。该算法在传统贝叶斯推断上引入变分近似理论,结合最大期望算法思想,利... 随着互联网技术的高速发展,数据库的规模和复杂度不断增长,传统的分类方法已经不能满足复杂数据的分类需求,针对此类问题,提出了一种基于变分贝叶斯的数据分类算法。该算法在传统贝叶斯推断上引入变分近似理论,结合最大期望算法思想,利用统计物理中的平均场理论,并以混合高斯模型为例进行了实验仿真。实验结果证明,随机生成数据在经过382次迭代后,能明显看出由3组高斯模型混合而成,似然函数的下界随迭代次数增加不断上升,在350次迭代后曲线与预想一样趋于平缓,并且在误差允许的范围内得到接近真实数据的均值和逆协方差矩阵,实现其分类处理。在保证高精度的要求下计算速度更快、效率更高、更符合实际工程的应用背景。 展开更多
关键词 变分贝叶斯 分类算法 最大期望算法
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基于投影熵特征的图像识别算法 被引量:3
9
作者 邵楠 张科 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第10期2874-2877,共4页
原始定义下的投影熵特征对于图像信息利用不够充分,而且对图像缩放变换不具有不变性,针对这两方面的不足,给出了扩展规范化投影熵特征的定义,并将规范化后图像的局部投影熵特征向量用于图像识别;在进行图像识别时,利用期望最大化(EM)算... 原始定义下的投影熵特征对于图像信息利用不够充分,而且对图像缩放变换不具有不变性,针对这两方面的不足,给出了扩展规范化投影熵特征的定义,并将规范化后图像的局部投影熵特征向量用于图像识别;在进行图像识别时,利用期望最大化(EM)算法得到训练集图像局部投影熵特征的混合高斯概率分布模型,求取目标图像的相应特征到各个混合高斯函数的Mahalanobis距离,根据距离判别法原理得到目标图像所属类别。实验采用哥伦比亚大学计算机视觉数据库中的图像对算法进行验证,结果表明该算法具有较好的识别效果和良好的并行运算特性。 展开更多
关键词 图像识别 投影熵 混合高斯模型 最大期望算法 判别分析
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认知无线电中的新型自适应动态信道分配算法 被引量:1
10
作者 龙吟 殷亨静 +1 位作者 朱江 李方伟 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第11期2915-2917,2925,共4页
根据授权用户的业务特点,提出采用混合泊松分布对授权用户业务进行建模,通过采用最大期望(EM)算法估计混合泊松分布模型的参数从而达到对信道的空闲时长的概率密度估计的目的,并提出了基于估计结果的信道分配方案。仿真结果表明所提出... 根据授权用户的业务特点,提出采用混合泊松分布对授权用户业务进行建模,通过采用最大期望(EM)算法估计混合泊松分布模型的参数从而达到对信道的空闲时长的概率密度估计的目的,并提出了基于估计结果的信道分配方案。仿真结果表明所提出的方案能有效降低冲突率和提高吞吐量,且具有良好的实用性和灵活性。 展开更多
关键词 认知无线电 混合泊松分布 参数估计 最大期望算法 动态信道分配
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融合密度峰值的高斯混合模型聚类算法 被引量:11
11
作者 陶志勇 刘晓芳 王和章 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第12期3433-3437,3443,共6页
针对高斯混合模型(GMM)聚类算法对初始值敏感且容易陷入局部极小值的问题,利用密度峰值(DP)算法全局搜索能力强的优势,对GMM算法的初始聚类中心进行优化,提出了一种融合DP的GMM聚类算法(DPGMMC)。首先,基于DP算法寻找聚类中心,得到混合... 针对高斯混合模型(GMM)聚类算法对初始值敏感且容易陷入局部极小值的问题,利用密度峰值(DP)算法全局搜索能力强的优势,对GMM算法的初始聚类中心进行优化,提出了一种融合DP的GMM聚类算法(DPGMMC)。首先,基于DP算法寻找聚类中心,得到混合模型的初始参数;其次,采用最大期望(EM)算法迭代估计混合模型的参数;最后,根据贝叶斯后验概率准则实现数据点的聚类。在Iris数据集下,DP-GMMC聚类准确率可达到96. 67%,与传统GMM算法相比提高了33. 6个百分点,解决了对初始聚类中心依赖的问题。实验结果表明,DP-GMMC对低维数据集有较好的聚类效果。 展开更多
关键词 聚类 高斯混合模型 最大期望算法 密度峰值
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带隐变量的回归模型EM算法 被引量:1
12
作者 韩忠明 吕涛 +1 位作者 张慧 姜同强 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第2期136-140,共5页
带有隐变量的回归模型具有非常广泛的应用场合,隐回归模型的参数求解问题依赖于自变量的分布假设。基于自变量的beta分布的假设条件,给出了隐回归模型的EM算法,详细地推导了模型中的参数求解过程,给出了使用牛顿法求解beta分布参数的算... 带有隐变量的回归模型具有非常广泛的应用场合,隐回归模型的参数求解问题依赖于自变量的分布假设。基于自变量的beta分布的假设条件,给出了隐回归模型的EM算法,详细地推导了模型中的参数求解过程,给出了使用牛顿法求解beta分布参数的算法,并提出一个合适的初值选择算法。在模拟数据和真实数据的基础上进行了详细的比较性试验,结果表明,对具有不同分布特征的因变量观察值,EM算法能够有效地求解隐回归模型的参数。 展开更多
关键词 隐回归模型 最大期望算法 回归模型
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基于混合线性变换的语声转换算法 被引量:2
13
作者 简志华 杨震 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第7期1700-1702,共3页
针对在没有对称语音库的情况下,该文提出了一种基于混合线性变换的语声转换算法,在最大似然估计准则下,使用EM迭代算法计算变换函数的参量。为了减小线性加权对语音谱包络的平滑作用,使用线性调频Z变换来调节语音信号的LPC系数。客观评... 针对在没有对称语音库的情况下,该文提出了一种基于混合线性变换的语声转换算法,在最大似然估计准则下,使用EM迭代算法计算变换函数的参量。为了减小线性加权对语音谱包络的平滑作用,使用线性调频Z变换来调节语音信号的LPC系数。客观评测和主观感受的实验结果都表明,基于混合线性变换的语声转换算法也可以取得与传统语声转换技术相当的转换效果,解除了传统语声转换技术需要对称语音库的要求。 展开更多
关键词 语声转换 混合线性变换 最大期望算法 线性调频Z变换
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基于遗传算法的SAR图像多尺度分割 被引量:3
14
作者 刘保利 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第4期990-992,共3页
基于最大期望(EM)算法与遗传算法(GA),提出一种有效的多尺度SAR图像无监督分割方法。该方法首先利用混合多尺度自回归(MMAR)模型描述SAR图像中由于雷达斑点所引起的不同尺度和同一尺度内像素之间的统计相依性;然后将GA与EM结合给出MMAR... 基于最大期望(EM)算法与遗传算法(GA),提出一种有效的多尺度SAR图像无监督分割方法。该方法首先利用混合多尺度自回归(MMAR)模型描述SAR图像中由于雷达斑点所引起的不同尺度和同一尺度内像素之间的统计相依性;然后将GA与EM结合给出MMAR模型的参数估计算法。这种算法利用最小描述长度(MDL)准则,能够选择模型的分量数;最后利用Bayes分类器实现图像的分割。该方法集遗传算法和EM算法的优点,对初始值有较少的敏感性,避免局部最优解,提高了分割精度。实验结果表明GA-EM方法优于EM算法。 展开更多
关键词 最大期望算法 遗传算法 混合多尺度模型 SAR图像分割
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求解大尺度优化问题的学生t-分布估计算法
15
作者 王豫峰 董文永 +1 位作者 董学士 王浩 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2017年第8期1644-1654,共11页
针对处理大尺度全局优化问题,提出一种基于自适应t-分布的分布估计算法(EDA-t).该算法不仅求解效果良好,而且求解速度也比同类型算法快.其基本思想是:在迭代搜索过程,首先利用期望最大化算法对演化种群进行概率主成分分析,然后根据得到... 针对处理大尺度全局优化问题,提出一种基于自适应t-分布的分布估计算法(EDA-t).该算法不仅求解效果良好,而且求解速度也比同类型算法快.其基本思想是:在迭代搜索过程,首先利用期望最大化算法对演化种群进行概率主成分分析,然后根据得到的概率隐变量建立算法的概率模型,并通过t-分布自由度自适应方法,在算法收敛停滞时跳出局部最优.由于在构建模型时进行了数据降维,在不影响算法求解精度的前提下,其计算开销得到了明显降低.通过和目前主流的演化算法在大尺度优化测试函数上的仿真实验和分析,验证了所提算法的有效性和适用性. 展开更多
关键词 概率主成分分析 学生t-分布 分布估计算法 大尺度全局优化 最大期望算法
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新的非线性滤波算法在GPS/DR组合导航中的应用
16
作者 向礼 刘雨 苏宝库 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第A02期27-31,共5页
为解决传统粒子滤波算法中样本贫化的问题,提出一种新的粒子滤波算法.在重要性采样过程中,利用最新测量值,结合UKF滤波来产生粒子滤波中的建议分布;同时在再采样过程中,用高斯混合模型表示后验状态密度,引入最大期望(Expectation Maximi... 为解决传统粒子滤波算法中样本贫化的问题,提出一种新的粒子滤波算法.在重要性采样过程中,利用最新测量值,结合UKF滤波来产生粒子滤波中的建议分布;同时在再采样过程中,用高斯混合模型表示后验状态密度,引入最大期望(Expectation Maximization,EM)算法来获得该后验状态密度的参数,从新的参数分布中进行采样得到样本粒子,取代传统的再采样过程.把新算法应用到车辆组合导航系统中,仿真结果表明新算法的有效性. 展开更多
关键词 粒子滤波 最大期望算法 全球定位/航位推算 组合导航
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基于多参数性能退化竞争失效的光电探测器储存寿命评估
17
作者 张也平 杨童博 李紫薇 《机械强度》 北大核心 2025年第4期20-26,共7页
针对光电探测器的储存寿命评估问题,综合考虑样品关键性能参数有无变坏或者向好的趋势情况,提出了一种基于蒙特卡洛法的多参数竞争失效储存寿命评估新方法。首先,通过性能退化建模选择单一参数的最优退化模型,从而对于退化趋势递增的样... 针对光电探测器的储存寿命评估问题,综合考虑样品关键性能参数有无变坏或者向好的趋势情况,提出了一种基于蒙特卡洛法的多参数竞争失效储存寿命评估新方法。首先,通过性能退化建模选择单一参数的最优退化模型,从而对于退化趋势递增的样品根据失效阈值计算其伪寿命,对于退化趋势递减的样品将其伪寿命看作右删失数据;然后,根据伪寿命数据结合最大期望(Expectation Maximization,EM)算法选择单一性能参数的最优分布;最后,通过蒙特卡洛采样法进行多参数的竞争失效评估。以光电探测器储存案例为实例,验证了该方法的可行性。 展开更多
关键词 多参数性能退化 竞争失效 储存寿命 最大期望算法 蒙特卡洛采样
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叠加导频在EM迭代信道估计算法中的应用
18
作者 张蕊萍 张太镒 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第S2期1037-1040,共4页
为了提高正交频分复用系统的传输效率,提出了一种基于叠加导频的最大期望迭代信道估计算法。该算法不需要信道和接收数据的统计特性,信道估计在一帧内完成,没有因发送导频而带来的带宽损失,并可以通过选择迭代次数实现系统性能和计算复... 为了提高正交频分复用系统的传输效率,提出了一种基于叠加导频的最大期望迭代信道估计算法。该算法不需要信道和接收数据的统计特性,信道估计在一帧内完成,没有因发送导频而带来的带宽损失,并可以通过选择迭代次数实现系统性能和计算复杂度之间的折衷。仿真结果表明,在不牺牲系统带宽效率,损失较少发射功率条件下,该算法能很快收敛到给定参数的信道,很好地跟踪信道的时变特性,取得较好的系统误码性能。 展开更多
关键词 叠加导频 信道估计 最大期望算法 正交频分复用
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一种快速有效的SAR图像起伏地形分割算法 被引量:3
19
作者 白翠翠 韩斌 于俊朋 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2011年第6期65-67,86,共4页
根据合成孔径雷达(SAR)成像机理和图像特征,针对SAR图像中的起伏地形,提出了一种基于有向多尺度模型分割算法。该方法利用了SAR图像不同方向不同尺度间的统计相依性,而且考虑了SAR图像的空间信息。由于是基于有向多尺度模型少量的特征数... 根据合成孔径雷达(SAR)成像机理和图像特征,针对SAR图像中的起伏地形,提出了一种基于有向多尺度模型分割算法。该方法利用了SAR图像不同方向不同尺度间的统计相依性,而且考虑了SAR图像的空间信息。由于是基于有向多尺度模型少量的特征数据,利用最大期望(EM)算法可以快速估计参数,同时利用数学形态学算法进行分割修正,实现了高精度的SAR图像起伏地形的快速分割。实测SAR图像分割实验结果证明,对比其他分割算法,该方法对起伏地形的分割效果更为精确。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 图像分割 最大期望算法 有向多尺度模型 数学形态学
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基于改进粗糙集概率模型的鲁棒医学图像分割算法 被引量:5
20
作者 吴方 何尾莲 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第8期2546-2550,2556,共6页
基于参数化模型的图像分割算法对复杂的医学图像分割精度较低,提出一种基于改进粗糙集概率模型的鲁棒医学图像分割算法。首先,将粗糙集的上下逼近与概率边界区引入最大期望算法中,表征每个类簇;然后,将图像的灰度分布建模为一个有限数... 基于参数化模型的图像分割算法对复杂的医学图像分割精度较低,提出一种基于改进粗糙集概率模型的鲁棒医学图像分割算法。首先,将粗糙集的上下逼近与概率边界区引入最大期望算法中,表征每个类簇;然后,将图像的灰度分布建模为一个有限数量的混合粗糙集概率分布;最终,通过马尔可夫随机场引入图像的空间信息,提高图像分割算法的鲁棒性。基于合成脑部MR(核磁共振)图像库与真实脑部MR图像库的分割实验结果显示,本算法的分割精度与鲁棒性均优于其他参数化模型的分割算法及其他专门的脑部MR图像分割算法。 展开更多
关键词 粗糙集 参数化模型 医学图像分割 最大期望算法 马尔可夫随机场 鲁棒性
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