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基于改进高斯混合模型的光学元件表面疵病边缘检测研究
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作者 杨君霞 贾云娟 吴冰 《激光杂志》 北大核心 2025年第7期255-260,共6页
光学元件在制造过程难免会出现各种表面疵病,疵病不仅影响光学元件的外观质量,还会对其光学性能产生严重影响,为了更好的实现光学元件表面疵病准确检测和修复,为此,设计了一种基于高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)的表面疵病... 光学元件在制造过程难免会出现各种表面疵病,疵病不仅影响光学元件的外观质量,还会对其光学性能产生严重影响,为了更好的实现光学元件表面疵病准确检测和修复,为此,设计了一种基于高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)的表面疵病边缘检测方法。首先,采集光学元件表面疵病图像,然后利用基于空间邻域关系的高斯混合模型对这些图像进行分割,针对传统方法在光学元件表面分割结果中出现的不连续问题,引入了双阈值法来进一步对图像的边缘进行检测,并采用优化后模糊算法对图像边缘进行检测。经过实验测试,结果表明本文提出的方法在四种不同表面疵病边缘检测中均表现出较高的连续性和鲁棒性。检测结果清晰准确,具有较高的实际应用价值。 展开更多
关键词 环形光源 高斯混合模型 光学元件 疵病边缘检测
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基于高斯混合模型的分布因子聚类方法 被引量:4
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作者 朱映秋 黄丹阳 张波 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2024年第6期147-160,共14页
随着信息技术的发展,人类社会产生的数据规模越来越庞大、形式越来越复杂,对聚类分析形成了巨大挑战。在越来越多的应用场景中,观测数据具有相互关联、层次嵌套的结构,使传统聚类方法难以直接适用。通常的解决方案是采用特征工程方法将... 随着信息技术的发展,人类社会产生的数据规模越来越庞大、形式越来越复杂,对聚类分析形成了巨大挑战。在越来越多的应用场景中,观测数据具有相互关联、层次嵌套的结构,使传统聚类方法难以直接适用。通常的解决方案是采用特征工程方法将观测信息压缩为低维特征向量进行聚类,但这将带来不可避免的信息损失。为充分利用观测数据,本文以分布函数表示聚类对象,大幅降低信息损失,进而提出基于高斯混合模型的分布因子模型。该模型将聚类对象的观测数据分解为两部分,一是以高斯成分表示的公共因子,反映数据中具有共性的典型模式;二是载荷矩阵,矩阵中每个载荷向量反映个体的异质性特征。估计得到载荷向量后即可对不同个体实现聚类划分。本文提出的方法具有优良的统计学效率,能够证明在一定假设条件下聚类误差率能够随着观测个体数目的发散而趋近于0。基于模拟数据和股票收益、大气污染实际数据的实验表明,该方法能够区分具有不同特征模式的个体,解决多维数据的分布函数聚类问题,并为金融风险管理、空气质量的差异化治理等现实问题提供决策支持。 展开更多
关键词 聚类 分布函数 高斯混合模型 复杂数据
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基于高斯混合多层自编码器的情感漂移检测模型
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作者 张文跃 李旸 +1 位作者 王素格 廖健 《软件学报》 北大核心 2025年第5期2064-2078,共15页
社交网络情感数据最为显著的特征是其动态性.针对群体文本情感漂移分析任务,提出一种高斯混合多层自编码器(GHVAE)用于情感漂移检测.GHVAE将高斯混合分布作为潜在分布的假设先验,对应潜在分布的多中心性质从而提高模型性能.此外,还对原... 社交网络情感数据最为显著的特征是其动态性.针对群体文本情感漂移分析任务,提出一种高斯混合多层自编码器(GHVAE)用于情感漂移检测.GHVAE将高斯混合分布作为潜在分布的假设先验,对应潜在分布的多中心性质从而提高模型性能.此外,还对原始HVAE模型内建的漂移度量算法进行改进,改善了高漂移值之间过于接近导致分类性能下降的问题.采用多项对照实验和消融实验用于验证GHVAE的性能,实验结果显示新模型的创新点为其漂移检测表现带来了提升. 展开更多
关键词 情感漂移 层次变分自编码器 情感元分布 漂移度量 高斯混合
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基于自适应高斯混合模型的含高渗透率分布式光伏电力系统风险评估 被引量:3
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作者 廖家齐 于若英 +3 位作者 刘瑜俊 于芃 周昶 许晓慧 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第19期144-156,共13页
高渗透率分布式光伏(distributed photovoltaic,DPV)的接入增加了电力系统的运行风险。针对出力分布呈现形态复杂的特征,首先,提出一种基于改进近邻传播聚类的自适应高斯混合模型,优化了分布式光伏联合出力概率拟合迭代过程。然后,提出... 高渗透率分布式光伏(distributed photovoltaic,DPV)的接入增加了电力系统的运行风险。针对出力分布呈现形态复杂的特征,首先,提出一种基于改进近邻传播聚类的自适应高斯混合模型,优化了分布式光伏联合出力概率拟合迭代过程。然后,提出基于改进三阶多项式正态估计过程的Nataf变换方法,结合半不变量和Cornish-Fisher级数展开,实现分布式光伏出力相关性条件下的概率潮流计算。最后,采用电压越限和线路重过载指标计算电力系统运行风险。基于修改的IEEE 14节点电力系统,对不同分布式光伏渗透率的接入场景进行仿真。以蒙特卡洛模拟作为对比,结果表明所提方法在电网状态变量的概率分布计算上具有更高的精度,并验证了评估结果能够有效反映不同分布式光伏渗透率对电力系统风险水平的影响。 展开更多
关键词 分布式光伏 高斯混合模型 近邻传播聚类 Nataf变换 概率潮流 风险评估
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基于高斯混合模型的采煤工作面冲击危险性评价 被引量:3
5
作者 崔峰 李宜霏 +4 位作者 贾冲 陆长亮 何仕凤 张随林 田梦琪 《煤田地质与勘探》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期85-96,共12页
【目的】深入了解声发射或微震能量分布所蕴含的概率学信息,对于工作面回采过程中的冲击危险性评价具有重要意义。【方法】以陕西大佛寺煤矿4号煤层40111工作面作为工程背景,运用物理相似模拟实验、理论分析、现场监测等相关方法进行分... 【目的】深入了解声发射或微震能量分布所蕴含的概率学信息,对于工作面回采过程中的冲击危险性评价具有重要意义。【方法】以陕西大佛寺煤矿4号煤层40111工作面作为工程背景,运用物理相似模拟实验、理论分析、现场监测等相关方法进行分析,研究了声发射监测数据在回采过程中的演化规律,阐明了声发射能量概率分布呈现波动性的物理意义,提出了基于高斯混合模型(Gaussianminture model,GMM)及置信区间的冲击危险性评价指标模型,并由现场微震数据进行验证。【结果和结论】结果表明:回采过程中上覆岩层周期性垮落并伴随声发射能量的集中释放。总能量的概率密度函数呈现多自由度的非对称分布,通过对比残差平方和等多项拟合效果指标,确定高斯混合模型为最佳拟合模型。基于EM(expectation maximization)算法的GMM聚类分析,将声发射事件总能量分布划分为两类:高频低能型和低频高能型,其中低频高能型与冲击事件的突发性和高能量破坏特征一致。依据概率-能量梯度变化特征,对工作面开采过程中冲击危险性进行了评估。研究成果为采煤工作面冲击危险性评价提供了概率学上的创新思路,具有在冲击地压监测预警及后续防治中的潜在应用价值。 展开更多
关键词 高斯混合模型 概率密度分布 聚类分析 冲击危险性评价 动力灾害预警
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基于高斯混合聚类和改进条件变分自编码的多风电场功率日场景生成方法 被引量:4
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作者 李丹 梁云嫣 +3 位作者 缪书唯 方泽仁 胡越 贺帅 《中国电力》 CSCD 北大核心 2024年第12期17-29,共13页
大量出力不确定的风电场并入电网会带来运行隐患和不可控风险,基于变分自编码器的场景生成模型方法能生成确定性场景集合以描述风电出力的不确定性。针对多风电场出力复杂的时空相关性以及在传统变分自编码器模型训练过程中可能存在的... 大量出力不确定的风电场并入电网会带来运行隐患和不可控风险,基于变分自编码器的场景生成模型方法能生成确定性场景集合以描述风电出力的不确定性。针对多风电场出力复杂的时空相关性以及在传统变分自编码器模型训练过程中可能存在的“KL坍缩”等问题,提出一种基于高斯混合聚类和改进条件变分自编码器的多风电场时空功率日场景生成方法。通过引入二维卷积技术提取时空相关性进行降维,并采用最大化最小夹角独立正则化技术,强化隐特征的独立性;采用超球面分布替代高斯分布,避免模型出现“KL坍缩”,提高模型场景生成训练的稳定性和准确性;另外,进一步考虑多风电场功率日场景的多样性和灵活性,引入高斯混合聚类技术,使模型可根据特定的条件标签生成具有差异化特征的确定性场景集。实际算例的结果表明,相较于常见方法,所提方法累积概率分布误差下降了17%~71%,时空相关性平均误差分别下降了85%~97%和55%~91%,且能精准生成不同风况类别占比的多风电场功率日场景集,提高了场景生成的多样性和灵活性。 展开更多
关键词 风电场景生成 高斯混合模型 特征提取 条件变分自编码器 超球面分布 正则化技术
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基于加权高斯混合概率模型的系统谐波阻抗估计 被引量:2
7
作者 王清亮 韩悦萍 +1 位作者 陈轩 王伟峰 《电网与清洁能源》 CSCD 北大核心 2024年第9期38-46,53,共10页
针对现有方法受背景谐波随机波动影响而导致系统谐波阻抗估计误差大的问题,提出一种基于概率统计的系统谐波阻抗估计方法。采用3阶加权高斯混合分布函数建立系统谐波电压概率模型,以反映背景谐波的随机波动性。构建系统谐波阻抗的对数... 针对现有方法受背景谐波随机波动影响而导致系统谐波阻抗估计误差大的问题,提出一种基于概率统计的系统谐波阻抗估计方法。采用3阶加权高斯混合分布函数建立系统谐波电压概率模型,以反映背景谐波的随机波动性。构建系统谐波阻抗的对数似然方程,采用确定性退火算法对期望最大化方法进行改进,提高了隐变量的估计精度和迭代速度,实现对背景谐波随机性波动下系统谐波阻抗估计。采用KL散度和误差对该方法背景谐波概率模型的准确性和系统谐波阻抗的估计精度进行评价,并采用仿真实验分析和实测数据实验对该方法的估计效果进行分析,实验分析表明,该方法对系统谐波阻抗估计具有较强的稳健性和较高的准确性。 展开更多
关键词 谐波阻抗 加权高斯混合分布 确定性退火算法 期望最大化方法
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改进Canny边缘算子和高斯混合模型的运动目标检测 被引量:22
8
作者 陆华才 贺华展 +1 位作者 黄宜庆 高文根 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2019年第10期142-147,共6页
在对视频中运动目标的检测,高斯混合模型能够达到较好的效果,但是容易受到光照突变和环境噪声的影响,并且运动目标完整的轮廓难以提取,在对Canny边缘检测算法进行改进,用中值滤波器和双边滤波器构成的混合滤波器代替边缘检测算法中固有... 在对视频中运动目标的检测,高斯混合模型能够达到较好的效果,但是容易受到光照突变和环境噪声的影响,并且运动目标完整的轮廓难以提取,在对Canny边缘检测算法进行改进,用中值滤波器和双边滤波器构成的混合滤波器代替边缘检测算法中固有滤波器,并且使用Otsu算法取代人工设置双阈值,避免丢失真实边缘,保证边缘信息的完整性,并且用隔帧处理的四帧差分法的到差分图像,获得运动目标区域,再利用高斯混合模型提取前景图像,结合两种算法的前景图像能够获得较完整的运动目标轮廓。根据实验结果分析,和传统的高斯混合模型相比,该算法能够避免一定的光照突变的影响,解决了目标图像出现空洞及漏检造成边缘信息丢失的问题,具有更强的鲁棒性。 展开更多
关键词 高斯混合模型 边缘检测 空洞 OTSU算法
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基于高斯混合模型的风电场群功率波动概率密度分布函数研究 被引量:43
9
作者 崔杨 杨海威 李鸿博 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第4期1107-1112,共6页
如何描述风电功率波动的概率密度分布特性一直是风电联网运行分析领域的难点。在利用概率密度函数法分析风电功率波动特性的基础上,首先验证了采用多种单一分布函数模型拟合风电波动概率密度分布特性的效果较差,并根据列维定理揭示了风... 如何描述风电功率波动的概率密度分布特性一直是风电联网运行分析领域的难点。在利用概率密度函数法分析风电功率波动特性的基础上,首先验证了采用多种单一分布函数模型拟合风电波动概率密度分布特性的效果较差,并根据列维定理揭示了风电场群出力波动概率密度分布特性呈现多种分布的规律;在此基础上提出采用高斯混合模型替代单一分布函数模型来拟合风电波动概率密度分布特性的方法。仿真结果表明,高斯混合模型具有良好的拟合效果,适用于描述大型风电场群出力波动的概率密度分布特性。 展开更多
关键词 风电功率波动 概率密度分布 拟合效果 单一分布函数模型 高斯混合模型
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一种基于边缘高斯混合模型的运动目标检测方法 被引量:6
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作者 李颖宏 熊昌镇 +1 位作者 尹怡欣 刘亚利 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第S1期72-74,共3页
针对现有方法在复杂多变环境下不能很好地检测出运动物体的问题,结合图像边缘轮廓信息和自适应高斯混合模型提出了一种新的运动目标提取算法,利用图像边缘信息不随光照的变化而发生突变的特性,对图像边缘进行混合高斯建模,学习背景的边... 针对现有方法在复杂多变环境下不能很好地检测出运动物体的问题,结合图像边缘轮廓信息和自适应高斯混合模型提出了一种新的运动目标提取算法,利用图像边缘信息不随光照的变化而发生突变的特性,对图像边缘进行混合高斯建模,学习背景的边缘信息,从而有效地提取运动目标的轮廓信息。与传统方法相比,提出的运动目标检测方法能更好地适应光线的变化,可有效地提高运动目标检测的准确度。 展开更多
关键词 目标检测 高斯混合模型 边缘检测 光照突变
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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
11
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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高斯混合分布激光中心线提取方法 被引量:8
12
作者 刘巍 张驰 +3 位作者 刘阳 王灵丽 樊超楠 贾振元 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2015年第11期1397-1402,共6页
针对激光辅助立体视觉测量中的非高斯非对称分布激光条的匹配中心线提取精度较低的问题,提出一种基于高斯混合模型的激光中心线提取方法。首先分析了激光散斑对图像的影响,选择均值滤波方法有效去除激光散斑噪声;然后利用最大类间方差(O... 针对激光辅助立体视觉测量中的非高斯非对称分布激光条的匹配中心线提取精度较低的问题,提出一种基于高斯混合模型的激光中心线提取方法。首先分析了激光散斑对图像的影响,选择均值滤波方法有效去除激光散斑噪声;然后利用最大类间方差(OTSU)阈值分割方法对光条位置进行粗定位;最后,利用本文提出的高斯混合模型提取激光条亚像素中心线,该模型可准确地描述激光条横截面光强分布特性,从而能够实现光条中心极值点的高精度提取。实验结果表明该方法能够高效稳定的提取激光条中心线。 展开更多
关键词 立体视觉测量 图像处理 中心提取算法 激光光强分布 高斯混合模型
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高斯混合分布之间K-L散度的近似计算 被引量:17
13
作者 王欢良 韩纪庆 郑铁然 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第5期529-534,共6页
高斯混合分布之间的K-L散度没有闭式解,通常采用其上界来近似.对于具有相同高斯数的混合分布,基于相对熵链规则推导其K-L散度上界,提出一种更紧上界的计算方法.为计算具有不同高斯数的混合分布之间的K-L散度上界,提出基于最佳高斯分量... 高斯混合分布之间的K-L散度没有闭式解,通常采用其上界来近似.对于具有相同高斯数的混合分布,基于相对熵链规则推导其K-L散度上界,提出一种更紧上界的计算方法.为计算具有不同高斯数的混合分布之间的K-L散度上界,提出基于最佳高斯分量复制的方法.在中文声韵母声学模型上的实验结果显示,所提出方法可更好地近似等高斯数的混合分布之间的K-L散度,并能有效处理具有不同高斯数的混合分布. 展开更多
关键词 K-L散度(KLD) 高斯混合分布(GMD) 相对熵 K-L散度上界
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行程时间服从混合高斯分布的车队离散模型 被引量:7
14
作者 姚志洪 蒋阳升 +2 位作者 赵斌 朱娟秀 罗孝羚 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2017年第2期97-104,125,共9页
为充分描述异质交通流条件下的车队离散规律,为信号配时优化、公交优先控制提供理论基础.考虑异质交通流条件下车辆行程时间分布特点,采用混合高斯分布拟合车辆行程时间分布.基于此,从流量角度推导了异质交通流条件下车队流量离散模型.... 为充分描述异质交通流条件下的车队离散规律,为信号配时优化、公交优先控制提供理论基础.考虑异质交通流条件下车辆行程时间分布特点,采用混合高斯分布拟合车辆行程时间分布.基于此,从流量角度推导了异质交通流条件下车队流量离散模型.通过实际调查数据,分析了下游交叉口到达流率分布与上游交叉口离去流率分布之间的关系,并将本文模型与Robertson模型、实际数据进行比较分析.结果表明,本文模型能够更好地描述异质交通流条件下的车队离散规律,与Robertson模型相比,平均预测均方误差减少了27%. 展开更多
关键词 交通工程 车队离散模型 混合高斯分布 异质交通流 行程时间 信号优化
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混合泊松-高斯分布模型的参数估计 被引量:8
15
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 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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高斯混合模型的光学元件表面疵病边缘定位 被引量:3
16
作者 王庆月 吴宇 陆成刚 《激光杂志》 CAS 北大核心 2023年第11期157-161,共5页
为抑制光照突变对边缘定位的影响,提升疵病边缘定位效果,提出高斯混合模型的光学元件表面疵病边缘定位方法。引入光照变化因子,通过颜色直方图匹配算法自适应更新高斯混合模型参数;利用参数更新后的高斯混合模型提取光学元件表面疵病背... 为抑制光照突变对边缘定位的影响,提升疵病边缘定位效果,提出高斯混合模型的光学元件表面疵病边缘定位方法。引入光照变化因子,通过颜色直方图匹配算法自适应更新高斯混合模型参数;利用参数更新后的高斯混合模型提取光学元件表面疵病背景图像,通过差运算原始光学元件表面疵病图像与疵病背景图像,得到疵病前景图像;利用Canny边缘算子提取光学元件表面疵病的边缘前景图像;加权融合边缘前景图像与前景图像,得到光学元件表面疵病边缘定位结果。实验结果表明,该方法可有效提取光学元件表面疵病前景图像与边缘前景图像,得到疵病边缘定位结果;在不同光照变化情况下,不同疵病宽度时,该方法疵病边缘定位的边缘连接完整度均较佳;该方法定位不同类型疵病边缘时的灰度差分乘积均较高,即边缘定位清晰度较佳,定位的边缘较明显。 展开更多
关键词 高斯混合模型 光学元件 表面疵病 边缘定位 直方图 边缘算子
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基于混合高斯分布的风功率横向时间序列概率密度建模研究 被引量:5
17
作者 杨楠 崔家展 +3 位作者 周峥 张善咏 侯杰 胡伟毅 《水电能源科学》 北大核心 2016年第11期213-216,共4页
鉴于风功率概率分布模型对风电场规划及运行具有重要意义,提出了一种基于混合高斯分布的风功率横向时间序列概率密度建模方法,即利用风电运行数据样本,首先构建基于混合高斯分布的风功率横向时间序列的先验模型,然后利用最小二乘法对先... 鉴于风功率概率分布模型对风电场规划及运行具有重要意义,提出了一种基于混合高斯分布的风功率横向时间序列概率密度建模方法,即利用风电运行数据样本,首先构建基于混合高斯分布的风功率横向时间序列的先验模型,然后利用最小二乘法对先验模型的参数进行估计,再利用相关建模精度指标确定混合高斯模型的最优维度。基于实际算例的仿真结果表明,所构建的风功率概率密度模型具有较高的精度和泛化性能。 展开更多
关键词 混合高斯分布 横向时间序列 拟合 最优维度
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一种改进的基于混合高斯分布模型的自适应背景消除算法 被引量:19
18
作者 王亮生 程荫杭 《北方交通大学学报》 CSCD 北大核心 2003年第6期22-25,共4页
视频检测技术是智能交通系统研究中一个重要研究方向,根据交通流视频检测的特点,对基于混合高斯分布模型的自适应背景消除方法进行了改进.包括:背景模型匹配只使用亮度信息;将高斯分布模型按权值、方差排序;使用单目深度信息来确定背景... 视频检测技术是智能交通系统研究中一个重要研究方向,根据交通流视频检测的特点,对基于混合高斯分布模型的自适应背景消除方法进行了改进.包括:背景模型匹配只使用亮度信息;将高斯分布模型按权值、方差排序;使用单目深度信息来确定背景;动态调整采样频度等.实验表明,本文提出的算法,分割效果较佳,分割的实时性大大增强. 展开更多
关键词 图像处理 混合高斯分布模型 背景消除 视频检测
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分布式约束一致高斯混合模型 被引量:3
19
作者 於跃成 刘彩生 生佳根 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期799-806,共8页
为有效提高非球形分布式水平划分数据集的聚类质量,提出了一种分布式约束一致高斯混合模型(DCCGMM)。DCCGMM以高斯混合模型(GMM)作为数据集的描述模型,通过约束一致正则化算子将约束信息引入GMM,使得DCCGMM的估计参数既能反映样本数据... 为有效提高非球形分布式水平划分数据集的聚类质量,提出了一种分布式约束一致高斯混合模型(DCCGMM)。DCCGMM以高斯混合模型(GMM)作为数据集的描述模型,通过约束一致正则化算子将约束信息引入GMM,使得DCCGMM的估计参数既能反映样本数据的潜在概率分布,又能包含用户的先验知识,同时所有参数均能以封闭的解析表达式进行估计。通过设计相应的用户站点传递参数,DCCGMM可以应用于分布式聚类。实验结果表明:相比于以K-means为基本算法的分布式聚类方法,该算法在聚类非球形数据时具有更好的适应性,其聚类精度优于没有使用约束信息的分布式期望最大化(EM)算法,全局平均聚类精度分别提高9%至20%。 展开更多
关键词 约束一致 高斯混合模型 分布式聚类 正则化算子
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高斯混合分布杂波下ARM的Wald检测方法 被引量:2
20
作者 方前学 王永良 王首勇 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2010年第2期62-65,70,共5页
提出一种在高斯混合分布杂波下检测反辐射导弹(ARM)的Wald检测方法。针对基于期望最大化(EM)算法估计杂波参数时,由于初始化不当使迭代运算落入初值陷阱、导致估计错误的问题,提出基于矩-EM算法估计杂波参数的方法,导出了高斯混合分布... 提出一种在高斯混合分布杂波下检测反辐射导弹(ARM)的Wald检测方法。针对基于期望最大化(EM)算法估计杂波参数时,由于初始化不当使迭代运算落入初值陷阱、导致估计错误的问题,提出基于矩-EM算法估计杂波参数的方法,导出了高斯混合分布杂波下ARM目标的Wald检测统计量。不同参数条件下的仿真表明,矩-EM算法能够更准确地估计杂波参数;基于高斯混合分布杂波假设的Wald检测性能明显优于基于高斯分布杂波假设的Wald检测性能。 展开更多
关键词 高斯混合分布 矩-EM算法 反辐射导弹检测 Wald检测
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