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基于数据填补和连续属性的朴素贝叶斯算法被引量：4: 1; 作者李忠波杨建华刘文琦《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第1期133-140,共8页; 朴素贝叶斯算法(NB)在处理分类问题时通常假设训练样本的数值型连续属性满足正态分布,其分类精度也受到训练数据完整性的影响,而实际采样数据很难满足上述要求。针对数据缺失问题,基于期望最大值算法(EM),将朴素贝叶斯分类器利用已有的... 展开更多; 关键词朴素贝叶斯(NB) 期望最大值(EM)算法连续属性核密度估计蛋白质纯化; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于混合概率主成分分析的HRRP特征提取被引量：6: 2; 作者李彬李辉《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2017年第1期1-7,共7页; 针对主成分分析(principal component analysis,PCA)等数据压缩方法用于雷达高分辨距离像(high resolution range profile,HRRP)的特征提取,只能反映固定方位帧内HRRP线性结构,而无法准确描述目标,导致识别性能下降的问题,提出了一种基... 展开更多; 关键词雷达目标识别高分辨距离像混合概率主成分分析期望最大值算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于小波隐马尔科夫树模型的遥测数据去噪: 3; 作者邹益民《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2008年第2期282-286,共5页; 给出一种基于小波域隐马尔科夫树(HMT)模型的滚转弹遥测数据去噪算法。小波HMT模型能较好地把握小波系数的本质特性及其相互关系,从而可获得更为良好的去噪效果。HMT模型含有大量的待定参数,需通过期望最大值(EM)算法训练而定,此过程需... 展开更多; 关键词信号去噪小波变换隐马尔科夫树模型期望最大值算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于隐马尔可夫随机场的细胞分割方法被引量：1: 4; 作者苏洁刘帅《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期400-405,共6页; 为了提高细胞聚合、粘连区域的分割准确性,本文提出一种基于空间聚类和隐马尔可夫随机场的两级分割算法。以像素点颜色特征为依据,在Lab色彩空间中采用k-means++聚类方法得到初始化标签集;通过HMRF构建细胞图像的空间表达模型,充分利用... 展开更多; 关键词图像分割 K均值聚类隐马尔可夫随机场期望最大值算法最大后验概率; 在线阅读下载PDF 职称材料

增强高斯混合模型与集成学习的室内定位方法被引量：2: 5; 作者胡锐吴飞 +3 位作者朱海鄢松韩学法金霄《导航定位学报》 CSCD 2021年第3期48-54,共7页; 传统构建指纹数据库是在参考点收集来自接入点的接收信号强度,但由于在同一参考点上来自同一接入点的接收信号强度变化的无规律性,以及实时定位时,单一分类器对接收信号强度的分类性能差,针对此问题,提出增强高斯混合模型重建指纹数据库... 展开更多; 关键词增强高斯混合模型数据库重构集成学习期望最大值算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于数据填补和连续属性的朴素贝叶斯算法被引量：4: 1; 作者李忠波杨建华刘文琦; 机构大连理工大学控制科学与控制工程学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第1期133-140,共8页; 基金国家科技重大专项(No.2009ZX09306-004 No.2011ZX09101-008-09); 文摘朴素贝叶斯算法(NB)在处理分类问题时通常假设训练样本的数值型连续属性满足正态分布,其分类精度也受到训练数据完整性的影响,而实际采样数据很难满足上述要求。针对数据缺失问题,基于期望最大值算法(EM),将朴素贝叶斯分类器利用已有的不完整数据进行参数学习;针对样本数值型连续属性非正态分布的情况,基于核密度估计,利用其分布密度(Distribution Density)和新的分析计算方法来求最大后验分布,同时用标准数据集的分类实验验证了改进的有效性。将改良的算法EM-DNB应用在生物工程蛋白质纯化工艺预测中,实验结果表明,预测精度有所提高。; 关键词朴素贝叶斯(NB) 期望最大值(EM)算法连续属性核密度估计蛋白质纯化; Keywords Naive Bayes（NB） Expectation-Maximum（EM）algorithm continuous attributes kernel density estimation protein purification; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于混合概率主成分分析的HRRP特征提取被引量：6: 2; 作者李彬李辉; 机构西北工业大学电子信息学院; 出处《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2017年第1期1-7,共7页; 基金国家自然科学基金(61571364) 西北工业大学研究生创新创意种子基金(Z2016022)资助课题; 文摘针对主成分分析(principal component analysis,PCA)等数据压缩方法用于雷达高分辨距离像(high resolution range profile,HRRP)的特征提取,只能反映固定方位帧内HRRP线性结构,而无法准确描述目标,导致识别性能下降的问题,提出了一种基于混合概率PCA的HRRP特征提取方法。该方法利用期望最大值(Expectation maximization,EM)算法求解HRRP的一、二阶统计参数,能够真实反映数据分布,以分布趋同的原则实现不同方位帧的聚类,减少模板数量。最后通过自适应高斯分类器和Kullback-Leibler距离分类器识别获取的统计特征,可进一步改善识别性能。仿真实验验证了该方法能够在降低数据维数的同时,实现HRRP统计特征的提取,能一定程度上削弱方位敏感性的影响。; 关键词雷达目标识别高分辨距离像混合概率主成分分析期望最大值算法; Keywords radar target recognition high resolution range profile （HRRP） mixtures of probabilistic com-ponent analysis expectation maximization algorithm; 分类号 TN957.51 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于小波隐马尔科夫树模型的遥测数据去噪: 3; 作者邹益民; 机构兰州石化职业技术学院; 出处《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2008年第2期282-286,共5页; 文摘给出一种基于小波域隐马尔科夫树(HMT)模型的滚转弹遥测数据去噪算法。小波HMT模型能较好地把握小波系数的本质特性及其相互关系,从而可获得更为良好的去噪效果。HMT模型含有大量的待定参数,需通过期望最大值(EM)算法训练而定,此过程需要大量数据,一般采用参数"绑定"的方法解决。由于滚转弹滚转产生的调制效果,遥测信号产生了极强的相似性,其小波系数同样具有类似的属性。若将上述属性引入HMT模型,即将多路信号的模型参数予以"绑定",以更好地反映信号之间的相关特征,则可获得更佳的去噪效果;使用一种改进的EM算法降低了数据下溢的风险。仿真结果验证了算法的有效性。; 关键词信号去噪小波变换隐马尔科夫树模型期望最大值算法; Keywords signal denoising wavelet transformation hidden Markov tree model expectation-maximization algorithm; 分类号 TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于隐马尔可夫随机场的细胞分割方法被引量：1: 4; 作者苏洁刘帅; 机构济南大学信息科学与工程学院哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院; 出处《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期400-405,共6页; 基金哈尔滨市科技创新人才项目(2016RAQXJ163); 文摘为了提高细胞聚合、粘连区域的分割准确性,本文提出一种基于空间聚类和隐马尔可夫随机场的两级分割算法。以像素点颜色特征为依据,在Lab色彩空间中采用k-means++聚类方法得到初始化标签集;通过HMRF构建细胞图像的空间表达模型,充分利用空间约束关系,减少孤立点影响,平滑分割区域;采用期望最大值算法优化模型参数,利用标记场和观测场的相互作用,通过迭代算法不断调整标签集合,迭代直至收敛得到全局最优值。对来自于骨髓涂片的61幅细胞图像中的780个6类细胞的实验表明,本文算法提高了分割的准确率(不小于95%),便于进一步提取细胞病理特征,实现检测识别。; 关键词图像分割 K均值聚类隐马尔可夫随机场期望最大值算法最大后验概率; Keywords image segmentation k-means clustering hidden Markov random field expectation maximization maximum a posteriori; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名增强高斯混合模型与集成学习的室内定位方法被引量：2: 5; 作者胡锐吴飞朱海鄢松韩学法金霄; 机构上海工程技术大学电子电气工程学院; 出处《导航定位学报》 CSCD 2021年第3期48-54,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(61272097) 上海市科技学术委员会重点项目(18511101600) +2 种基金上海高校青年教师培养资助计划项目(ZZGCD15090)。; 文摘传统构建指纹数据库是在参考点收集来自接入点的接收信号强度,但由于在同一参考点上来自同一接入点的接收信号强度变化的无规律性,以及实时定位时,单一分类器对接收信号强度的分类性能差,针对此问题,提出增强高斯混合模型重建指纹数据库,并提出确定分模型个数的方法,利用多分类器投票的集成学习方法进行实时定位。在离线阶段,通过贝叶斯信息准则确定分模型个数,并利用期望最大值算法,对高斯混合模型进行参数估计,将参数估计的结果融合进指纹数据库中,即重建指纹数据库;在在线阶段,利用多种分类器进行投票决策的方式得出实时位置。实验结果表明,本文提出的方法平均定位误差为0.96 m,定位误差小于1 m的概率为92.34%,相比与增强高斯混合模型与随机森林模型,本文集成学习模型的定位精度提高了2.79%和0.92%。; 关键词增强高斯混合模型数据库重构集成学习期望最大值算法; Keywords enhanced Gaussian mixture model rebuild fingerprint database ensemble learning expectation maximization; 分类号 P228 [天文地球—大地测量学与测量工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于数据填补和连续属性的朴素贝叶斯算法	李忠波杨建华刘文琦	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2016	4	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于混合概率主成分分析的HRRP特征提取	李彬李辉	《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心	2017	6	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于小波隐马尔科夫树模型的遥测数据去噪	邹益民	《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心	2008	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于隐马尔可夫随机场的细胞分割方法	苏洁刘帅	《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2019	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	增强高斯混合模型与集成学习的室内定位方法	胡锐吴飞朱海鄢松韩学法金霄	《导航定位学报》 CSCD	2021	2	在线阅读下载PDF 职称材料