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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: 1; 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,... 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于EM算法的极大似然分布式量化估计融合新方法被引量：6: 2; 作者徐振华黄建国张群飞《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期977-981,共5页; 该文针对水下目标探测中的多传感器分布式量化估计融合问题,建立了分布式量化估计融合模型,在考虑信道噪声且其统计特性不完全已知条件下,充分利用EM算法在观测数据缺失时参数估计的优越性,提出了一种基于期望极大化(EM)算法的极大似然... 展开更多; 关键词水下目标探测期望极大化(EM)算法估计融合极大似然; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于EM算法的混合自回归滑动平均模型的参数估计: 3; 作者安潇潇单锐 +1 位作者刘文杨洋《数学理论与应用》 2007年第4期1-5,共5页; 研究了一类用于时间序列建模的混合自回归滑动平均模型.该模型是由m个ARMA分量经过混合得到的,给出了混合自回归滑动平均模型参数估计的期望极大化(EM)算法,从而得到了混合系数和分量模型的参数,通过仿真说明了其有效性.; 关键词混合自回归滑动平均模型期望极大化算法 ARMA模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于DSP的主动视觉运动目标跟踪策略及实现被引量：4: 4; 作者王睿王林姜志威《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第2期6-10,共5页; 设计了一种基于TMS320DM642的单目主动视觉运动目标自动跟踪系统,该系统采用了一种期望极大化(Expectation Maximization,EM)自适应窗口的运动目标跟踪方法。本方法以考虑了像素空间位置信息的混合高斯模型建立目标的灰度特征模板,然后... 展开更多; 关键词运动目标跟踪主动视觉控制期望极大化算法高斯混合模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

飞行器设计偏差量建模方法研究被引量：2: 5; 作者高显忠侯中喜刘建霞《固体火箭技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期564-568,共5页; 对设计变量的偏差量进行建模,拟合偏差量服从的概率密度函数,是分析评价飞行器性能和概率设计的重要基础。针对常用分布拟合能力有限,以及混合Gamma分布无法在整个数轴上对试验数据进行拟合的问题,在论证混合Gauss分布拟合任意概率密度... 展开更多; 关键词概率密度函数混合高斯分布期望极大化算法偏差量建模飞行器设计; 在线阅读下载PDF 职称材料

杂波环境下机动输入序列和量测序列的联合最优估计被引量：1: 6; 作者朱洪艳韩崇昭 +2 位作者韩红左东广郑林《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第2期175-178,214,共5页; 为了提高在杂波环境下跟踪强机动目标的精度,提出了一种新的基于期望极大化(EM)算法的机动目标状态估计方法.首先建立了基于EM算法的最大后验概率意义下的状态估计数学模型,然后采用离散优化技术解决EM算法中的极大化问题,最终确定出作... 展开更多; 关键词杂波环境机动输入序列量测序列联合最优估计期望极大化算法离散优化机动目标跟踪参数估计; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名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: 1; 作者沐守宽周伟; 机构漳州师范学院教育系; 出处《心理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心 2011年第7期1083-1090,共8页; 文摘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。; 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; Keywords missing data Expectation-Maximization algorithm Markov Chain Monte Carlo algorithm Maximum Likelihood Estimator multiple imputation; 分类号 B841.2 [哲学宗教—基础心理学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于EM算法的极大似然分布式量化估计融合新方法被引量：6: 2; 作者徐振华黄建国张群飞; 机构西北工业大学航海学院; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期977-981,共5页; 基金国家自然科学基金(60972152)资助课题; 文摘该文针对水下目标探测中的多传感器分布式量化估计融合问题,建立了分布式量化估计融合模型,在考虑信道噪声且其统计特性不完全已知条件下,充分利用EM算法在观测数据缺失时参数估计的优越性,提出了一种基于期望极大化(EM)算法的极大似然分布式量化估计融合新方法。该方法将未知的水声信道噪声参数以及局部量化器量化概率建模为EM算法中二元高斯混合模型参数,利用极大似然估计方法的估计不变性得到目标参数的估计融合结果。仿真实验表明:该方法在局部传感器观测样本数目大于5000和信噪比大于6 dB时与已有理想信道条件下的估计方法性能相当,该方法为水下目标探测中分布式量化估计融合系统的工程实现提供了理论依据。; 关键词水下目标探测期望极大化(EM)算法估计融合极大似然; Keywords Underwater target detection Expectation Maximization（EM） algorithm Estimation fusion Maximum Likelihood（ML）; 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

题名基于EM算法的混合自回归滑动平均模型的参数估计: 3; 作者安潇潇单锐刘文杨洋; 机构燕山大学理学院; 出处《数学理论与应用》 2007年第4期1-5,共5页; 文摘研究了一类用于时间序列建模的混合自回归滑动平均模型.该模型是由m个ARMA分量经过混合得到的,给出了混合自回归滑动平均模型参数估计的期望极大化(EM)算法,从而得到了混合系数和分量模型的参数,通过仿真说明了其有效性.; 关键词混合自回归滑动平均模型期望极大化算法 ARMA模型; Keywords mixed autoregressive moving average （MARMA） model Expectation maximzation algorithm ARMA model; 分类号 O211 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于DSP的主动视觉运动目标跟踪策略及实现被引量：4: 4; 作者王睿王林姜志威; 机构北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院精密光机电一体化教育部重点实验室; 出处《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第2期6-10,共5页; 基金 "985"项目(微小型系统与光电探测技术) 航天支撑技术基金; 文摘设计了一种基于TMS320DM642的单目主动视觉运动目标自动跟踪系统,该系统采用了一种期望极大化(Expectation Maximization,EM)自适应窗口的运动目标跟踪方法。本方法以考虑了像素空间位置信息的混合高斯模型建立目标的灰度特征模板,然后通过EM算法迭代估计出使每帧似然函数最大化的分布参数值,这些参数不但可确定出跟踪目标在图像序列中的位置和形状尺寸,而且为单目摄像机的自动变焦和基于分区逻辑的摇摆运动提供了控制信息。实验表明:系统可以自动而稳定地跟踪具有复杂运动状态的目标,对320 pixels×240 pixels的图像可实现平均约20 frame/s的跟踪速度。; 关键词运动目标跟踪主动视觉控制期望极大化算法高斯混合模型; Keywords moving object tracking active visual control expectation maximization algorithm Gaussian mixture model; 分类号 TP391.41 [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

题名飞行器设计偏差量建模方法研究被引量：2: 5; 作者高显忠侯中喜刘建霞; 机构国防科技大学航天与材料工程学院; 出处《固体火箭技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期564-568,共5页; 文摘对设计变量的偏差量进行建模,拟合偏差量服从的概率密度函数,是分析评价飞行器性能和概率设计的重要基础。针对常用分布拟合能力有限,以及混合Gamma分布无法在整个数轴上对试验数据进行拟合的问题,在论证混合Gauss分布拟合任意概率密度函数合理性的基础上,提出了利用混合Gauss分布对试验数据进行拟合,并运用期望极大化算法(EM)估计混合Gauss分布中的参数。设计了通用的拟合试验数据的流程,提出利用先验分布信息的策略和递增的分支数控制策略,以减少运算量,保证拟合精度。通过实例验证了方法的有效性,并结合对某型飞行器发动机轴线偏斜角测试数据建模的问题开展了应用研究,表明该方法在工程应用中具有可行性。; 关键词概率密度函数混合高斯分布期望极大化算法偏差量建模飞行器设计; Keywords probability density function mixed Gauss distribution EM algorithm modeling of deviation flight vehicle design; 分类号 V430 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程] TB114.2 [理学—运筹学与控制论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名杂波环境下机动输入序列和量测序列的联合最优估计被引量：1: 6; 作者朱洪艳韩崇昭韩红左东广郑林; 机构西安交通大学电子与信息工程学院; 出处《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第2期175-178,214,共5页; 基金国家重点基础研究发展规划“九七三”资助项目(2001CB309403)．; 文摘为了提高在杂波环境下跟踪强机动目标的精度,提出了一种新的基于期望极大化(EM)算法的机动目标状态估计方法.首先建立了基于EM算法的最大后验概率意义下的状态估计数学模型,然后采用离散优化技术解决EM算法中的极大化问题,最终确定出作用于系统的实际机动输入序列,同时分离出源于目标的量测序列,进而获得对目标状态更精确的估计.它有效地解决了最大后验概率状态估计中的不完全数据问题.Monte Carlo仿真结果表明,新算法比传统的交互式多模型概率数据关联算法具有更优越的跟踪性能.; 关键词杂波环境机动输入序列量测序列联合最优估计期望极大化算法离散优化机动目标跟踪参数估计; Keywords expectation maximization algorithm discrete optimization maneuver input sequence measurement sequence; 分类号 TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 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	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	沐守宽周伟	《心理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心	2011	16	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于EM算法的极大似然分布式量化估计融合新方法	徐振华黄建国张群飞	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2011	6	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于EM算法的混合自回归滑动平均模型的参数估计	安潇潇单锐刘文杨洋	《数学理论与应用》	2007	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于DSP的主动视觉运动目标跟踪策略及实现	王睿王林姜志威	《光电工程》 CAS CSCD 北大核心	2009	4	在线阅读下载PDF 职称材料
5	飞行器设计偏差量建模方法研究	高显忠侯中喜刘建霞	《固体火箭技术》 EI CAS CSCD 北大核心	2011	2	在线阅读下载PDF 职称材料
6	杂波环境下机动输入序列和量测序列的联合最优估计	朱洪艳韩崇昭韩红左东广郑林	《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2003	1	在线阅读下载PDF 职称材料