利用期望-最大化算法实现基于动态词典的压缩感知 被引量：3

1

作者 胡磊 周剑雄 +1 位作者 石志广 付强 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第11期2554-2560,共7页

在现有压缩感知(CS)理论中,重构信号需要预设其稀疏表示词典。对于以参数化模型表示的信号,只能预知该词典为某种形式的参数化词典,参数的具体取值难以确定。若将参数设定为取值空间的均匀离散格点,预设词典与真实词典之间的失配将使传... 在现有压缩感知(CS)理论中,重构信号需要预设其稀疏表示词典。对于以参数化模型表示的信号,只能预知该词典为某种形式的参数化词典,参数的具体取值难以确定。若将参数设定为取值空间的均匀离散格点,预设词典与真实词典之间的失配将使传统CS重构方法的性能严重恶化。为解决这一问题,该文提出一种基于动态词典的CS重构方法。通过迭代地优化词典参数,该方法在信号重构过程中对词典进行动态调整。为同时实现稀疏恢复与词典调整,该方法利用变分期望-最大化(EM)算法交替执行信号系数估计与词典参数优化。实验结果表明所提方法是有效的。 展开更多

关键词 压缩感知(CS) 稀疏恢复 动态词典 期望-最大化(em) 变分贝叶斯近似

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基于EM的模糊-粗糙集最近邻算法 被引量：1

2

作者 何力 卢冰原 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第24期136-138,共3页

针对由类的重叠引起的训练样本模糊不确定性,以及属性不足引起的类边界粗糙不确定性,提出一种基于期望-最大化(EM)的模糊-粗糙集最近邻分类算法——EM-FRNN。利用UCI数据库的突发性水污染事件案例进行实验,实验结果表明,与朴素的KNN、... 针对由类的重叠引起的训练样本模糊不确定性,以及属性不足引起的类边界粗糙不确定性,提出一种基于期望-最大化(EM)的模糊-粗糙集最近邻分类算法——EM-FRNN。利用UCI数据库的突发性水污染事件案例进行实验,实验结果表明,与朴素的KNN、模糊最近邻算法、模糊粗糙最近邻算法相比,该算法的运算精度高且计算成本较低。 展开更多

关键词 最近邻 模糊-粗糙集 期望-最大化 em—FRNN算法

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两对互作基因重组率EM算法估计的模拟研究 被引量：4

3

作者 章元明 盖钧镒 《南京农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2001年第2期24-27,共4页

推导出存在上位性互作的两对连锁基因在F2 群体中各表型的概率和条件概率以便利用EM (expectationandmaximization :期望最大化 )算法估计重组率 ,还获得了重组率的标准误公式。通过MonteCarlo模拟发现 :用EM算法和Fisher法估计重组率... 推导出存在上位性互作的两对连锁基因在F2 群体中各表型的概率和条件概率以便利用EM (expectationandmaximization :期望最大化 )算法估计重组率 ,还获得了重组率的标准误公式。通过MonteCarlo模拟发现 :用EM算法和Fisher法估计重组率时其结果一致 ;前者易推广到两基因间具有上位性互作的情形 。 展开更多

关键词 期望最大化 (em)算法 重组率 MONTECARLO模拟 基因互作 植物

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改进批处理RPEM算法用于说话人识别

4

作者 项要杰 杨俊安 +1 位作者 李晋徽 杨瑞国 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第12期3579-3582,共4页

针对传统EM算法训练GMM不能充分利用训练数据所属高斯分量信息,从而在一定程度上影响说话人识别性能的缺陷,采用RPEM(竞争惩罚EM)算法训练GMM,并引入批处理RPEM算法解决RPEM算法运算量大、收敛速度慢的问题,同时针对RPEM和批处理RPEM算... 针对传统EM算法训练GMM不能充分利用训练数据所属高斯分量信息,从而在一定程度上影响说话人识别性能的缺陷,采用RPEM(竞争惩罚EM)算法训练GMM,并引入批处理RPEM算法解决RPEM算法运算量大、收敛速度慢的问题,同时针对RPEM和批处理RPEM算法训练时方差优化存在的问题进行了改进,提出了改进的批处理RPEM算法。在Chains说话人识别数据库上的实验表明,改进的批处理RPEM算法取得了相对于传统EM、RPEM以及批处理RPEM算法更好的性能,还极大地提高了训练效率,减小了运算量,说明了提出的改进批处理RPEM算法用于说话人识别时的有效性。 展开更多

关键词 说话人识别 期望最大化算法 竞争惩罚em算法 批处理竞争惩罚em算法

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脉冲噪声环境下基于相关熵的多径TDOA估计算法 被引量：3

5

作者 李森 王基福 林彬 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期289-295,共7页

为了实现脉冲噪声环境下不受相关法分辨极限限制的高分辨率多径到达时差(TDOA)估计,该文利用相关熵理论中的最大相关熵准则(MCC),结合将多维优化问题转化为多个1维优化问题的期望最大化方法,提出一种相关熵期望最大化(CEM)高分辨率多径T... 为了实现脉冲噪声环境下不受相关法分辨极限限制的高分辨率多径到达时差(TDOA)估计,该文利用相关熵理论中的最大相关熵准则(MCC),结合将多维优化问题转化为多个1维优化问题的期望最大化方法,提出一种相关熵期望最大化(CEM)高分辨率多径TDOA估计算法。仿真实验结果表明该文所提出的算法在强脉冲噪声和低信噪比的环境下都具有很好的估计性能,并且算法中参数的选取不依赖于脉冲噪声的先验信息。 展开更多

关键词 多径TDOA估计 期望最大化算法 α-稳定分布 最大相关熵准则

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V-BLAST MIMO-OFDM系统的一种迭代信道估计方案 被引量：1

6

作者 乔晓强 梁涛 +1 位作者 赵杭生 蔡跃明 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第9期888-892,共5页

研究了频率选择性衰落信道条件下Turbo编码V-BLAST MIMO-OFDM系统的信道估计方法,提出了V-BLAST MIMO-OFDM系统的一种新的迭代信道估计方案。该方案首先利用发送的正交导频序列得到导频处的初始信道估计,然后利用导频符号辅助方法对信... 研究了频率选择性衰落信道条件下Turbo编码V-BLAST MIMO-OFDM系统的信道估计方法,提出了V-BLAST MIMO-OFDM系统的一种新的迭代信道估计方案。该方案首先利用发送的正交导频序列得到导频处的初始信道估计,然后利用导频符号辅助方法对信道进行内插,得到数据处的初始信道估计,经Turbo迭代纠错译码后,将得到的信息位和校验位软值信息反馈给信道估计器,并利用期望最大化(EM)迭代信道估计方法对信道进行更新。仿真结果表明,随着迭代次数的增加,系统的信道估计性能显著提高。 展开更多

关键词 信道估计 TURBO迭代译码 导频符号辅助 期望最大化(em)算法 MIMO—OFDM

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转录因子结合位点识别算法的研究 被引量：1

7

作者 王峻 郭茂祖 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第B12期83-89,共7页

转录因子结合位点的识别是生物信息学中的一个重要领域．本文从计算机等信息科学的角度，对转录因子结合位点的识别方法进行了综合分析，包括该问题的生物学意义、主要算法思想以及每种算法的优缺点．使用TRANSFAC数据库中几组样例对具... 转录因子结合位点的识别是生物信息学中的一个重要领域．本文从计算机等信息科学的角度，对转录因子结合位点的识别方法进行了综合分析，包括该问题的生物学意义、主要算法思想以及每种算法的优缺点．使用TRANSFAC数据库中几组样例对具有代表性的6种主要软件进行测试，对其结果进行了详细地比较分析．最后，在总结分析现有算法的基础上探讨了该领域进一步的研究方向． 展开更多

关键词 转录因子结合位点 模体 基于字串 期望最大化(em)算法 吉布斯采样

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基于RetinaNet的密集型钢筋计数改进算法 被引量：8

8

作者 明洪宇 陈春梅 +1 位作者 刘桂华 邓豪 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第12期115-118,共4页

提出了一种基于RetinaNet目标检测框架,结合高斯混合模型(GMM)和期望最大化(EM)算法的钢筋计数方法。通过在RetinaNet特征提取后端增加Soft-IOU层以对预测框与真实框的交并比进行评估。借助Soft-IOU评估到的质量分数,生成钢筋目标检测... 提出了一种基于RetinaNet目标检测框架,结合高斯混合模型(GMM)和期望最大化(EM)算法的钢筋计数方法。通过在RetinaNet特征提取后端增加Soft-IOU层以对预测框与真实框的交并比进行评估。借助Soft-IOU评估到的质量分数,生成钢筋目标检测的高斯混合模型。针对RetinaNet原始框架对密集目标检测效果欠理想的问题,采用了基于EM算法的高斯混合聚类方法解决歧义检测以提高计数精度。实验结果表明:改进后的方法较RetinaNet算法平均精度提高了3.3%,计数均方根误差提升了64.2,具有很强的适应性。 展开更多

关键词 RetinaNet网络 期望最大化(em)算法 钢筋计数 高斯混合模型

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一种改进CPLS算法及其在过程监控中的应用

9

作者 李庆华 潘丰 赵忠盖 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期622-628,共7页

CPLS(Concurrent PLS)对PLS分解的过程变量和质量变量的残差和主元进行进一步的提取,从而将变量投影到五个子空间,并由此构建了对过程变量和质量变量信息的完整监控框架。但是,在CPLS中,假设残差为可以求解的确定值,而残差本质上为随机... CPLS(Concurrent PLS)对PLS分解的过程变量和质量变量的残差和主元进行进一步的提取,从而将变量投影到五个子空间,并由此构建了对过程变量和质量变量信息的完整监控框架。但是,在CPLS中,假设残差为可以求解的确定值,而残差本质上为随机分布量。因此,采用随机模型及其基于随机模型的监控更能反应残差的特性。在基于CPLS的过程监控中,采用因子分析(FA)算法对PLS中的残差进行分析,建立了基于FA的改进CPLS模型,并构建了符合正态分布假设条件的监控指标,提高了监控指标与建模指标的一致性。 展开更多

关键词 CPLS 因子分析 期望最大化(em)算法 过程监控

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基于Gibbs随机场的有限混合模型改进与脑部MR图像的稳健分割 被引量：5

10

作者 冯衍秋 梁斌 +1 位作者 陈明 陈武凡 《中国生物医学工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第3期193-198,共6页

有限混合 (FM )模型已经广泛地应用于图像分割 ,但是由于没有考虑空间信息 ,导致分割的结果对噪声很敏感 ,分割出的区域存在很多杂散的孤立点。本文在Gibbs随机场理论的指导下 ,将空间信息引入FM模型 ,提出了改进的脑部MR图像分割算法... 有限混合 (FM )模型已经广泛地应用于图像分割 ,但是由于没有考虑空间信息 ,导致分割的结果对噪声很敏感 ,分割出的区域存在很多杂散的孤立点。本文在Gibbs随机场理论的指导下 ,将空间信息引入FM模型 ,提出了改进的脑部MR图像分割算法。此外 ,由树形K平均聚类来估计初始参数 ,实现了全自动的图像分割。本研究进行了仿真MR图像和真实MR图像的分割实验 ,定量的数据分析表明 ,我们所提的改进算法对噪声不敏感 ,可以更精确地将脑部MR图像标记为灰质。 展开更多

关键词 有限混合模型 FM 期望最大化算法 em GIBBS随机场 磁共振成象 MRI 图像分割

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隐马尔科夫模型在三维模型自动分类中的应用 被引量：3

11

作者 郭竞 周明全 +1 位作者 耿国华 李超 《西北大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第2期211-215,共5页

针对三维模型的分类问题,提出了一种基于隐马尔科夫模型(HMM)和最大期望(EM)算法的三维模型自动分类方法。将HMM引入三维模型自动分类问题中使得更多先验知识在分类过程中被利用。算法首先对三维模型进行预处理和组合切分,并提取各切分... 针对三维模型的分类问题,提出了一种基于隐马尔科夫模型(HMM)和最大期望(EM)算法的三维模型自动分类方法。将HMM引入三维模型自动分类问题中使得更多先验知识在分类过程中被利用。算法首先对三维模型进行预处理和组合切分,并提取各切分部分的形状直方图特征。对形状直方图特征进行离散归一化后形成HMM模型在某一时刻的观测值,这些观测值将用来训练HMM参数。HMM参数通过EM算法进行估计。最后通过计算未知模型和各类模型的HMM参数间的最大后验概率,获得三维模型的分类结果。在HMM建模过程中利用HMM本身所具有的时序性来描述三维模型的空间几何结构和局部几何特征。实验表明该方法在三维模型自动分类中有较高的准确率。 展开更多

关键词 三维模型分类 隐马尔科夫模型 期望-最大化算法 相似度

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面向协同过滤的真实偏好高斯混合模型 被引量：7

12

作者 张亮 李敏强 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2007年第6期613-619,共7页

针对协同过滤问题,提出了一种基于高斯混合的概率模型,称为真实偏好高斯混合模型.用户对项目的评分由三个因素决定:用户对项目主题和内容的真实偏好,用户的评分习惯,以及项目的公众评价.引入了两个隐含变量,分别用于描述用户类和项目类... 针对协同过滤问题,提出了一种基于高斯混合的概率模型,称为真实偏好高斯混合模型.用户对项目的评分由三个因素决定:用户对项目主题和内容的真实偏好,用户的评分习惯,以及项目的公众评价.引入了两个隐含变量,分别用于描述用户类和项目类,用户和项目依概率可以同时属于多个类.模型包括离线建模过程和在线预测过程,在线预测可以在常数时间内完成.实验表明新模型的预测结果明显优于其他几种协同过滤算法. 展开更多

关键词 协同过滤 期望-最大化算法 潜在空间模型

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带有非齐次结构动力因子模型的估计与检验 被引量：1

13

作者 夏业茂 勾建伟 《应用数学》 CSCD 北大核心 2015年第1期65-73,共9页

因子模型在刻画因子之间的相互关系以及因子与观测变量之间的关联性具有重要作用.在实际应用中,观测数据往往呈现出时序变异多峰、偏态等特性.本文将经典的潜变量模型延伸到非齐次隐马尔可夫潜变量模型,建立了极大似然统计分析程序.经... 因子模型在刻画因子之间的相互关系以及因子与观测变量之间的关联性具有重要作用.在实际应用中,观测数据往往呈现出时序变异多峰、偏态等特性.本文将经典的潜变量模型延伸到非齐次隐马尔可夫潜变量模型,建立了极大似然统计分析程序.经验结果展示所建立的统计程序是有效的. 展开更多

关键词 隐马尔可夫模型 潜变量模型 期望最大化算法(em算法) 向前向后递推

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基于因子分析的隐马尔可夫模型(英文) 被引量：1

14

作者 王新民 《华中师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2004年第2期170-174,共5页

状态输出概率密度为对角协方差矩阵高斯分布的隐马尔可夫模型(HMM-DG)在帧内特征相关建模方面存在缺陷.本文将因子分析方法与HMM-DG的混合高斯建模相结合,提出了一种具有弹性的帧内特征相关隐马尔可夫模型框架——基于因子分析的隐马尔... 状态输出概率密度为对角协方差矩阵高斯分布的隐马尔可夫模型(HMM-DG)在帧内特征相关建模方面存在缺陷.本文将因子分析方法与HMM-DG的混合高斯建模相结合,提出了一种具有弹性的帧内特征相关隐马尔可夫模型框架——基于因子分析的隐马尔可夫模型(HMM-FA),并导出了HMM-FA的训练算法.理论分析和仿真实验都表明:在训练数据相同的条件下,HMM-FA的性能优于HMM-DG. 展开更多

关键词 隐马尔可夫模型 因子分析 期望-最大化算法

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工业过程多模型建模及辨识方法研究

15

作者 黄从贵 高雅 彭力 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第20期251-256,262,共7页

针对实际的工业过程建模中存在的多工况和采样延时这两大重要数据特征,首先利用LPV模型拟合多工况过程,选取线性ARX模型作为LPV的局部模型;同时将采样延时和数据的工况归属作为EM算法的隐含变量,然后对极大似然函数进行求解,辨识出各局... 针对实际的工业过程建模中存在的多工况和采样延时这两大重要数据特征,首先利用LPV模型拟合多工况过程,选取线性ARX模型作为LPV的局部模型;同时将采样延时和数据的工况归属作为EM算法的隐含变量,然后对极大似然函数进行求解,辨识出各局部模型的参数;最后采用高斯权重函数将局部ARX模型融合为整体LPV模型。采用连续搅拌反应釜和三级高纯度精馏塔作为数据采样延时情形下的多工况过程建模仿真实例,在建立过程模型的同时准确地估计数据的采样延时。仿真结果表明该方法具有良好的建模效果,对于处理数据采样延时的多工况工业过程建模问题具有非常实用的价值。 展开更多

关键词 多工况过程 采样延时 期望最大化(em)算法 参数估计

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基于高斯混合模型的遥感信息提取方法研究

16

作者 胡波 朱谷昌 +1 位作者 张远飞 冷超 《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2012年第4期41-47,共7页

高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)可以描述遥感数据的概率密度函数,通过估计各高斯分布的参数,计算后验概率,实现信息提取。为了提高利用GMM进行遥感信息提取的准确度,首先在GMM中使用马尔科夫随机场(Markov random field,MRF... 高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)可以描述遥感数据的概率密度函数,通过估计各高斯分布的参数,计算后验概率,实现信息提取。为了提高利用GMM进行遥感信息提取的准确度,首先在GMM中使用马尔科夫随机场(Markov random field,MRF)计算各像元邻域内各类地物的先验概率,代替各类地物的混合概率,使其反映出各类地物的空间相关性;然后在参数估计过程中利用模拟退火(simulated annealing,SA)思想获得全局最优的参数估计值;最后利用该参数估计值求出每个像元对于各类地物的后验概率,获得各类地物的空间分布。通过对遥感实验场的图像数据进行信息提取,发现所述新方法取得了更好的效果,证明了上述改进的有效性。 展开更多

关键词 高斯混合模型(GMM) 期望最大化(em)算法 模拟退火(SA) 马尔科夫随机场(MRF) 遥感信息提取

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大数据背景下考虑删失特点的继保设备运行状态评估 被引量：11

17

作者 张雷 王光华 +2 位作者 李金铄 耿宏贤 戴志辉 《电力工程技术》 北大核心 2021年第6期185-192,共8页

未能记录到设备失效准确时间的失效数据称为删失数据。针对大数据背景下继保设备失效数据存在删失的特点,提出了大数据背景下考虑删失数据的继保设备运行状态评估方法。首先,通过对继保设备失效数据进行特点分析,对失效数据进行预处理,... 未能记录到设备失效准确时间的失效数据称为删失数据。针对大数据背景下继保设备失效数据存在删失的特点,提出了大数据背景下考虑删失数据的继保设备运行状态评估方法。首先,通过对继保设备失效数据进行特点分析,对失效数据进行预处理,利用期望-最大化(EM)算法并结合指数分布和威布尔分布模型,估计继保设备失效模型的参数。其次,将参数估计值代入失效模型中,得到设备的可靠度、故障概率密度、失效率、平均无故障时间等可靠性指标。然后,通过仿真验证对比分析偶然失效期和老化失效期内不同估计方法得到的模型参数精度,验证了文中方法处理删失数据的有效性。最后,以某型号继保设备为例分析可靠性指标,验证了利用文中方法规划设备检修周期的可行性。 展开更多

关键词 删失数据 期望-最大化(em)算法 运行状态评估 大数据 继保设备 检修周期

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混合聚类彩色图像分割方法研究 被引量：8

18

作者 施海滨 周勇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第9期181-184,213,共5页

提出了一种基于K-均值算法和EM算法混合聚类的彩色图像分割方法。首先将待分割的RGB彩色图像转化成YUV空间模型,然后将该图像分割成n小块,对每个块的颜色分量用改进的K-均值聚类算法进行聚类分析,最后用EM聚类算法对每个块进行聚类,分... 提出了一种基于K-均值算法和EM算法混合聚类的彩色图像分割方法。首先将待分割的RGB彩色图像转化成YUV空间模型,然后将该图像分割成n小块,对每个块的颜色分量用改进的K-均值聚类算法进行聚类分析,最后用EM聚类算法对每个块进行聚类,分割源图像。对K-均值算法和EM算法的初始聚类中心引进了改进算法,加快了算法的收敛速度。并与相似的分割方法进行了比较实验,给出了详细的实验结果与分析。实验表明该方法分割速度快,效果好,具有较高的实用价值。 展开更多

关键词 图像分割 期望最大化(em)算法 K-均值算法 YUV颜色空间

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信息熵在网络流量矩阵估算中的应用 被引量：1

19

作者 关卿 王宏 李全良 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第14期77-78,81,共3页

提出一种网络流量矩阵估算方法,在已知网络拓扑结构和网络链路流量的情况下,根据网络链路流量计算出信息熵,利用期望最大化算法对网络源和目的对之间的流量需求进行估计。以校园网为实验环境,对骨干网络采集网络流量数据,与通用重力模... 提出一种网络流量矩阵估算方法,在已知网络拓扑结构和网络链路流量的情况下,根据网络链路流量计算出信息熵,利用期望最大化算法对网络源和目的对之间的流量需求进行估计。以校园网为实验环境,对骨干网络采集网络流量数据,与通用重力模型方法的比较结果表明,利用该方法进行估算有更高的准确性。 展开更多

关键词 流量矩阵 源-目的流量 信息熵 期望最大化算法

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基于隐高斯混合模型的人脑MRI分割方法 被引量：3

20

作者 梁恺彬 管一弘 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第10期196-203,共8页

针对传统的高斯混合模型的抗噪性能和鲁棒性较差的缺点,提出一种基于隐高斯混合模型的人脑MRI分割方法。传统的高斯混合模型由于忽略了空间信息和未考虑分割结果的分布情况导致模型不完整。针对这些缺点,把分割结果的概率密度函数作为... 针对传统的高斯混合模型的抗噪性能和鲁棒性较差的缺点,提出一种基于隐高斯混合模型的人脑MRI分割方法。传统的高斯混合模型由于忽略了空间信息和未考虑分割结果的分布情况导致模型不完整。针对这些缺点,把分割结果的概率密度函数作为隐含数据引入到高斯混合模型,建立了非线性加权的隐高斯混合模型;同时引入了含空间信息与平滑系数的高斯权重置指数;运用期望最大化算法与牛顿迭代法对类均值,类方差以及平滑系数进行求解,最后根据最大后验概率准则得到人脑MRI的最终分割结果。经实验表明,提出的方法对人脑MRI具有很好的鲁棒性与抗噪性能。 展开更多

关键词 人脑MRI 空间信息 隐高斯混合模型 牛顿迭代法 期望最大化(em)算法

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