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基于高斯混合模型双向聚类重采样和随机森林构建DLBCL早期复发预测模型 被引量:1
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作者 王俊霞 张岩波 +9 位作者 余红梅 曹红艳 周洁 乔宇 张高源 于凯 王雪嫚 郭玉娇 赵志强 罗艳虹 《中国卫生统计》 北大核心 2025年第1期7-11,17,共6页
目的应用一种可以同时解决少数类和多数类类间和类内不平衡问题的类别不平衡处理方法,并将其与随机森林(random forest,RF)分类器结合实现对弥漫大B细胞淋巴瘤(diffuse large B-cell lymphoma,DLBCL)患者早期复发的预测,为DLBLC患者的... 目的应用一种可以同时解决少数类和多数类类间和类内不平衡问题的类别不平衡处理方法,并将其与随机森林(random forest,RF)分类器结合实现对弥漫大B细胞淋巴瘤(diffuse large B-cell lymphoma,DLBCL)患者早期复发的预测,为DLBLC患者的治疗提供参考。方法首先使用一种基于高斯混合模型双向聚类重采样的类别不平衡处理方法(Gaussian mixture model,GMM-GMM)处理数据,并与随机过采样(random over sampling,ROS)、合成少数类过采样技术(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)、Borderline-1 SMOTE、Borderline-2 SMOTE、GMM上采样、GMM下采样、SMOTE+RUS、SMOTE+GMM和GMM+RUS进行比较,然后以RF作为分类器验证10种类别不平衡方法的性能,之后为验证RF的性能,在处理后的数据集上使用logistic回归和决策树(decision tree,DT)作为对照,最后从区分度和校准度两方面对模型进行评价。结果在本文所有模型中,采用GMM-GMM的RF模型取得了相对最优的分类性能(accuracy=0.79,AUC=0.87,sensitivity=0.71,specificity=0.87,G-means=0.79,MSE=0.21)。结论GMM-GMM优于其他传统的重采样方法,结合RF用于DLBCL患者早期复发的预测取得了相对较好的分类结果,可以很好地实现对DLBCL患者早期复发的预测。 展开更多
关键词 别不平衡 高斯混合模型重采样 随机森林 复发预测 弥漫大B细胞淋巴瘤
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基于改进高斯混合模型的光伏短时波动游程聚类 被引量:1
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作者 彭文静 郑迪 +2 位作者 蔡慧 邵海明 王家福 《电子测量技术》 北大核心 2025年第7期126-134,共9页
针对大规模光伏发电短时波动性对电能准确计量的挑战,本文提出一种基于改进高斯混合模型的光伏短时波动信号游程聚类分析方法。首先,从游程理论出发分析了光伏输出的短时波动信号特征;其次,针对光伏短时波动信号分解得到游程过多、难以... 针对大规模光伏发电短时波动性对电能准确计量的挑战,本文提出一种基于改进高斯混合模型的光伏短时波动信号游程聚类分析方法。首先,从游程理论出发分析了光伏输出的短时波动信号特征;其次,针对光伏短时波动信号分解得到游程过多、难以提取典型波动特征的问题,采用基于改进高斯混合模型聚类方法对海量游程进行聚类;进一步提出了主客观融合的聚类结果评价方法。最后,对光伏电站现场录波数据的仿真结果表明,相较于其他方法,所提方法聚类结果评分在各方面有1.1%~61.4%的提升;在不同噪声及异常值水平下所提方法也可以维持较好的聚类效果,复合指标评分下降程度小于其他算法0.92%~18.24%。所提方法通过深度学习技术和贝叶斯信息准则实现了高斯混合模型的自适应聚类,提高了对含噪声和异常值数据的适应能力和稳定性,能够实现光伏电站时波动信号游程的合理聚类。 展开更多
关键词 光伏短时波动信号 游程分析 改进高斯混合模型 游程 贝叶斯信息准则
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基于粒球邻域粗糙集的三支高斯混合聚类
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作者 邵春梅 万仁霞 +1 位作者 苗夺谦 赵杰 《郑州大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第6期16-23,共8页
为了解决高维数据集中冗余信息影响三支高斯混合模型聚类效果的问题,将粒球邻域粗糙集的理论融入三支高斯混合聚类模型中,提出一种基于粒球邻域粗糙集的三支高斯混合聚类模型。首先,使用k-means聚类生成满足纯度要求的粒球集,再在粒球... 为了解决高维数据集中冗余信息影响三支高斯混合模型聚类效果的问题,将粒球邻域粗糙集的理论融入三支高斯混合聚类模型中,提出一种基于粒球邻域粗糙集的三支高斯混合聚类模型。首先,使用k-means聚类生成满足纯度要求的粒球集,再在粒球生成正域不变约束下进行属性约简,提取关键属性。其次,使用三支高斯混合模型对约简后的数据进行聚类,将对象划分到类簇的核心域或边界域。在7个UCI公共数据集上的对比实验结果表明,所提模型不仅继承了三支高斯混合聚类模型优越的聚类性能,具有更高的准确率、轮廓系数和更低的戴维森堡丁指数,其对类簇边界部分的刻画也更加准确。此外,由于所提模型对高维空间进行了属性约简处理,使得其具有更小的时间复杂度。 展开更多
关键词 高维数据 三支高斯混合模型 粒球邻域粗糙集 正域 属性约简
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基于EM算法与混合模型的动态聚类分析
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作者 金向阳 章惠民 +1 位作者 王语涵 林建华 《厦门大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期727-739,共13页
[目的]对2022年福建漳州烟草公司品牌销售数据开展动态聚类,以揭示数据深层结构,支撑市场策略优化.[方法]研究综合运用EM算法与高斯混合模型进行参数估计及动态聚类.依托统计软件实现算法流程,包括参数初始化、EM迭代优化及基于概率分... [目的]对2022年福建漳州烟草公司品牌销售数据开展动态聚类,以揭示数据深层结构,支撑市场策略优化.[方法]研究综合运用EM算法与高斯混合模型进行参数估计及动态聚类.依托统计软件实现算法流程,包括参数初始化、EM迭代优化及基于概率分布的聚类,严格遵循统计原则保障结果客观性.[结果]新算法有效估计概率模型参数,实现烟草品牌精准动态聚类.分析揭示了各品牌类别的差异化特征,为市场策略定制及产品组合优化提供依据.算法准确计算品牌在各类别中的概率分布,增强了决策的精准性.同时,算法具备灵活性与适应性,可随市场变化动态调整.[结论]本研究提出的基于混合高斯分布与EM算法的数据分析方法,为市场数据分析提供了新视角.该方法提高了数据分析的精度与效率,助力企业在复杂市场环境中制定科学策略,具有良好的应用价值与推广前景. 展开更多
关键词 概率模型 EM算法 混合分布 动态
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基于合作博弈和高斯混合聚类的多主体综合能源微网群联盟能量管理策略
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作者 时珊珊 张智泉 +4 位作者 方陈 李振坤 刘舒 王皓靖 陈晓杰 《南方电网技术》 北大核心 2025年第4期63-77,共15页
“双碳目标”下随着我国能源市场的深化改革及分布式多能市场的逐渐形成,综合电源微网及其群落也将出现于用户侧。相邻微网互联构成的微网集群是一个综合能量系统,受多能强相互作用耦合、复杂的博弈决策关系和能量源荷不确定性等诸多因... “双碳目标”下随着我国能源市场的深化改革及分布式多能市场的逐渐形成,综合电源微网及其群落也将出现于用户侧。相邻微网互联构成的微网集群是一个综合能量系统,受多能强相互作用耦合、复杂的博弈决策关系和能量源荷不确定性等诸多因子的共同作用,因此该类综合能量体系的能量机制复杂,管理方案制定困难度较大。基于此,提出了一种基于合作博弈和高斯混合聚类的多主体综合能源微网群联盟能量管理策略。通过仿真算例分析可知,所提方法显著降低了各微网的运行成本,对于每个微网而言最高可达24%,从而提升了整个微网系统的运行效率,实现了联盟效益的最大化,此外,较高源荷预测误差对各主体及联盟的运行成本影响小于3%。 展开更多
关键词 综合能源微网群 能量管理 合作博弈 联盟 高斯混合
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聚类失效时间带混合效应的加性乘积风险率模型的统计推断
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作者 亢芳圆 《应用概率统计》 北大核心 2025年第2期179-196,共18页
在生存分析中,会收集到来自不同医院或治疗中心的聚类数据,每个医院或每个治疗中心称为一个类,在同一个类中的个体具有相似性.本文对这种聚类失效时间建立了加性乘积风险率函数模型,对同一类的个体用一个共同的混合效应项表示类内部的... 在生存分析中,会收集到来自不同医院或治疗中心的聚类数据,每个医院或每个治疗中心称为一个类,在同一个类中的个体具有相似性.本文对这种聚类失效时间建立了加性乘积风险率函数模型,对同一类的个体用一个共同的混合效应项表示类内部的相关性.在统计推断中,利用估计方程的方法对参数进行估计,给出了估计量的大样本理论结果和证明,然后进行数值模拟,验证有限样本下的估计量的表现,并将模型和方法应用到实际数据中进行分析. 展开更多
关键词 失效时间 混合效应 加性乘积模型 估计方程
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基于改进高斯混合模型的变电站负荷聚类算法 被引量:5
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作者 余浩 高镱滈 +3 位作者 潘险险 徐衍会 李雪松 孙宇航 《全球能源互联网》 CSCD 北大核心 2024年第5期591-601,共11页
针对传统高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)聚类算法中计算复杂、收敛速度慢和人为确定聚类数目时存在盲目性和主观性等不足,提出了一种基于改进GMM的变电站负荷聚类算法。以传统GMM聚类算法为基础,采用k均值(k-means)算法确定... 针对传统高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)聚类算法中计算复杂、收敛速度慢和人为确定聚类数目时存在盲目性和主观性等不足,提出了一种基于改进GMM的变电站负荷聚类算法。以传统GMM聚类算法为基础,采用k均值(k-means)算法确定初始聚类中心。减少了GMM聚类算法迭代步骤,提高了输出结果的稳定性。输出不同聚类数下聚类结果的Davies-Bouldin(DB)指标、CalinskiHarabasz(CH)指标和轮廓系数(silhouette coefficient,SC),应用熵权法确定不同评价指标所占权重,构建聚类评价混合指数(cluster evaluation mixed index,CEM)。将聚类评价混合指数最大值对应的聚类个数作为最佳聚类数目,再次输入到改进GMM聚类算法中,得到变电站负荷聚类结果和聚类中心。结果表明,所提方法增强了传统GMM聚类算法的计算速度和稳定性,对变电站负荷具有良好的聚类综合能力,有助于实现聚类结果最优化。 展开更多
关键词 高斯混合模型 负荷分 算法 评价
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基于高斯混合模型聚类的双馈风电场动态等值建模方法 被引量:7
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作者 邓俊 张阳 +3 位作者 李怡然 夏楠 戚正浩 高桐 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期342-350,共9页
针对风电场动态运行条件下等值建模精度偏低、聚类依据不足的难题,提出一种基于高斯混合模型聚类思想的风电场等值建模方法。首先,分析单台双馈感应式风力发电机在低电压穿越期间的动态响应特性,根据响应特性的集群特征构建聚类指标。然... 针对风电场动态运行条件下等值建模精度偏低、聚类依据不足的难题,提出一种基于高斯混合模型聚类思想的风电场等值建模方法。首先,分析单台双馈感应式风力发电机在低电压穿越期间的动态响应特性,根据响应特性的集群特征构建聚类指标。然后,提出基于高斯混合模型动态初步聚类、优化聚类数目的两阶段等值建模方法,推导出赤池信息和贝叶斯信息准则下聚类数目的寻优算法。以典型中等规模风电场为例,在Matlab/Simulink平台进行不同故障穿越条件的仿真测试,结果表明所提风电场等值建模方法聚类有效、精度高。 展开更多
关键词 风电场 低电压穿越 风速 双馈风力发电机 高斯混合模型 等值建模
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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 分布函数 高斯混合模型 复杂数据
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基于2dSVD和高斯混合模型的多变量时间序列聚类 被引量:1
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作者 杨秋颖 翁小清 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第3期283-289,327,共8页
针对多变量时间序列(MTS)存在时间和变量两个维度,以及传统主成分分析(PCA)方法在MTS数据表示上的局限性,提出一种基于二维奇异值分解(2dSVD)和高斯混合模型(GMM)的MTS聚类算法。该文计算MTS的行-行和列-列协方差矩阵的特征向量,从时间... 针对多变量时间序列(MTS)存在时间和变量两个维度,以及传统主成分分析(PCA)方法在MTS数据表示上的局限性,提出一种基于二维奇异值分解(2dSVD)和高斯混合模型(GMM)的MTS聚类算法。该文计算MTS的行-行和列-列协方差矩阵的特征向量,从时间和变量两个维度提取特征矩阵;用GMM从概率分布角度对特征矩阵进行聚类。数值实验结果表明,该方法对多变量时间序列具有更好的聚类效果。 展开更多
关键词 二维奇异值分解 高斯混合模型 多变量时间序列
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GMM聚类与高密度电阻法的道路塌陷隐患探测研究
11
作者 张艳辉 张雨燕 +2 位作者 胡宇佳 罗志彬 赵维刚 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第10期115-123,共9页
为解决道路塌陷隐患探测中高密度电阻法分辨率不足和异常识别精度有限的问题,开展基于高密度电阻法的道路塌陷隐患探测分辨率测试和基于高斯混合模型(GMM)聚类的异常识别方法研究。文中正演采用有限差分法,反演采用高斯-牛顿法,通过数... 为解决道路塌陷隐患探测中高密度电阻法分辨率不足和异常识别精度有限的问题,开展基于高密度电阻法的道路塌陷隐患探测分辨率测试和基于高斯混合模型(GMM)聚类的异常识别方法研究。文中正演采用有限差分法,反演采用高斯-牛顿法,通过数值模拟测试不同电极间距的配置对探测分辨率的影响;结合管网漏损诱发道路塌陷的背景,设计地下病害在不同发展阶段的地电模型,采用GMM聚类分析方法优化高密度电阻法的反演结果。结果表明:调整电极间距和测量参数能显著提高探测分辨率,在4.5 m深度下,缩小电极间距能够有效刻画1 m尺度的地下病害体的位置和形态,且0.5 m电极间距能够兼顾探测精度与计算效率,即探测目标异常体尺度的1/2左右。对于同样埋深的异常体,低阻病害的电阻率值恢复效果优于高阻病害,为不同病害目标探测提供参数优化依据。通过管网漏损诱发的地下空洞模型测试,揭示了高密度电阻法在探测不同阶段漏水病害的可行性,而基于GMM的聚类分析进一步提高了异常区域的识别精度。 展开更多
关键词 高斯混合模型(gmm) 高密度电阻法 道路塌陷 隐患探测 分辨率
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基于高斯混合聚类的综合物探方法及其在岩溶勘探中的应用 被引量:1
12
作者 何文 高斌 +2 位作者 王强强 冯少孔 叶冠林 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期1724-1734,共11页
综合物探是一种有效的岩溶勘探技术,但其预测结果中存在人为影响大、溶洞边界模糊等缺点.首先,基于机器学习技术,采用高斯混合模型,分别对高密度电法和面波法勘探数据做分类处理;然后,提出Category-boundary算法,进一步细分上述分类得... 综合物探是一种有效的岩溶勘探技术,但其预测结果中存在人为影响大、溶洞边界模糊等缺点.首先,基于机器学习技术,采用高斯混合模型,分别对高密度电法和面波法勘探数据做分类处理;然后,提出Category-boundary算法,进一步细分上述分类得到的边界,提高高斯混合模型分类精度;最后,根据专家经验与地勘资料制定分类融合规则,在勘察数据驱动和工程地质知识引导的有机结合下,形成一套综合物探的高精度分类融合新方法.将新方法应用于浙南某岩溶勘探工程,获得了边界清晰的溶洞探测结果,与实际钻孔信息对比高度吻合,验证了新方法的有效性. 展开更多
关键词 综合物探技术 高斯混合 融合 岩溶勘探 机器学习
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改进RHGSO-FC算法的RGB-D图像GMM聚类分割
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作者 郭培岩 范九伦 刘恒 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第2期234-246,共13页
随着低成本深度图像传感器的引入,在RGB-D图像中进行可靠的图像分割是计算机视觉的一个目标,而如何对杂乱的场景进行图像分割具有挑战性。基于随机亨利气体溶解度优化算法的模糊聚类(RHGSO-FC),提出一种新的RGB-D图像分割方法。对亨利... 随着低成本深度图像传感器的引入,在RGB-D图像中进行可靠的图像分割是计算机视觉的一个目标,而如何对杂乱的场景进行图像分割具有挑战性。基于随机亨利气体溶解度优化算法的模糊聚类(RHGSO-FC),提出一种新的RGB-D图像分割方法。对亨利气体溶解度优化算法(HGSO)进行改进,提出改进的亨利气体溶解度优化算法(LRHGSO),并利用基于改进亨利气体溶解度优化算法的核模糊聚类(LRHGSO-KFC)生成初始化标签。将初始化标签传入到高斯混合(GMM)聚类中,得到多个聚类结果。最后对这些聚类结果通过聚集超像素方法进行分割合并,得到最终分割结果。实验数据集采用NYU depth V2室内图像,与现有的一些分割方法:阈值分割算法、硬C-均值、模糊C-均值、高斯混合聚类、核模糊聚类、模糊子空间聚类、混沌Kbest引力搜索算法和随机亨利气体溶解度优化算法进行比较,结果表明提出的RGB-D分割算法优于其他比较的算法。 展开更多
关键词 RGB-D图像分割 核模糊 亨利气体溶解度优化算法 高斯混合模型 集超像素
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融合K-means与高斯混合模型的驾驶风格聚类研究 被引量:17
14
作者 刘通 付锐 +1 位作者 张名芳 田顺 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第12期40-45,共6页
为研究驾驶员的跟车特性,探究驾驶员风格划分方法,采集50名驾驶员的实车试验数据,选取平均跟车时距和平均制动时距为二维向量,建立基于K-means聚类结果的高斯混合模型(GMM)并分析不同风格驾驶员的聚类结果。研究表明:样本数据聚为3类时... 为研究驾驶员的跟车特性,探究驾驶员风格划分方法,采集50名驾驶员的实车试验数据,选取平均跟车时距和平均制动时距为二维向量,建立基于K-means聚类结果的高斯混合模型(GMM)并分析不同风格驾驶员的聚类结果。研究表明:样本数据聚为3类时的平均轮廓系数为0. 45,将驾驶员划分为冒进型、平稳型、保守型3类时聚类效果较好;冒进型驾驶员倾向于选择较小的跟车时距和制动时距,保守型驾驶员的跟车及制动时距则普遍较大,模型聚类结果更加柔性,样本区分度更高。 展开更多
关键词 驾驶风格 K-MEANS 高斯混合模型(gmm) 跟车特性 制动特点
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一种快速、鲁棒的有限高斯混合模型聚类算法 被引量:15
15
作者 胡庆辉 丁立新 +1 位作者 陆玉靖 何进荣 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第8期191-195,共5页
有限混合模型聚类是一种基于概率模型的有效聚类方法。针对高斯混合模型的聚类算法,分别对模型的成分混合系数及样本所属成分的概率系数施加熵惩罚算子,实现对模型成分数的两级控制,快速消除无效成分,使算法能在很少的迭代次数内收敛到... 有限混合模型聚类是一种基于概率模型的有效聚类方法。针对高斯混合模型的聚类算法,分别对模型的成分混合系数及样本所属成分的概率系数施加熵惩罚算子,实现对模型成分数的两级控制,快速消除无效成分,使算法能在很少的迭代次数内收敛到确定解。传统算法对初始值(成分数目c需事先指定)的设置非常敏感,容易导致EM算法陷入局部最优解或收敛到解空间的边界,而文中的算法对初始值的设定没有特殊的要求,实验证明其具有很好的鲁棒性。 展开更多
关键词 高斯混合模型 信息熵 EM算法
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一种基于高斯混合模型的无监督粗糙聚类方法 被引量:9
16
作者 何明 冯博琴 +1 位作者 马兆丰 傅向华 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期256-259,322,共5页
针对数据统计分布的随机性和复杂性,从统计聚类的角度出发,采用高斯混合模型来描述整个数据的概率密度函数,提出了一种基于高斯混合模型的粗糙聚类分析方法.该方法首先利用粗糙集理论的不可区分关系性质以及生成的逻辑规则来设定EM算法... 针对数据统计分布的随机性和复杂性,从统计聚类的角度出发,采用高斯混合模型来描述整个数据的概率密度函数,提出了一种基于高斯混合模型的粗糙聚类分析方法.该方法首先利用粗糙集理论的不可区分关系性质以及生成的逻辑规则来设定EM算法的初始近似参数,然后通过Expectation-M axim ization(EM)算法估计各分量概率密度分布的最大似然参数集,最后通过密度分布概率大小来确定类别的归属.与传统的k-m eans聚类算法的试验结果比较表明,该方法是有效的,并且具有较高的聚类精度,用规则集来描述聚类的结果具有可解释性和合理性. 展开更多
关键词 高斯混合模型 粗糙集 EM算法
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基于高斯混合密度模型的医学图像聚类方法 被引量:6
17
作者 宋余庆 王春红 +1 位作者 陈健美 谢从华 《江苏大学学报(自然科学版)》 EI CAS 北大核心 2009年第3期293-296,共4页
研究了医学图像的聚类问题,提出一种基于高斯混合密度模型的K-EM聚类算法,并将此算法用于人体腹部图像数据,实现肝、肾、脾等主要器官的分类.在算法中,随机选取腹部图像像素数据,用QAIC信息准则确定训练样本的最佳类别数;用K均值聚类算... 研究了医学图像的聚类问题,提出一种基于高斯混合密度模型的K-EM聚类算法,并将此算法用于人体腹部图像数据,实现肝、肾、脾等主要器官的分类.在算法中,随机选取腹部图像像素数据,用QAIC信息准则确定训练样本的最佳类别数;用K均值聚类算法得到混合模型的初始参数;用期望最大(EM)算法多次迭代建立腹部图像数据的混合密度模型;运用贝叶斯准则,将腹部图像所有像素值划分到混合模型中相应的模型分支,得到每个器官像素值划分的正确率与误判率.试验结果表明,新算法分类的平均正确率高于85%、误判率低于10%,优于K均值算法. 展开更多
关键词 医学图像 K均值 高斯混合模型 QAIC信息准则 EM算法 贝叶斯准则
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基于高斯混合模型的海冰图像非监督聚类分割研究 被引量:6
18
作者 兰志刚 靳卫卫 +4 位作者 朱明亮 于新生 国建凤 周振涛 李凯宝 《海洋科学》 CAS CSCD 北大核心 2011年第11期97-100,共4页
为了利用海冰图像识别技术获取海冰冰况信息,探索了利用高斯混合模型进行海冰图像分割的技术途径,描述了具体算法,并利用高斯混合模型的最大期望值(EM)算法以及最小描述长度(MDL)准则对渤海海冰图像进行目标提取。研究结果表明,该方法... 为了利用海冰图像识别技术获取海冰冰况信息,探索了利用高斯混合模型进行海冰图像分割的技术途径,描述了具体算法,并利用高斯混合模型的最大期望值(EM)算法以及最小描述长度(MDL)准则对渤海海冰图像进行目标提取。研究结果表明,该方法可以很好地实现海冰信息的有效提取和海冰图像的有效分割,从而证明了建立在图像分割技术之上的海冰图像识别技术是处理海冰图像进而获得冰型、冰量等冰况信息的有效技术手段。 展开更多
关键词 海冰 高斯混和模型 图像分割 非监督
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一种基于高斯混合模型的不确定数据流聚类方法 被引量:6
19
作者 曹振丽 孙瑞志 李勐 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2014年第S2期102-109,共8页
传感器的广泛应用产生了大量的不确定数据流,在聚类应用中,当输入数据为连续型随机变量时,现有基于离散型随机变量的聚类方法无法满足数据流应用在效率和精度上的要求.使用高斯混合模型作为不确定数据的基本表示形式,仅需要保存不同组... 传感器的广泛应用产生了大量的不确定数据流,在聚类应用中,当输入数据为连续型随机变量时,现有基于离散型随机变量的聚类方法无法满足数据流应用在效率和精度上的要求.使用高斯混合模型作为不确定数据的基本表示形式,仅需要保存不同组件的描述信息即可,可以更好地利用存储空间,完成对真实情况的逼近,在此基础上提出了一种可以发现时间维度上的不确定数据流聚类方法cumicro,该算法将时间直接作为数据属性,可直接查询某个时间维度的聚簇,避免了传统基于划分的聚类中较难发现非球状聚簇的问题.通过实验与经典算法umicro进行比较,证明了本文算法的有效性,并分析了不同K值、τ值下的聚类结果.最后得出结论,原始数据较密集时,相较原有基于离散模型的聚类,该算法具有准确度上的优势. 展开更多
关键词 高斯混合模型 不确定数据流 大数据 概要结构
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基于快速求解高斯混合模型的流量聚类算法 被引量:10
20
作者 党小超 毛鹏鑫 郝占军 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第8期96-101,共6页
基于聚类算法可以对多个属性聚类的特点,提出一种基于快速求解高斯混合模型的聚类算法,用于研究网络流量的分类,使其达到更佳的聚类效果。通过与其他算法比较,讨论了该种方法在流量聚类中的适用性。仿真结果表明,该方法聚类精度高,经过... 基于聚类算法可以对多个属性聚类的特点,提出一种基于快速求解高斯混合模型的聚类算法,用于研究网络流量的分类,使其达到更佳的聚类效果。通过与其他算法比较,讨论了该种方法在流量聚类中的适用性。仿真结果表明,该方法聚类精度高,经过初始聚类中心后的EM算法用于求解GMM有较高的估算准确性,有效地提高了EM算法的收敛速度。 展开更多
关键词 K-MEANS算法 参数初始化 高斯混合模型 流量
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