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基于AE并融合GMM与K-means的无监督颤振监测研究
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作者 王丹 张凤南 +1 位作者 马岩尉 刘博 《工具技术》 北大核心 2025年第2期139-145,共7页
金属切削过程中颤振的监测方法大致可分为颤振特征提取和聚类分析,其中提取方法有一定的局限性。本文提出一种基于大量未标记动态信号的无监督铣削颤振监测方法,该方法不依赖加工参数和环境,不需要标签,稳定性强,切削力信号来自多次铣... 金属切削过程中颤振的监测方法大致可分为颤振特征提取和聚类分析,其中提取方法有一定的局限性。本文提出一种基于大量未标记动态信号的无监督铣削颤振监测方法,该方法不依赖加工参数和环境,不需要标签,稳定性强,切削力信号来自多次铣削实验。该方法基于自动编码将信号的每一段压缩成二维,使用基于高斯混合模型和K-means合并的混合聚类方法对压缩信号进行聚类。所提出的方法在所有6个典型的无监督评价指标中都优于高斯混合模型和K-means算法。 展开更多
关键词 颤振监测 高斯混合模型 K-MEANS 无监督聚类 自动编码器
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基于GMM的GB-InSAR图像PS点选择方法
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作者 田卫明 王龙跃 +1 位作者 高嵩 邓云开 《电子学报》 北大核心 2025年第4期1153-1163,共11页
永久散射体(Permanent Scatterer,PS)点选择是地基干涉合成孔径雷达(Ground-Based Interferometric Synthetic Aperture Radar,GB-InSAR)处理中的关键步骤.现有的PS点选择方法依赖于幅相稳定性或像元之间的高相干性筛选PS点,其中幅相稳... 永久散射体(Permanent Scatterer,PS)点选择是地基干涉合成孔径雷达(Ground-Based Interferometric Synthetic Aperture Radar,GB-InSAR)处理中的关键步骤.现有的PS点选择方法依赖于幅相稳定性或像元之间的高相干性筛选PS点,其中幅相稳定性对相位波动敏感,在一些情况下不能很好地表征PS点的相位误差,而基于高相干性的方法基于局部窗口,容易造成误检.针对上述问题,本文分析了GB-InSAR图像中PS点与非PS点的干涉相位在分布特征上的差异,并基于此提出了一种基于高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)的PS点选择方法.首先在保证质量的前提下,选择足够数量的PS点作为先验参考信息,然后使用GMM拟合参考PS点干涉相位的概率分布,最后依靠全图像元的干涉相位序列与GMM的匹配程度区分PS点与非PS点.实测数据表明,与基于幅相稳定性的传统方法相比,在获得的PS点数量接近的情况下,本文方法获取的PS点的相关性更强,干涉相位序列聚合程度更高,且残差点数量更少. 展开更多
关键词 永久散射体(PS) 地基干涉合成孔径雷达(GB-InSAR) 高斯混合模型(gmm)
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一种基于DTW-DP-GMM的工业机器人轨迹学习策略 被引量:2
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作者 肖洒 陈旭阳 +1 位作者 叶锦华 吴海彬 《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》 EI CAS 北大核心 2025年第1期68-80,共13页
针对机器人示教编程过程中使用高斯混合模型(GMM)规划运动轨迹时存在的高斯分布个数难以选择、复现轨迹精度较低等问题,提出了一种复合的机器人运动轨迹学习策略.该策略包含动态时间规整(DTW)算法、高斯混合模型与道格拉斯-普克(DP)算法... 针对机器人示教编程过程中使用高斯混合模型(GMM)规划运动轨迹时存在的高斯分布个数难以选择、复现轨迹精度较低等问题,提出了一种复合的机器人运动轨迹学习策略.该策略包含动态时间规整(DTW)算法、高斯混合模型与道格拉斯-普克(DP)算法.首先,针对示教过程中采集的多条轨迹在时间长度上存在差异的问题,采用DTW算法来统一示教轨迹在时域上的变化.其次,使用GMM算法对示教轨迹的特征进行提取,并利用高斯混合回归(GMR)算法将其重构为复现轨迹.在这个过程中采用DP算法来预估GMM算法的关键参数高斯分布的数量,与传统方法相比,能够简单直观地得到相对准确的参数值.利用DP算法对复现轨迹的数据点进行稀疏化并优化,不仅确保了机器人最终运动轨迹的精度,而且大幅减少了最终轨迹数据点的数量.最后,进行了不同形状的模拟焊接轨迹学习规划实验.结果表明:经由DTW对齐后的示教轨迹具有更加明显的运动特征,经过GMM-GMR学习输出的复现轨迹具有良好的表征结果;在使用GMM-GMR算法学习示教轨迹的过程中,采用DP算法可以有效预估高斯分布个数;经过DP算法稀疏化并优化的最终轨迹的平均位置误差均在0.500 mm以内,其最大误差可以控制在0.800 mm以内,可以满足焊接轨迹规划的精度要求,验证了该策略的有效性和优越性. 展开更多
关键词 工业机器人 示教编程 高斯混合模型 道格拉斯-普克算法 动态时间规整 轨迹复现
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A multi-target tracking algorithm based on Gaussian mixture model 被引量:4
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作者 SUN Lili CAO Yunhe +1 位作者 WU Wenhua LIU Yutao 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2020年第3期482-487,共6页
Since the joint probabilistic data association(JPDA)algorithm results in calculation explosion with the increasing number of targets,a multi-target tracking algorithm based on Gaussian mixture model(GMM)clustering is ... Since the joint probabilistic data association(JPDA)algorithm results in calculation explosion with the increasing number of targets,a multi-target tracking algorithm based on Gaussian mixture model(GMM)clustering is proposed.The algorithm is used to cluster the measurements,and the association matrix between measurements and tracks is constructed by the posterior probability.Compared with the traditional data association algorithm,this algorithm has better tracking performance and less computational complexity.Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm. 展开更多
关键词 multiple-target tracking gaussian mixture model(gmm) data association expectation maximization(EM)algorithm
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基于GMM模型的城市轨道交通乘客通勤模式研究——以长沙市为例
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作者 邓洁榕 刘晨辉 《都市快轨交通》 北大核心 2025年第3期48-53,共6页
本研究旨在分析城市轨道交通乘客的通勤模式,并探讨不同类型通勤乘客的特征及其规律。采用长沙市地铁2023年3月21日至4月3日两周工作日的AFC刷卡数据,选取上班进站时间、下班进站时间、地铁通勤耗时3个指标,构建高斯混合模型(Gaussian m... 本研究旨在分析城市轨道交通乘客的通勤模式,并探讨不同类型通勤乘客的特征及其规律。采用长沙市地铁2023年3月21日至4月3日两周工作日的AFC刷卡数据,选取上班进站时间、下班进站时间、地铁通勤耗时3个指标,构建高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM),最终将乘客划分为三类:经典通勤模式、长距离通勤模式、错峰通勤模式。研究结果表明:从通勤时间来看,经典通勤模式的通勤时间主要集中在常规高峰时段(7:30-8:30、17:30-18:30),长距离通勤模式通勤时间则略有提前,而错峰通勤的乘客则避开常规通勤高峰,上班进站时间涵盖了7:00到12:00的整个时间段,下班进站时间集中在20:00-22:00;从通勤耗时来看,经典通勤模式和错峰通勤模式乘客的通勤时长主要分布在15~30 min,而长距离通勤模式的通勤时长多在30 min以上;从居住、工作站点分布来看,长距离通勤乘客的居住站点在市区外围的分布比例显著高于其他两类乘客,错峰通勤乘客的工作站点比其他两类更为集中,主要位于餐饮和娱乐行业聚集的商业区。 展开更多
关键词 城市轨道交通 通勤客流 出行特征 高斯混合模型 聚类分析 AFC数据 职住分布
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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 核模糊聚类 亨利气体溶解度优化算法 高斯混合模型 聚集超像素
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基于GMM和GA-LSTM的稀土熔盐电解过程原料含量状态识别模型 被引量:1
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作者 张震 朱尚琳 +3 位作者 伍昕宇 刘飞飞 何鑫凤 王家超 《中国有色金属学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1727-1742,共16页
在高温高风险的稀土熔盐电解工艺中,为了实现稀土熔盐电解过程原料含量状态的智能识别,提出了一种基于混合高斯背景建模(GMM)和遗传算法优化的长短期记忆神经网络(GA-LSTM)的分类模型。模型通过GMM算法、R通道自适应滤波和中值滤波准确... 在高温高风险的稀土熔盐电解工艺中,为了实现稀土熔盐电解过程原料含量状态的智能识别,提出了一种基于混合高斯背景建模(GMM)和遗传算法优化的长短期记忆神经网络(GA-LSTM)的分类模型。模型通过GMM算法、R通道自适应滤波和中值滤波准确提取图像的火焰前景和特征,以量化熔盐电解反应的剧烈程度,进而判断稀土熔盐电解处于原料含量过多或含量正常状态;然后利用GA-LSTM神经网络建立熔盐表面火焰特征和稀土熔盐电解过程原料含量状态的非线性映射关系。结果表明:模型的识别精度高达99.79%,具有较好的泛化性,为实现稀土熔盐电解工艺自动化提供了一定的参考价值。 展开更多
关键词 稀土熔盐 火焰 特征 混合高斯模型 长短期记忆神经网络 遗传算法
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弹丸卫星接收机误差建模与弹道参数估计方法
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作者 杨瑞伟 林子杨 +2 位作者 申强 吴永辉 李红云 《北京理工大学学报》 北大核心 2025年第4期334-343,共10页
针对弹道修正弹在弹道环境下状态估计精度差的问题,利用试验过程中的数据,从弹丸记录仪卫星定位和测速数据与雷达数据中分离出弹丸飞行过程中弹道测量误差序列,使用高斯混合模型(GMM)对误差概率分布进行近似拟合,并对其表述形式进行统一... 针对弹道修正弹在弹道环境下状态估计精度差的问题,利用试验过程中的数据,从弹丸记录仪卫星定位和测速数据与雷达数据中分离出弹丸飞行过程中弹道测量误差序列,使用高斯混合模型(GMM)对误差概率分布进行近似拟合,并对其表述形式进行统一.对传统的高斯混合扩展卡尔曼滤波(GMEKF)算法进行改进,考虑噪声在相邻多个时刻之间的相关性,使用AR模型将有色观测噪声解耦并使用状态扩增法、差分法对有色噪声进行白化处理.以修正弹弹道仿真为例进行算法验证及对比,实验结果证明了改进GMEKF算法在提升弹道参数估计精度以及落点精度的有效性. 展开更多
关键词 非高斯有色噪声 高斯混合模型 高斯混合扩展卡尔曼滤波 状态估计
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基于聚类集成的地下空间地质环境质量三维评价 被引量:1
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作者 熊芸莹 李晓晖 +3 位作者 袁峰 卢志堂 吴少元 窦帆帆 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期78-84,91,共8页
城市地下空间开发利用是解决城市土地资源紧缺的重要手段,地下空间地质环境质量评价是地下空间合理安全利用和降低开发风险的前提和保障。为了降低评价过程中的主观性和评价结果中多种评价指标交叉交融的不确定性,文章基于三维地质模型... 城市地下空间开发利用是解决城市土地资源紧缺的重要手段,地下空间地质环境质量评价是地下空间合理安全利用和降低开发风险的前提和保障。为了降低评价过程中的主观性和评价结果中多种评价指标交叉交融的不确定性,文章基于三维地质模型,采用多种聚类模型的聚类集成算法对地下空间地质环境质量进行评价。利用K-means、高斯混合模型、自组织神经网络等聚类模型计算结果,结合重标记法的聚类集成算法实现地质环境质量评价。以厦门市某区为例,基于三维评价指标信息,利用上述分析方法进行评价,并与层次分析法结合多级指数叠加法评价结果进行对比分析。结果表明,基于聚类集成的评价方法能够有效应用于地下空间地质环境质量三维分类及评价研究,相关评价结果可以更客观地为地下空间的安全合理开发提供支持和保障,更好地服务于城市地下空间的建设规划和可持续发展。 展开更多
关键词 地下空间 自组织神经网络 K-MEANS算法 高斯混合模型 聚类集成 三维
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基于聚类SABO-VMD和组合神经网络的短期光伏发电功率预测 被引量:4
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作者 冯建铭 希望·阿不都瓦依提 蔺红 《太阳能学报》 北大核心 2025年第2期357-366,共10页
针对光伏发电预测单一模型处于不同天气状况时预测精度不高等问题,建立以卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)为基础的组合神经网络模型。提出一种基于鱼鹰优化算法(OOA),用以优化组合神经网络参数。此外引入注意力机制(Atte... 针对光伏发电预测单一模型处于不同天气状况时预测精度不高等问题,建立以卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)为基础的组合神经网络模型。提出一种基于鱼鹰优化算法(OOA),用以优化组合神经网络参数。此外引入注意力机制(Attention)突出强相关性因素的影响。采用高斯混合模型聚类(GMM)划分历史光伏数据为数个天气类型,并提出基于减法平均的优化算法(SABO)优化变分模态分解(VMD)参数,实现对各天气类型数据的分解。实验结果表明:基于SABO-VMD优化数据分解参数能有效提高预测精度;经实验对比分析,该文所提模型精度明显更高。 展开更多
关键词 光伏功率 变分模态分解 神经网络 功率预测 注意力机制 高斯混合模型聚类
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基于分裂EM算法的GMM参数估计 被引量:14
11
作者 钟金琴 辜丽川 +1 位作者 檀结庆 李莹莹 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第34期28-32,59,共6页
期望最大化(Expectation Maximization,EM)算法是一种求参数极大似然估计的迭代算法,常用来估计混合密度分布模型的参数。EM算法的主要问题是参数初始化依赖于先验知识且在迭代过程中容易收敛到局部极大值。提出一种新的基于分裂EM算法... 期望最大化(Expectation Maximization,EM)算法是一种求参数极大似然估计的迭代算法,常用来估计混合密度分布模型的参数。EM算法的主要问题是参数初始化依赖于先验知识且在迭代过程中容易收敛到局部极大值。提出一种新的基于分裂EM算法的GMM参数估计算法,该方法从一个确定的单高斯分布开始,在EM优化过程中逐渐分裂并估计混合分布的参数,解决了参数迭代收敛到局部极值问题。大量的实验表明,与现有的其他参数估计算法相比,算法具有较好的运算效率和估算准确性。 展开更多
关键词 高斯混合模型 期望最大化 参数估计 模式分类
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改进的基于GMM的运动目标检测方法 被引量:8
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作者 李刚 何小海 +1 位作者 张生军 高明亮 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第12期4738-4741,4756,共5页
针对传统混合高斯背景建模(GMM)在一些复杂场景下未能有效地描述背景,提出了一种改进算法。该算法引入更新和消退控制因子改进参数更新模型,并定量约束运动目标停留时间,采用从时间域上过滤得到的快速变化的背景进行背景减除操作,最后... 针对传统混合高斯背景建模(GMM)在一些复杂场景下未能有效地描述背景,提出了一种改进算法。该算法引入更新和消退控制因子改进参数更新模型,并定量约束运动目标停留时间,采用从时间域上过滤得到的快速变化的背景进行背景减除操作,最后在空间域上对检测结果进行数学形态学的处理。实验结果表明,该算法能够提高背景建立和形成速度,增强对背景扰动和光照变化的抗干扰能力,对固定摄像机场景下运动目标的检测具有良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 混合高斯模型 背景建模 目标检测 背景减除
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基于GMM的间歇过程故障检测 被引量:17
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作者 王静 胡益 侍洪波 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第5期899-905,共7页
对间歇过程的多操作阶段进行划分时,往往会被离群点和噪声干扰,影响建模的精确性,针对此问题提出一种新的方法:主元分析–多方向高斯混合模型(Principal component analysis-multiple Gaussian mixture model,PCA-MGMM)建模方法.首先用... 对间歇过程的多操作阶段进行划分时,往往会被离群点和噪声干扰,影响建模的精确性,针对此问题提出一种新的方法:主元分析–多方向高斯混合模型(Principal component analysis-multiple Gaussian mixture model,PCA-MGMM)建模方法.首先用最短长度法对数据进行等长处理,融合不同展开方法相结合的处理方式消除数据预估问题;利用主元分析方法将数据转换到对故障较为敏感的低维子空间中,得到主元的同时消除了离群点和噪声的干扰;通过改进的高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)算法对各阶段主元进行聚类,减少了运算量的同时自动得到最佳高斯成分和对应的统计分布参数;最后将局部指标融合为全局概率监控指标,实现了连续的在线监控.通过一个实际的半导体制造过程的仿真研究验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 间歇过程 多阶段操作 故障检测 高斯混合模型 全局概率指标
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基于DPC-GMM算法的船舶燃油系统故障诊断 被引量:7
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作者 魏一 张跃文 李斌 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2018年第6期147-153,165,共8页
[目的]传统的高斯混合模型(GMM)算法存在收敛速度较慢的固有缺陷,容易产生过拟合现象,导致参数计算陷入局部最优,不能很好地用于船舶燃油系统的故障诊断。[方法]首先,分析GMM算法及参数估计算法,结合密度峰值聚类(DPC)算法,提出一种基于... [目的]传统的高斯混合模型(GMM)算法存在收敛速度较慢的固有缺陷,容易产生过拟合现象,导致参数计算陷入局部最优,不能很好地用于船舶燃油系统的故障诊断。[方法]首先,分析GMM算法及参数估计算法,结合密度峰值聚类(DPC)算法,提出一种基于DPC-GMM算法的船舶燃油系统故障诊断方法;然后,通过训练船舶燃油系统状态所对应的高斯混合模型参数,实现对船舶燃油系统故障的无监督诊断;最后,基于获取的船舶燃油系统故障数据,验证该方法的有效性。[结果]实验结果表明,采用基于DPC-GMM算法的故障辨识准确率高、识别速度快,优于传统的反向传播(BP)神经网络和支持向量机(SVM)诊断算法。[结论]研究结果对船舶燃油系统的故障诊断有重要的指导意义。 展开更多
关键词 故障诊断 高斯混合模型 期望最大化 密度峰值聚类
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基于EM和GMM相结合的自适应灰度图像分割算法 被引量:9
15
作者 罗胜 郑蓓蓉 叶忻泉 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第6期1581-1585,共5页
提出一种阈值自适应、EM方法估计GMM参量的图像分割算法,能够根据图像的内容结合区域和边界两方面的信息自适应地选择阈值,精确地进行图像边界分割.算法首先提取图像的边界,然后根据边界的直方图计算图像的可分割性,由可分割性确定EM方... 提出一种阈值自适应、EM方法估计GMM参量的图像分割算法,能够根据图像的内容结合区域和边界两方面的信息自适应地选择阈值,精确地进行图像边界分割.算法首先提取图像的边界,然后根据边界的直方图计算图像的可分割性,由可分割性确定EM方法的阈值进行GMM分割,最后合并图像的近似区域.实验数据表明,相比其它图像分割算法,以及固定阈值的传统EM算法,本算法的分割结果更为准确. 展开更多
关键词 图像分割 混合高斯模型 期望最大算法 自适应阈值
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融入空间关系的GMM全色高分辨率遥感影像监督分割方法 被引量:7
16
作者 王春艳 徐爱功 +1 位作者 孙川 赵雪梅 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第5期1071-1078,共8页
为了解决高分辨率遥感影像中相同地物目标异质性和空间破碎性增大及不同地物目标的相似性增强所带来的分割新问题,该文提出一种融入空间关系的高斯混合模型(GMM)高分辨遥感影像监督分割方法。该方法首先按分割区域进行监督采样,并通过... 为了解决高分辨率遥感影像中相同地物目标异质性和空间破碎性增大及不同地物目标的相似性增强所带来的分割新问题,该文提出一种融入空间关系的高斯混合模型(GMM)高分辨遥感影像监督分割方法。该方法首先按分割区域进行监督采样,并通过最小二乘法进行直方图拟合,对影像中的每个类别区域建立GMM用来精确表征高分辨遥感影像每个分割区域复杂的地物光谱特征;然后在GMM的概率测度域融入空间关系,使每个像素的区域所属由该像素邻域窗口内所有像素概率测度共同决定,以刻画高分辨率遥感影像中像素间的空间相关性;最后按照最大概率测度原则完成对高分辨率遥感影像的分割。为了验证文中算法的可行性与有效性分别对合成影像及真实高分辨率遥感影像进行分割实验,并和经典的FCM方法及HMRF-FCM方法进行对比,定量与定性的结果证明了文中方法能够提高分割精度。 展开更多
关键词 高分辨率遥感影像 高斯混合模型 空间关系 监督分割
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融合GMM及SVM的特定音频事件高精度识别方法 被引量:5
17
作者 罗森林 王坤 +2 位作者 谢尔曼 潘丽敏 李金玉 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期716-722,共7页
针对特定音频事件识别中持续时间特别短的音频事件漏检概率高、识别速度较慢的问题,提出一种融合高斯混合模型(GMM)及支持向量机(SVM)的特定音频事件识别算法.该方法利用GMM的统计分布描述能力和SVM的推广泛化能力,将GMM和SVM分别识别... 针对特定音频事件识别中持续时间特别短的音频事件漏检概率高、识别速度较慢的问题,提出一种融合高斯混合模型(GMM)及支持向量机(SVM)的特定音频事件识别算法.该方法利用GMM的统计分布描述能力和SVM的推广泛化能力,将GMM和SVM分别识别的结果进行融合处理,以手枪、步枪、机关枪等10类以上枪声为实验数据,无需针对每种枪声生成相应的识别模板,仅需训练生成2个识别模板.实验结果表明,识别准确率达到92.71%.该方法模板数量少,不需要多次训练,算法复杂度较低,不仅便于应用而且可大幅提升识别效率. 展开更多
关键词 音频识别 高斯混合模型(gmm) 支持向量机(SVM) Mel频率倒谱系数(MFCC) 特定音频事件
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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
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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 类别不平衡 高斯混合模型聚类重采样 随机森林 复发预测 弥漫大B细胞淋巴瘤
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基于MFCC和GMM的昆虫声音自动识别 被引量:16
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作者 竺乐庆 张真 《昆虫学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第4期466-471,共6页
昆虫的运动、取食、鸣叫都会发出声音,这些声音存在种内相似性和种间差异性,因此可用来识别昆虫的种类。基于昆虫声音的昆虫种类自动检测技术对协助农业和林业从业人员方便地识别昆虫种类非常有意义。本研究采用了语音识别领域里的声音... 昆虫的运动、取食、鸣叫都会发出声音,这些声音存在种内相似性和种间差异性,因此可用来识别昆虫的种类。基于昆虫声音的昆虫种类自动检测技术对协助农业和林业从业人员方便地识别昆虫种类非常有意义。本研究采用了语音识别领域里的声音参数化技术来实现昆虫的声音自动鉴别。声音样本经预处理后,提取梅尔倒谱系数(Mel-frequency cepstrum coefficient,MFCC)作为特征,并用这些样本提取的MFCC特征集训练混合高斯模型(Gaussian mixturemodel,GMM)。最后用训练所得到的GMM对未知类别的昆虫声音样本进行分类。该方法在包含58种昆虫声音的样本库中进行了评估,取得了较高的识别正确率(平均精度为98.95%)和较理想的时间性能。该测试结果证明了基于MFCC和GMM的语音参数化技术可以用来有效地识别昆虫种类。 展开更多
关键词 昆虫 种类鉴定 声音处理 自动识别 梅尔倒谱系数 混合高斯模型
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基于改进GMM的耳语语音情感识别方法研究 被引量:3
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作者 蒋庆斌 包永强 +1 位作者 王浩 赵力 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2012年第11期73-74,136,共3页
提出一种基于改进GMM模型的耳语情感语音识别方法。该方法在GMM的每个成员通过用矢量量化误差值取代传统GMM的输出概率值来计算模型的得分,使得建模时所需训练数据量减少,并且识别速度有所提高。实验结果表明当训练数据较少时,提出的新... 提出一种基于改进GMM模型的耳语情感语音识别方法。该方法在GMM的每个成员通过用矢量量化误差值取代传统GMM的输出概率值来计算模型的得分,使得建模时所需训练数据量减少,并且识别速度有所提高。实验结果表明当训练数据较少时,提出的新的识别方法的实验结果明显好于传统的GMM方法,证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 耳语语音 高斯混合模型 情感识别
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