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描述最大似然参数估计问题,介绍如何用EM算法求解最大似然参数估计.首先给出EM算法的抽象形式,然后介绍EM算法的一个应用:求隐Markov模型中的参数估计.用EM算法推导出隐Markov模型中参数的迭代公式. 相似文献
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从最优化理论的角度来看,目前求解图像分割的测地线活动轮廓(geodesic active contour,GAC)模型大多采用固定步长的最速下降算法.而众所周知,该算法收敛速度较慢,这在能量泛函的梯度较小时尤为明显.对求解GAC模型的快速算法进行了研究.首先,回顾了GAC模型的演化方程;随后,将共轭梯度(conjugate gradient,CG)算法引入到GAC模型的求解中,形成一种新的求解图像分割问题的数值方法,即GAC模型的CG算法;最后,通过试验对比传统的数值方法,表明CG算法具有良好的收敛性. 相似文献
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本文对于线性函数关系EV模型定义了$t$\,-型回归估计, 并对于普通线性模型和线性函数关系EV模型给出了计算$t$\,-型回归估计的EM算法, 同时获得了估计的相合性\bd 模拟结果表明由EM算法获得的$t$\,-型回归估计的表现良好. 相似文献
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混合模型已成为数据分析中最流行的技术之一,由于拥有数学模型,它通常比聚类分析中的传统的方法产生的结果更精确,而关键因素是混合模型中子总体个数,它决定了数据分析的最终结果。期望最大化(EM)算法常用在混合模型的参数估计,以及机器学习和聚类领域中的参数估计中,是一种从不完全数据或者是有缺失值的数据中求解参数极大似然估计的迭代算法。学者们往往采用AIC和BIC的方法来确定子总体的个数,而这两种方法在实际的应用中的效果并不稳定,甚至可能会产生错误的结果。针对此问题,本文提出了一种利用似然函数的碎石图来确定混合模型中子总体的个数的新方法。实验结果表明,本文方法确定的子总体的个数在大部分理想的情况下可以得到与AIC、BIC方法确定的聚类个数相同的结果,而在一般的实际数据中或条件不理想的状态下,碎石图方法也可以得到更可靠的结果。随后,本文将新方法在选取的黄石公园喷泉数据的参数估计中进行了实际的应用。 相似文献
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吴刘仓杨松琴戴琳 《高校应用数学学报(A辑)》2018,(1):36-44
混合专家回归模型广泛应用于异质总体数据的分类,聚类及回归分析中.研究基于偏正态数据,提出了联合位置与尺度混合专家回归模型,该模型同时对位置,尺度和混合比例参数建模,应用MM算法和EM算法研究了该模型参数的极大似然估计.通过随机模拟和实例分析说明了该模型和方法的有效性与实用性. 相似文献
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在电子屏幕的生产中,缺陷检测是生产线中重要一环.目前很多生产线仍然通过人工观察的方式,其结果依赖人工经验而不稳定,且生产成本高,因而人工检测需通过机器智能技术替换.针对工业生产中要求简单可靠、准确实时,且需快速应用于新生产线的特点,文章设计了一种基于图像处理的屏幕缺陷检测算法.基于新的边缘检测算法,通过比较正常区域与有... 相似文献
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针对传统的几何活动轮廓模型在分割具有凹形边界时,演化曲线不能准确定位的缺点,提出了一种改进的几何活动轮廓模型,该模型通过在原模型的演化方程中增加一个正的常数项,使得演化曲线在未到达目标边界时,加速曲线演化,而在到达边界附近时,该加速项逐渐减小为零,从而能够很好的完成对凹形边界的分割.实验证明,该方法不仅能够分割具有凹形边界的目标,还能够使演化过程加速,提高几何活动轮廓模型的分割速度. 相似文献
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本文从供应链上企业的生产和客户需求的不确定性出发,提出了物流配送网络选址优化问题的带模糊约束规划的数学模型,并结合算法的特点提出其对应的混合遗传求解算法,模拟结果表明此算法可得到质量更高的优化解. 相似文献
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