面向协同过滤的真实偏好高斯混合模型

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.     

基于多变量高斯过程模型的贝叶斯建模与稳健参数设计

针对模型预测偏差和波动的稳健参数设计问题,在多变量高斯过程(multivariate Gaussian process,MGP)建模的框架下,结合质量损失函数和非线性优化约束方法构建一个新的多响应优化模型.首先,利用成对估计方法获得超参数近似值,构建多变量高斯模型;其次,结合MGP模型特征,构造充分考虑响应波动因素的质量损失函数.利用蒙特卡罗模拟方法,获得响应落入指定区间的期望概率;然后,以期望概率为约束,结合本文所提质量损失函数建立优化模型;最后,利用全局优化算法进行寻优,获得考虑响应期望概率的优化结果.实际案例和软件仿真表明,该方法综合权衡了预测偏差和预测波动引起的不确定性对优化结果的影响.获得了兼顾质量损失和期望概率最优均衡解,从而实现稳健参数设计.     

基于高斯混合模型图像局部自适应去噪算法

针对传统阈值小波去噪方法未考虑小波域尺度内和尺度间系数相关性的问题,采用基于小波域统计模型的新型去噪方法,图像小波域的先验统计模型采用高斯混合尺度模型。在计算信号的协方差矩阵时,对图像分块并用椭圆窗滑动求局部协方差矩阵,以达到局部自适应的去噪目的。实验表明,该方法与在子带内求协方差矩阵的方法相比,去噪效果有所提高。     

基于改进高斯混合模型的热工过程异常值检测

热工过程异常数据检测是进行系统建模、控制、优化的基础,也是数据处理的重要组成部分。提出一种基于改进高斯混合模型的无监督热工过程异常值检测算法,利用每一维高斯分量捕获一类特定工况数据集群,通过添加惩罚约束因子修正传统模型的后验概率密度,对误检、漏检项加以惩罚,并根据与集群的相关性差异实现异常数据的识别。仿真实验结果表明,模型在多种误差条件下均可准确定位异常数据位置,具有很强的泛化性能,同时相较于传统高斯混合模型,误检、漏检点的检测效果总体提升了37.8%和15%,反映出模型改进的有效性。     

基于RBF神经网络的高斯混合近似算法

在分析RBF神经网络基本结构的基础上,提出一种基于RBF神经网络求解非高斯概率密度近似为高斯概率密度和的方法.该方法通过选取高斯函数作为神经网络的径向基函数,提取训练好的网络参数,运用这些参数构建混合成分的函数模型.理论分析与仿真证明,与传统采用EM近似算法相比,该算法具有求解跟初值的选取无关、能避免发散、收敛快的特点.     

基于高斯混合EM聚类的多编队航迹起始方法

针对现有航迹起始方法难以对编队目标进行有效航迹起始的问题,在Hough变换法及其衍生算法基础上,提出基于Hough变换和高斯混合最大期望(expactation maximazation,EM)聚类的多编队目标航迹起始方法。该方法首先利用量测数据的时序信息和目标的运动参数进行筛选,剔除大量虚假量测;再对筛选后的量测数据进行Hough变换,得到初步航迹信息;然后利用相异度矩阵对所得航迹进行预聚类,完成聚类中心初始化;最后进行高斯混合EM聚类,得到聚类结果。仿真结果表明,与Hough变换法及其衍生算法相比,该方法能够快速有效地起始编队目标的航迹,解决了目标密集带来的航迹起始混乱问题。     

基于高斯混合过程的空间机器人任务空间预测控制方法

针对空间机器人的精准操控需求和任务空间控制问题,提出了一种基于高斯混合过程的模型预测控制方法。在建立的空间机器人标称模型基础上,考虑实际工作过程中由于关节摩擦、参数测量误差导致的建模误差,利用高斯混合过程对标称模型的不确定性进行精确、高效的分析和修正。其次,基于修正后的模型提出了非线性模型预测控制方法,在考虑实际物理约束,如关节限位、输入饱和等的情况下,实现了空间机器人基座和机械臂末端位姿对期望轨迹的直接精准跟踪。最后,考虑航天器在轨操控中的推力器冗余配置问题,设计了推力分配方案,并通过仿真结果校验了所设计控制方法的有效性。     

光纤陀螺温度和标度因数非线性误差建模研究

分析了开环光纤陀螺(O-FOG)的温度和非线性特性,以时间、温度和输入角速率为参量得到O-FOG的温度和标度因数非线性误差的混合模型,并设计了一种能够同时辨识这些参数的实验方法和数据处理方法,通过大量温度速率实验,辨识出O-FOG的温度和非线性混合模型,利用该模型对陀螺进行补偿验证,结果表明,补偿后的O-FOG克服了温度和非线性对其测量精度的影响,使它在全温度和全速率下的测量精度得到了极大提高,证明了该方法的可行性。     

PEMFC混合模型的建模及其稳态仿真

模型和仿真是设计最优燃料电池系统的有利工具。本文提出了一种新型的混合燃料电池模型,该混合模型包括机理部分和黑箱部分(即神经网络部分)。其中,机理部分用来体现大家所熟知的PEMFC性能,神经网络部分用来表现大家所不知或者不能用机理模型来表现的PEMFC性能,从而使该模型能更好的再现PEMFC的各种特性。为了验证该混合模型的有效性,在Matlab/Simulink环境下进行了不同阴极压力和温度下的仿真实验,结果证明了该混合模型的正确性。该混合模型与实验数据、机理模型和ANN模型的比较实验,表明混合模型具有比单独的机理模型或神经网络模型更高的精度。     

异常值和未知观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器

给出了对异常值和未知分布的观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器.分析表明当以Huber损失函数替代推导卡尔曼滤波器最大后验准则中观测误差的l2范数时,就构造了一个新的准则.由于Huber损失函数可同时描述l1和l2范数,因此由这个新准则推导的卡尔曼滤波器,在具有传统卡尔曼滤波器性质的同时,也有了l1范数对异常值鲁棒的特性.而当含...     

Multi-resolution image segmentation based on Gaussian mixture model

1. INTRODUCTION Image segmentation, which groups an image’s pixels into some homogeneous regions with respect to one or more characteristics such as gray-level, color and texture, is a basic and challenging problem in image processing. Many researchers have devoted their efforts to this problem and many segmentation algorithms have been proposed[1], histogram based thresholding algorithm, edge detection method and region growing and merging method for instance. Gaussian mixture model bas…     

Fault tolerant control based on stochastic distribution via RBF neural networks

A new fault tolerant control (FTC) via a controller reconfiguration approach for general stochastic nonlinear systems is studied. Different from the formulation of classical FTC methods, it is supposed that the measured information for the FTC is the probability density functions (PDFs) of the system output rather than its measured value. A radial basis functions (RBFs) neural network technique is proposed so that the output PDFs can be formulated in terms of the dynamic weighings of the RBFs neural network. As a result, the nonlinear FTC problem subject to dynamic relation between the input and the output PDFs can be transformed into a nonlinear FTC problem subject to dynamic relation between the control input and the weights of the RBFs neural network approximation to the output PDFs. The FTC design consists of two steps. The first step is fault detection and diagnosis (FDD), which can produce an alarm when there is a fault in the system and also locate which component has a fault. The second step is to adapt the controller to the faulty case so that the system is able to achieve its target. A linear matrix inequality (LMI) based feasible FTC method is applied such that the fault can be detected and diagnosed. An illustrated example is included to demonstrate the efficiency of the proposed algorithm, and satisfactory results have been obtained.     

Blind source separation of ship-radiated noise based on generalized Gaussian model

1 .INTRODUCTIONBlind source separation (BSS) in signal processinghas received considerable attention from many re-searchers .It is a fundamental problem in signalprocessing with a large number of extremely di-verse applications such as multi-user communica-tions ,speech signal processing, array processingand medical signal processing including ECG,MEGand EEG. The general goal of blind sourceseparation (BSS) is to separate the statistically in-dependent , unknown source signals from t…     

基于高斯过程模型的多响应稳健参数设计

针对高维试验数据的稳健参数设计问题, 在高斯过程(Gaussian process, GP)的建模框架下, 采用部分平行的GP(parallel partial GP, PPGP)模型来构建试验因子与多质量特性之间的响应曲面, 在此基础上运用多元质量损失函数作为优化指标来获得可控因子的最佳参数设计值。并且以一个经典仿真算例和两个实际案例验证了所提方法的有效性和优劣性。研究结果表明,与独立建模的单变量GP模型或Kriging模型比较而言, 所提方法不仅能够有效地处理高维试验数据的建模与参数优化问题, 而且能够获得更为稳健的优化结果, 运行效率更高。     

使用高斯分布估计策略的改进樽海鞘群算法

针对樽海鞘群算法在求解复杂优化问题时存在种群多样性减弱、易于陷入局部最优等不足, 提出了一种使用高斯分布估计策略的改进樽海鞘群算法(salp swarm algorithm using elite pool strategy and Gaussian distribution estimation strategy, GDESSA)。首先提出一种精英池选择策略, 领导者位置在每次更新时随机从精英池中选择一个个体作为食物源, 增强领导者的探索能力, 丰富种群多样性。其次利用高斯分布估计策略对追随者公式进行改进, 通过拟合优势群体信息, 修正种群进化方向, 增强算法的寻优能力。使用CEC2017测试函数对改进算法进行测试, 并通过统计分析、收敛性分析、稳定性分析、Wilcoxon检验、Friedman检验、Iman-Davenport检验评估改进算法性能。仿真结果表明: 本文提出的改进策略能有效提高算法性能; 提出的改进算法相比其他算法, 具有更快的收敛速度和更好的收敛精度。     

基于混合Wishart分布MRF分割的极化SAR图像海岸线检测

针对基于Wishart分布马尔可夫场(Markov random field, MRF)海陆分割存在海面和陆地整体区域无法使用单一Wishart分布描述的问题,提出了一种基于混合Wishart分布的极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像海岸线检测方法。该方法首先对极化SAR总功率边缘能量采用两区域Ostu阈值分割得到初始海陆分割结果,然后采用混合Wishart分布描述陆地和海面区域,通过基于混合Wishart分布MRF两区域分割迭代计算实现海陆精确分割。最后对经过水域合并处理的海陆分割结果进行边界跟踪实现海岸线检测。分别使用了RADARSAT2中国海南陵水地区和新加坡部分地区极化SAR数据进行实验,实验结果证明提出方法比基于Wishart分布MRF分割方法更加精确和鲁棒。     

基于核密度估计高斯混合PHD滤波的多目标跟踪算法

针对多目标跟踪系统中传统算法目标估计精度较低的问题,提出了基于核密度估计的高斯混合概率假设密度（probability hypothesis density, PHD）滤波算法。在该算法中,经过剪枝、合并后,引入核密度估计理论的Mean shift算法,对高斯混合PHD分布密度函数进行核密度估计,取代了传统算法中的状态估计方法。最后,选择估计后得到的峰值作为目标状态估计值。仿真结果表明,基于核密度估计的高斯混合PHD滤波算法比传统算法具有更高的估计精度。