无失效数据的EM算法

在可靠性统计的定时截尾寿命试验中,最后一个失效时间与定时截尾时刻之间的信息常被忽略.本文利用EM算法来处理这一情形.先用已知数据来估计出未观察到的潜在数据,进而得出可靠性指标的估计.并将EM算法与极大似然估计及修正极大似然估计进行了比较,可以明显看出EM方法优于后两者.最后将EM算法推广到无失效数据情形下,得出无失效数据下的指数分布平均寿命的一个估计.     

基于EM算法的Dirichlet分布的参数估计

为了克服Dirichlet分布的传统估计算法复杂且不能保证有效性的缺陷,将基于Dirichlet分布的随机表示引入缺失数据,构造了EM算法计算参数的极大似然估计,算法简单的同时保证了估计的有效性.最后进行统计模拟,结果表明,本文提出的基于EM算法的Dirichlet分布的参数估计有很好的估计精度.     

基于EM算法的极大似然参数估计探讨

首先介绍了EM算法，然后研究了基于EM算法的混合密度极大似然参数估计，最后利用计算机仿真验证了此算法的收敛性和有效性。     

基于EM算法的光滑参数选择

在非参数建模中,可以通过最小化均方误差（mean squared error）来优化光滑参数λ,即需要刻画出均方误差随λ的变化趋势,进而使均方误差最小的λ值即为最优的估计值,但在实际应用中并不知道回归函数的显示表达式,因此方法具有一定的局限性;通过样条回归模型与混合效应模型之间的关系,结合极大似然理论与EM算法去优化光滑参数λ.     

EM算法理论及其应用

EM算法是一种迭代算法,主要用来计算后验分布的众数或极大似然估计,广泛地应用于缺损数据、截尾数据、成群数据、带有讨厌参数的数据等所谓的不完全数据的统计推断问题。在介绍EM算法的基础上,针对EM算法收敛速度慢的缺陷,具体讨论了加速EM算法：EMB算法和MEMB算法;针对EM算法计算的局限性,给出了EM算法的推广：GEM和MCEM算法。最后给出了EM的实值实例,结果精确。     

递增EM算法的图像聚类

研究在样本子集中实现EM估计的递增EM算法.通过检测子样本的似然判断条件,自动选择样本递增的数量,建立子样本的拟合分布逐步逼进完全样本的高斯模型的过程,改进了传统EM算法在每一步迭代都需要遍历完全样本的计算复杂性以及效率较低的问题.实验结果表明,与EM算法相比,该算法能更早地达到估计值的领域,具有较快的收敛速度,聚类效...     

指数几何混合模型参数的嵌套EM算法

本文介绍了由指数分布和一个截尾分布混合得到的指数几何混合分布模型,简记为EG模型。它的概率密度函数为f（x;β,p）=β（1-p）e-2βx（2-pe-βx）（1-pe-βx）-2,通过直接积分得到该分布的矩为E（xr;β,p）=p-1（1-p）r!β-r[p-1L（p,r）-1]。首先说明了用EM算法在M步中不能求得参数β和p的极大似然估计的显式解,需要用数值解法,然后通过嵌套一个EM算法在另一个EM算法中,外层EM算法是基于混合模型的缺失数据讨论,内层EM算法是针对截尾观测数据的,得到了参数的极大似然估计量。     

含缺失数据线性模型回归系数的约束EM算法

应用EM算法求含缺失数据的约束线性模型回归系数的极大似然估计,该回归系数满足线性不等式约束.我们提出M-步的优化算法,并针对正态模型讨论EM序列的收敛性,最后举例说明算法的应用.     

定时截尾下Weibull分布参数估计的EM算法

在可靠性统计的定时截尾寿命试验中,最后一个失效时间与截尾时刻之间的信息常被忽略.利用EM算法来处理这一情形,得出Weibull分布中尺度参数的迭代解.并将EM算法与传统的极大似然估计进行了比较,可以看出EM算法明显优于传统的极大似然估计.     

指数几何混合模型参数的嵌套EM算法(英文)

本文介绍了由指数分布和一个截尾分布混合得到的指数几何混合分布模型,简记为EG模型。它的概率密度函数为f(x;β,p)=β(1-p)e-2βx(2-pe-βx)(1-pe-βx)-2,通过直接积分得到该分布的矩为E(xr;β,p)=p-1(1-p)r!β-r[p-1L(p,r)-1]。首先说明了用EM算法在M步中不能求得参数β和p的极大似然估计的显式解,需要用数值解法,然后通过嵌套一个EM算法在另一个EM算法中,外层EM算法是基于混合模型的缺失数据讨论,内层EM算法是针对截尾观测数据的,得到了参数的极大似然估计量。     

Toeplitz矩阵相乘的快速算法

利用循环矩阵和反循环阵的性质,给出了两个一般Toeplitz矩阵相乘的快速算法,其运算量级为0(2n2)。     

有向图存在Hamilton圈的必要条件

应用随机过程理论——马尔柯夫链,我们得到有向图存在Hamilton圈的必要条件。一个不可约有向图(?)=(V,E)具有周期d,|V|=n,V能分解成V=C_1+C_2+…+C_d且C_k,K=1,2,…,d,是不相交的非空循环类。如果|C_k|不等于n/d,那么有向图不是一个有向的Hamilton图。     

判断矩阵一致性的一个充要条件

层次分析法在许多领域已广泛应用，然而，其判断矩阵的一致性检验尽管有许多方法，如最小二乘法、特征根法等，但都没有一个客观标准，本文证明了判断矩阵的一致性的一个充要条件，并在此充要条件的基础上，提出了一种直接进行排序权向量计算的方法，并得到了实例检验．     

修正Gauss - Seidel 迭代法(MGS) 的收敛条件

设矩阵A是奇异肘矩阵具有Frobenius标准型,相容线性方程组为Ax=b．给出了修正Gauss—Seidel迭代法(MCS)收敛的一些充分条件,推广了一些最新的结果。     

有限元方法收敛的充要条件

给出了协调元以及非协调元方法收敛性的充要条件。     

EM制剂在西瓜上的应用研究

利用河南科瑞腐植酸有限公司引进生产的日本ＥＭ制剂,在河南省中牟县进行了西瓜小区对比试验。结果表明,ＥＭ制剂对西瓜具有显著的防病、增产、增糖效果。     

黎曼——斯蒂阶积分存在的一个充要条件

实函中证明了[a b]上的有界函数f(x)黎曼可积的充要条件是f(x)不连续点所成之集的勒贝格测度为零。关于黎曼——斯蒂阶积分也有类似定理:f(x)在[a,b]上有界,α(x)为[a,b]上的有界变差函数,则f(x)在[a,b]上关于a(x)黎曼——斯蒂阶可积的充要条件是α(x)在f(x)不连续点所成之集上的全变差为零。本文就是给出这个定理的一个证明。     

关于外测度有限可加性的一个充要条件

给出了一个关于外测度有限可加性的充要条件，从而有助于深入理解测度与外测度两个重要概念之间的区别与联系。     

关于max—min模糊关系方程有唯一解的充要条件

指出模糊关系方程的一个重要结论的纰漏,并提出了有关ｍａｘ＿ｍｉｎ模糊关系方程有唯一解的充要条件．     

截断正态分布参数估计的EM算法

用ＥＭ算法解决了截断正态分布参数的估计问题．在Ｍ步计算时，对算法提出了修正．实例计算与计算机模拟表明，修正后的算法属于广义ＥＭ算法（ＧＥＭ算法）．