应用Dirichlet分布的概率假设密度多目标跟踪

针对多目标跟踪算法对多目标状态提取的需求,提出了一种基于Dirichlet分布的概率假设密度滤波器多目标状态提取方法.该算法利用负指数Dirichlet分布的不稳定性来极大似然估计多目标状态;利用期望极大化算法搜寻极大似然解,同时利用Dirichlet分布驱使不相关分量消亡;为了平衡成功初始化与减少算法时间开销的要求,利用k-d树初始化Dirichlet分布.仿真结果表明,基于Dirichlet分布的概率假设密度滤波器多目标状态提取算法在多目标跟踪中优于已有算法.     

基于EM算法的无失效数据的参数估计

利用EM算法,在无失效数据样本下,对指数分布和Weibull分布的参数进行估计,得到了参数所满足的非线性方程或方程组.并利用EM算法的收敛性,保证用迭代的方法得到的非线性方程或方程组的近似解,正是收敛于参数真值的估计.最后对实际数据进行模拟计算,得到了合理的结果.     

双边定时截尾下指数威布尔分布的参数估计

基于双边定时截尾样本,考察了指数威布尔分布的极大似然估计,由于无法得到似然方程的显式解的表达式,所以证明了解的唯一存在性.用EM算法可以处理不完全数据下参数的估计问题,得到了EM算法估计的迭代式.用R软件进行了随机模拟,结果表明当样本容量n较大时,采用极大似然估计较为准确,当样本容量n较小时,采用EM算法估计较为准确.     

双边定时截尾样本下复合瑞利分布的参数估计

利用极大似然法和EM算法研究了双边定时截尾样本下复合瑞利分布参数的极大似然估计.给出了参数的极大似然估计的存在唯一性证明和参数的EM迭代公式,借助Louis算法得到了EM估计的近似区间,随机模拟结果表明极大似然估计与EM估计相比,估计值较接近真值.     

复合泊松分布参数估计的EM算法

复合泊松分布是非寿险精算中的重要理赔模型,利用正规的统计方法(如极大似然估计)估计模型的参数往往比较困难,而矩估计的精度在大样本下才能有令人满意的结果.本文应用EM算法研究了复合泊松分布的参数估计问题,给出了参数满足的方程,并给出了参数的矩估结果,对两种参数估计结果,通过计算机模拟,表明EM算法对参数的估计更为有效,且EM算法在小样本下就能得到较好的估计效果.     

基于EM算法的不完全疲劳寿命数据可靠性分析

针对随机截尾寿命数据模型的参数估计,提出基于EM算法的通用算法,并以疲劳寿命计算中所常用的二参数威布尔分布模型为例,给出基于EM算法的寿命数据拟合通用方法。另外对于服从复杂分布模型的数据,则采用与蒙特卡洛法相结合的EM算法。最后通过计算模拟的不完全疲劳寿命数据,验证了EM算法对于随机截尾寿命数据模型参数估计的有效性。     

混合瑞利分布的参数估计

混合瑞利分布是一类重要的统计模型,应用EM算法对混合瑞利分布的参数进行估计,得到了在完全数据下和截尾数据下参数的估计迭代公式,并通过数据模拟说明EM算法对参数估计的可行性.     

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.     

极值分布右截尾线性回归模型参数的极大似然估计

本文对右截尾数据的线性回归模型,在误差服从极值分布条件下,先给出其参数极大似然估计的一般迭代算法,然后证明了尺度参数为常数时EM算法与该一般迭代算法的一致性,保证了迭代的收敛.     

基于EM算法相关噪声模型估计的Wyner-Ziv分级视频编码

文中提出了一种基于EM算法的相关噪声模型估计的Wyner-Ziv分级视频编码方法,基本层用复杂度相对较低的DISCOVER相关噪声模型参数估计方法,保证了基本的图像质量;增强层利用EM算法在线学习,建立相关噪声模型.实验结果表明,文中提出的噪声模型估计算法与DISCOVER的噪声模型相比,在相关噪声分布有拖尾现象时,能使编码器的率失真性能明显提高.