一类混合正态分布参数估计的EM算法和数据扩张

从解析的角度得到混合正态分布参数的ML估计是很困难的.通过引入“缺失数据”,利用Little和Schluchter（1985）提出的处理分类和连续数据的方法,给出具有相同协方差阵的混合正态分布参数估计的EM算法和数据扩张算法.     

一种特殊混合分布的参数估计

混合分布是寿命数据分析中的重要的统计模型.讨论一种寿命实验条件下特殊混合分布模型的参数估计.在寿命试验中,应用EM算法计算出了在完全数据场合和截尾数据场合下的的参数估计.     

一种利用混合模型研究基因与疾病问关联的方法

给出了将多位点基因型信息作为混杂因子的协变量,利用混合模型讨论在病例一对照研究中,当被研究群体中存在着分层现象时,被研究基因与疾病之间关联的一种新的方法.在子群体内部满足Hardy-Weinberg平衡时,此方法充分地利用已知信息,用基因标识物将群体分层,并估计出被研究基因与疾病之间的关联性,同时还考虑了多位点基因型数据有缺失的情况.     

一种利用混合模型研究基因与疾病间关联的方法

给出了将多位点基因型信息作为混杂因子的协变量,利用混合模型讨论在病例一对照研究中,当被研究群体中存在着分层现象时,被研究基因与疾病之间关联的一种新的方法．在子群体内部满足Hardy-Weinberg平衡时,此方法充分地利用已知信息,用基因标识物将群体分层,并估计出被研究基因与疾病之间的关联性,同时还考虑了多位点基因型数据有缺失的情况．     

一种改进的路面裂缝图像分割方法

针对公路裂缝检测中的图像分割问题,运用机器学习领域的方法,以裂缝图像为研究对象,在深入分析经典K-Means聚类算法以及高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）之后,提出一个利用全局K-Means和高斯混合模型来对公路裂缝图像进行分割的方法。该方法在全局K-Means聚类算法的基础上,采用改进策略,同时,将传统GMM的每一个概率分布,进一步再细分成单个的概率成分,在辅助变量计算过程中,采用EM算法。仿真图像和实际裂缝图像实验结果显示,本研究得到了比使用传统K-Means算法和普通GMM的分割方法精度更高、稳定性更好的分割结果。     

基于Boosting方法的混合正态模型选择

基于Boosting算法的思想给出了混合正态模型选择的一递归式的算法,该算法可以相对精确地估计出混合模型中成分的个数,还可以得到模型中的参数的估计,从数值例子来看其估计效果比较理想.     

混合分组数据下交叉步进加速寿命试验的参数估计

讨论双应力交叉步进加速寿命试验在获得混合分组数据情况下参数的极大似然估计问题.当产品的寿命服从指数分布,利用EM算法给出参数极大似然估计的迭代式,并提供迭代运算的初值.     

一种改进的混合蝙蝠算法

为解决基本蝙蝠算法中存在的易陷入局部最优且求解精度不足的问题,提出一种改进的混合蝙蝠算法,引入了分组迭代模式和多种速度迭代公式加强了全局搜索能力,更新了种群领域搜索公式的基础上引用了t分布作为种群最优解的领域搜索方式,补足了蝙蝠算法的局部搜索能力,避免了算法陷入局部最优解。通过多个标准测试函数的实验验证改进的混合蝙蝠算法能有效解决基本蝙蝠算法中出现的问题。     

纵向数据的一种稳健同时建模方法（英文）

使用多元t分布,提出了一种分析带有异常值的连续纵向数据的同时建模方法.不同于已有主要推断回归均值的稳健方法,本文旨在通过稳健同时参数化建模来揭示位置参数,边际尺度参数和相依参数的动态变化机制.为了加速极大似然估计过程中EM算法的速度,采用一种基于ECME的最大似然估计求解算法,所得到的估计量被证明具有相合性和渐近正态性.数据分析表明所提方法是有效的.     

利用遗传算法搜索全局最优的一种混合算法

把最速下降法与遗传算法相结合,提出了一种混合算法,该算法能使遗传算法离开“早熟收敛”状态,最终获得全局最优,对算法的收敛性进行了证明,数值仿真表明算法是有效的。     

一种动态共享数据结构的并发访问控制分析方法

共享数据的并发访问控制是并行编程的关键之一,而对动态共享数据结构的细粒度并发访问控制更是其中的难点.针对操作动态数据结构的指针程序,提出一种并发访问控制的分析方法,该方法采用形状图对程序运行时的动态数据结构和指针变量关系建立抽象,通过形状图推导完成对共享单元的访问控制分析.程序员只需要声明指针及指向单元的共享性和数据结构形状特征,编译器利用本文中的方法分析得到共享单元的访问控制点,并添加使用互斥锁进行访问控制的代码.     

一种无需距离函数的数据聚类方法(英文)

数据发掘是人工智能和数据库研究的新兴领域 ,在很多领域有着卓有成效的应用。数据聚类或分割就是其中的一种重要的数据发掘应用。传统聚类方法存在的一个问题是要求分析人员定义距离函数 ,而距离函数并不是总能获得。在本文中 ,我们提出了一种新的无需距离函数的聚类方法     

基于贝叶斯数据融合的多尺度目标识别

针对红外电厂目标识别问题，提出了基于贝叶斯数据融合的多尺度目标识别方法．该方法研究了前视成像末制导过程中图像目标尺度变化引起的视点角度和特征尺度变化规律，建立了分层次的时空特征模型，根据显著性选取目标特征，采用贝叶斯网络把不同尺度下的显著性特征进行融合，得到正确的识别结果．实验表明，该方法能将多尺度目标的不精确、不完整的特征进行融合处理，从而完成了目标的可靠识别．     

一种基于小数据集的贝叶斯网络学习方法

 贝叶斯网络是用来表示不确定变量集合联合分布的图形模型,反映了变量间潜在的依赖关系.从完备数据集和不完备数据集上学习贝叶斯网络是研究的热点之一,要求有大数据集.针对实际应用中常常只能获得小样本数据,提出了基于Bootstrap抽样的网络结构学习的遗传算法,实验结果表明该方法在小数据集上学习贝叶斯网络具有一定的有效性.     

An Efficient Query Rewriting Approach for Web Cached Data Management

0 IntroductionWitmhentth ef oerxp slhosairvineg gr ionwfotrhm oaft itohne iWsW aW k,eythe p rroeqblueirme-.When we deal withthe unprecedented amount of data,we areeasylost in browsing them. Thus , handling these data effi-ciently becomes more difficult than before.Consider the application domain publication retrieval ,which are abundant onthe Web and usually demandlongti meto generate the end-results through the query interfaces pro-vided by search engines .It oftenrequires three steps to de…     

基于主动轮廓线模型的道路矢量与影像配准研究

针对道路矢量与影像空间位置不一致的问题,提出了基于主动轮廓线模型的道路矢量与影像配准方法.此方法利用主动轮廓线模型使道路矢量向影像上的道路特征移动逼近,实现了先验信息匮乏情况下的道路矢量与影像的自动配准,为提高影像地图生产效率提供了一种有效的技术手段.     

基于混合决策树的自适应数据集成方法

文章在深入分析异构Web数据对于统一查询接口的模式匹配问题的基础上,提出一种基于混合决策树的自适应数据集成方法。该方法通过引入可疑实例影响度分析的概念,能够在解决数据源与统一查询接口模式匹配的同时进行可疑实例的划分和分类规则的重列,可提高数据集成的自动化程度及精度;通过在多个领域数据集上的实验结果证明了方法的有效性。     

河南旅游业产业关联效应分析

运用旅游业经济效应中产业关联的有关理论和河南各产业的最新统计数据。从投入结构、销路结构、中间投入率、中间需求率等4个方面。定量分析了河南旅游业的产业关联效应．充分揭示了河南旅游业的发展能在较大程度上拉动其他产业的发展，具有很强的产业关联性。对促进全省经济发展具有重要作用．     

数据仓库的数据流分析

通过分析数据仓库的系统结构 ,对数据仓库系统中的数据流进行分类 ,给出各类数据流在数据仓库系统中的实现功能 ,使数据仓库系统能更方便地管理数据和进行数据仓库管理系统的模块化设计 .     

一种软件过程复用的价值模型分析方法

 为了使软件组织通过软件过程复用快速而高效地建立软件过程模型,提出了一种软件过程复用的价值模型分析方法,在建立软件过程复用价值Petri网模型的基础上通过对模型中软件过程的执行时间和价值的分析来为软件过程的复用提供价值评估指导和决策支持.