基于聚类分析的网络流量高斯混合模型

基于聚类算法对数据对象多个属性综合聚类的特点,研究网络流量的GMM模型及其在数据流尺度上的Log-normal分布。用EM算法研究了具有交互特征的网络流量的分类;通过与K-means算法比较,讨论了EM算法在流量聚类中的适用性;通过平衡和不平衡流量的聚类分析,研究了不同类型流量GMM建模的有效性。研究流量的幂律关系及其在不同尺度间的传递性,用户行为和应用程序特征通过传输层控制协议分解传递到IP层后,在数据包尺度上表现出分形和自相似性,在数据流尺度上表现出Log-normal分布。     

有限混合模型的参数估计

利用EM算法对有限混合模型进行了参数估计,并结合具体实例进行了分析。最后利用EM算法对有限混合模型进行了模拟计算,结果充分显示出EM算法具有运算简单、收敛速度快的特点。     

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.     

关于motif识别的一个更精确的混合模型

Bailey和Elkan（1994）提出了MEME算法进行motif识别．在这个算法中他们用一个二元混合模型来拟合生物序列．但是他们的模型不能准确的描述实际的情况．该文给出了一个多元混合模型,这个模型能更好的描述生物序列的实际情况,还讨论了在这个模型下用EM算法求参数的公式．     

基于椭球等高分布混合模型的聚类方法

为解决有限混合分布模型的聚类分析中分量密度函数选择问题,通过研究广义多元分析理论,提出了基于椭球等高分布混合模型的聚类算法.首先,利用与正态分布有许多相似性质的椭球等高分布族来构造混合分布模型,并引入标签变量,将基于椭球等高分布混合模型的聚类转化为模型参数估计问题;然后,通过极大似然估计法和EM算法进行模型一般变量参数...     

混合广义部分线性加性模型的参数估计

广义部分线性加性模型具有参数和非参数2个部分,并且选择不同连接函数可以得到多种不同加性模型,是一种非常灵活的统计模型.有限混合模型是研究异质性总体的有效工具,扩展性很强,随着计算能力的不断提升,得到越来越广泛应用.本文将这2种模型相结合,提出混合广义部分线性加性模型(MGAPLM).首先给出模型的定义,并在一些温和条件...     

基于图模型方法的ARCH效应检验

应用图模型方法讨论传统时间序列的ARCH(自回归条件异方差)效应,证明了ARCH模型的系数等于变换后模型在给定其它时间序列变量条件下的偏相关系数,并提出了一种新的ARCH效应检验方法.     

混合广义指数分布的参数估计

介绍了混合广义指数分布的失效模型,并运用EM算法给出了模型在完全数据情形下的参数估计方法,最后用数值例子说明了EM算法对本文模型的有效性.     

多个子总体混合分布的参数估计

混合分布是数据分析中一个重要的统计模型,但是利用正规的统计方法如矩估计,极大似然估计等估计模型的参数比较困难,而应用EM算法可研究多个子总体的混合分布在正常工作条件下的参数估计问题.     

一种基于粒子群算法改进的ARCH模型及对国内油价波动的研究

传统的ARCH模型族在参数估计中使用的极大似然估计存在鲁棒性差和易收敛到局部最优解的缺点,为克服传统参数估计的上述缺点,提出了基于粒子群算法改进的智能算法,并利用粒子群算法对国内油价建立了AR(1)-ARCH、AR(1)-TARCH(1)模型.     

混合自回归条件异方差模型的谱分析

线性时间序列模型谱密度的计算可以直接由定义获得,而非线性时间序列模型谱密度的计算目前还没有一般的理论.2001年Wong Chun-shan等将混合自回归(MAR)模型推广到混合自回归条件异方差(MAR-ARCH)模型,并且讨论了该模型的参数估计及模型选择问题,本文导出了MAR-ARCH模型自协方差函数的递推关系式及计...     

广义误差分布下CVaR模型的股市风险研究

以沪深300指数数据为样本,首先利用广义误差分布与正态分布假定下的GARCH模型对我国股票市场收益率波动特征进行定量分析,然后运用CVaR模型对股票市场的风险进行实证研究,并与基于VaR模型的风险测度值进行比较.研究结果表明,广义误差分布假定下的GARCH模型能够更好地反映出我国股票指数收益率尖峰厚尾的特性,而使用CVaR模型则有利于提高金融市场风险测度的准确性.     

对数广义误差分布极值的收敛速度

对数广义误差分布在统计学中应用十分广泛.Liao等人（2012）对对数广义误差分布的尾部特征和最大值的极限分布做了研究;此处,在Liao等人研究的基础上,讨论了同服从对数广义误差分布独立随机变量序列最大值的收敛速度,得到它的逐点收敛速度.     

具强鲁棒性的广义偏差控制

提出一种广义偏差控制律及其实现结构．用一个标称系统给定所要求的动态和稳态性能．其状态与被控系统相应状态之差及其变化率的一种线性组合的ｋ倍，反馈于被控系统的输入端．结果，可使被控系统的参数扰动和外来扰动缩小至１／（１＋ｋｂｍ）．     

基于匹配分布和混合高斯模型的车辆检测算法

为解决高斯混合模型GMM(Gaussian Mixture Model)在车辆检测中存在的车辆断裂等问题,提出了一种基于匹配度分布的混合高斯车辆检测算法.该算法采用c均值聚类法计算混合高斯模型初始值,得到初步的背景模型;匹配度分布的提出充分考虑了背景变化的时间性和空间性的特性;根据前几帧检测结果得到每个点的匹配度分布,对当前图片改变背景学习的规则,去除了干扰,适应了背景的变化.实验结果表明,该算法较传统的混合高斯检测方法检测率平均提高16％以上,使背景也更稳定和准确,克服了车辆检测的断裂以及光照突变等问题,提高了车辆区域检测的准确性.     

基于匹配分布和混合高斯模型的车辆检测算法

为解决高斯混合模型GMM（Gaussian Mixture Model）在车辆检测中存在的车辆断裂等问题, 提出了一种基于匹配度分布的混合高斯车辆检测算法。该算法采用c均值聚类法计算混合高斯模型初始值, 得到初步的背景模型； 匹配度分布的提出充分考虑了背景变化的时间性和空间性的特性； 根据前几帧检测结果得到每个点的匹配度分布, 对当前图片改变背景学习的规则, 去除了干扰, 适应了背景的变化。实验结果表明, 该算法较传统的混合高斯检测方法检测率平均提高16%以上, 使背景也更稳定和准确, 克服了车辆检测的断裂以及光照突变等问题, 提高了车辆区域检测的准确性。     

与粒径分布有关的混合体有效介电常数

提出混合二相体的一种新的电路模型,用于计算浸入相具有粒径分布的混合体有效介电常数;该常数与浸入相粒径分布无关而只和总占空比相关的条件是不同粒径的粒子的局部占空比近似相等．