ACPH分布数据拟合的封闭形式EM算法

ACPH(Acyclic continuous phase type)分布类在[0,+∞)上的全体连续概率分布函数类中稠密,是具有通用性的概率分布类.提出采用EM(Expectation maximization)算法解决ACPH分布的数据拟合问题,给出了ACPH分布数据拟合的封闭形式EM算法,并通过6个拟合实例验证了该方法的有效性.     

基于EM算法的有监督LVQ神经网络及其应用

针对监督LVQ神经网络存在神经元未被充分利用以及输入样本和竞争单元之间的信息被浪费等问题。通过将EM算法引入到LVQ神经网络中,提出了基于EM聚类算法的有监督LVQ神经网络(即EMLVQ网络),从而弥补了LVQ神经网络的不足且具有EM算法提取样本信息精确的优点。通过参数的简化可以得到EMLVQ算法是软竞争格式(SCS)的一种推广。最后将它们应用于说话人辨识。实验表明,EMLVQ神经网络辨识说话人取得了很好的效果。     

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。     

REDUCED FORM OF YANG-MILLS EQUATION OFSU(2) ON R~(3,1)

1.NotationsLetR3,1betheMinkowskifour-dimensionalspacewithcoordinatesx=(x')x',x',x').ThemetricdsZ=Zgijdx'dxjofR3'1isgivenbygll=gab=gb3=l,g'=--1,andgij~0fori/j.Letgi(2)betheLiealgebraofgroupSU(2).Theanti-Hermitianrepresentationsofabasisofgi(2)aretakenasfollows:inwhichi=n.Theconnectionisa1-forminwhichThereare12unknownfunctionsA,Thecurvaturetensorsaregivenbyinwhichoj=0/oxj,j=l,2,3,4.TheYang-MillsequationofSU(2)onR3)1is(see[1])TheYang-Millsequationconsistsof12equationsYMjk=0,j~1,2,3,4,k~…     

EM算法在Wiener过程随机参数的超参数值估计中的应用

Wiener过程广泛用于产品的性能退化建模,为了便于Bayesian统计推断大都采用随机参数的共轭先验分布。针对目前的二步法得到的超参数先验估计值精度不高的问题,研究了最大期望(expectation maximization,EM)算法在Wiener过程超参数先验估计中的应用。EM算法将随机参数作为隐含变量对先验信息进行整体处理,利用随机参数的期望值代替其估计值,通过Expectation和Maximization组成的递归迭代过程寻找超参数的估计值。仿真实验表明,EM算法相比于二步法提高了估计精度,特别是在采样数量较少时EM算法具有较大的精度优势。GaAs激光器实例应用表明EM算法不但具备很好的收敛性而且有良好的工程应用价值。     

优化灰导数白化值的GM(1,1)建模法

提出了以向前差商和向后差商的优化加权平均值作为灰导数白化值建立 GM( 1 ,1 )的方法 ,证明了该建模法具有线性变换一致性 .计算实例表明该建模法具有较高的建模精度.     

《中国优秀博硕士论文全文数据库》(CDMD)总体介绍

CDMD由中国学术期刊 (光盘版 )电子杂志社与清华同方光盘股份有限公司共同研制 ,得到了国务院学位办与全国近3 0 0家博士培养单位的大力支持与协助。 CDMD具有覆盖学科广、文献量大、收录质量高、全文收录、每日更新、使用方式灵活等特点 ,是我国最具权威的优秀学位论文全文数据库。1　简介CDMD覆盖理工、农林、医卫、社会科学各学科 ,精选收录全国近 3 0 0家博士授予单位 ,2 0 0 0 -2 0 0 1年的论文全文近 3 0 0 0 0册 ,其中“2 1 1工程”高校的收录率达 80 %。 CDMD按学科划分为 9大专辑出版 ,今后 ,每年精选增加论文全文 2 0 0 0 …     

非线性优化GM(1,N)模型及其应用研究

GM(1,N)模型在因素一次累加弱化系统指标间波动性和灰性的基础上,建立了各因素线性关系的灰色模型,但其强制性的线性假设以及不够完善的求解方法致使其实际运用较少. 为解决这类问题,文章提出了两个非线性优化的GM(1,N)模型--非线性GM(1,N,x_1~((0)))和GM(1,N,x_1~((1)))模型,即在GM(1,N)白化方程的基础上建立因素间非线性关系,并通过BP网络拟合,最终得出拟合结果和预测值.进一步证明了两种非线性GM(1,N)模型均属于GM(1,N)的派生形式,并提出了运用非线性优化GM(1,N)模型进行指标预测的具体方法. 最后通过一个实例进一步表明该模型的可行性与优化性.     

非线性优化GM(1,N)模型及其应用研究

GM(1,N)模型在因素一次累加弱化系统指标间波动性和灰性的基础上,建立了各因素线性关系的灰色模型,但其强制性的线性假设以及不够完善的求解方法致使其实际运用较少。 为解决这类问题,文章提出了两个非线性优化的GM(1,N)模型--非线性GM(1,N,x(0)1)和GM(1,N,x(1)1)模型,即在GM(1,N)白化方程的基础上建立因素间非线性关系,并通过BP网络拟合,最终得出拟合结果和预测值。进一步证明了两种非线性GM(1,N)模型均属于GM(1,N)的派生形式,并提出了运用非线性优化GM(1,N)模型进行指标预测的具体方法。 最后通过一个实例进一步表明该模型的可行性与优化性。     

基于朴素贝叶斯和EM算法的软件工作量缺失数据处理方法

软件工作量数据缺失是软件工作估算的一个难题.本文在朴素贝叶斯模型和EM(expectation maximization)算法的基础上,提出了针对软件工作量数据缺失的处理方法.首先,本文介绍了数据缺失的内在机理;然后,本文提出了基于朴素贝叶斯和EM算法的软件工作量预测的方法;之后,本文提出了两种软件工作量数据缺失处理方法:容忍数据缺失方法和修复缺失数据方法;最后,本文利用ISBSG和CSBSG软件工作量数据集验证了本文所提出的数据缺失处理方法.实验结果表明:本文所提出的两种缺失数据处理方法的性能要优于MINI修复方法结合SVM的分类模型;修复缺失数据方法的预测性能要优于容忍数据缺失方法;对于两个数据集来说,其每一类别的工作量数据都来自于一个高斯组件.     

层次分析新标度法

针对（０,２）ＥＭ法及（１／９,９）ＥＭ法的不足,提出了效果较好的（－２,２）ＥＭ法。     

Video segmentation using multiple features based on EM algorithm

Object-based video segmentation is an important issue for many multimedia applications. A video segmentation method based on EM algorithm is proposed. We consider video segmentation as an unsupervised classification problem and apply EM algorithm to obtain the maximum-likelihood estimation of the Gaussian model parameters for model-based segmentation. We simultaneously combine multiple features (motion, color) within a maximum likelihood framework to obtain accurate segment results. We also use the temporal consistency among video frames to improve the speed of EM algorithm. Experimental results on typical MPEG-4 sequences and real scene sequences show that our method has an attractive accuracy and robustness.     

EM 算法的拟N ew ton 加速方法

ＥＭ算法是从不完全数据求参数极大似然估计的一种迭代方法。ＥＭ算法简单,但收敛慢。本文讨论了一个加速收敛的算法。     

Improved H-infinity channel estimator based on EM for MIMO-OFDM systems

H-infinity estimator is generally implemented in timevariant state-space models,but it leads to high complexity when the model is used for multiple input multiple output with orthogonal frequency division multiplexing (MIMO-OFDM) systems.Thus,an H-infinity estimator over time-invariant system models is proposed,which modifies the Krein space accordingly.In order to avoid the large matrix inversion and multiplication required in each OFDM symbol from different transmit antennas,expectation maximization (EM) is developed to reduce the high computational load.Joint estimation over multiple OFDM symbols is used to resist the high pilot overhead generated by the increasing number of transmit antennas.Finally,the performance of the proposed estimator is enhanced via an angle-domain process.Through performance analysis and simulation experiments,it is indicated that the proposed algorithm has a better mean square error (MSE) and bit error rate (BER) performance than the optimal least square (LS) estimator.Joint estimation over multiple OFDM symbols can not only reduce the pilot overhead but also promote the channel performance.What is more,an obvious improvement can be obtained by using the angle-domain filter.     

F117A隐身飞机的电磁散射特性研究

针对F117A隐身飞机通过独特的几何外形设计来实现隐身的特点,利用网络并行FDTD方法,在网络并行计算系统平台上,计算和分析了其电磁散射特性,包括低频散射特性、高频散射特性、俯仰特性、双基地特性和时域波形特性,同时还给出与微波暗室实测结果的比较,验证了计算结果的正确性。通过计算获得了一些有价值的数据和结论,为反隐身雷达设计提供了理论依据。