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基于分类的加速EM缺失数据填充算法 预览
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作者 孙华艳 李业丽 +1 位作者 字云飞 韩旭 《北京印刷学院学报》 2019年第2期61-65,共5页
在数据挖掘的整个过程中,EM算法因其数值计算的稳定性、实现上的简单性,可靠的全局收敛性,被广泛应用于处理数据不完整问题。针对EM算法收敛速度慢,算法高度依赖初始值的选择,使用KNN算法的分类结果作为EM算法的初始使用范围,KNN算法根... 在数据挖掘的整个过程中,EM算法因其数值计算的稳定性、实现上的简单性,可靠的全局收敛性,被广泛应用于处理数据不完整问题。针对EM算法收敛速度慢,算法高度依赖初始值的选择,使用KNN算法的分类结果作为EM算法的初始使用范围,KNN算法根据挖掘目的的不同选择不同的特性,然后利用增量式EM(IEM)算法按E步M步迭代反复求精,快速有效地得出填充缺失数据的最优值;该算法大大加快了收敛速度,加强了聚类的稳定性,数据填充效果显著。 展开更多
关键词 KNN分类 EM算法 增量式EM算法 收敛速度 稳定聚类 缺失数据填充
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时变平坦衰落SIMO信道中的信噪比盲估计 预览
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作者 李涛 许华 蒋磊 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2019年第5期70-73,共4页
针对恒包络信号在时变平坦衰落单输入多输出(SIMO)信道下的信噪比盲估计问题,提出一种基于 EM(Expectation-Maximization)算法的改进 M2M4-EM 算法。利用 EM 算法的迭代期望值最大化思想,推导了 SIMO 信道下 EM 算法的闭式解。为进一步... 针对恒包络信号在时变平坦衰落单输入多输出(SIMO)信道下的信噪比盲估计问题,提出一种基于 EM(Expectation-Maximization)算法的改进 M2M4-EM 算法。利用 EM 算法的迭代期望值最大化思想,推导了 SIMO 信道下 EM 算法的闭式解。为进一步改善性能,通过接收信号的二阶和四阶矩(M2M4)对 EM 算法进行初始化。仿真结果表明, M2M4-EM 算法在较宽的信噪比范围内具有较好的估计精度和较快的收敛速度。 展开更多
关键词 时变平坦衰落 SIMO信道 信噪比盲估计 EM算法 M2M4算法
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基于EM和GMM的朴素贝叶斯岩性识别 预览
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作者 赵铭 金大权 +2 位作者 张艳 高世臣 仲婷婷 《计算机系统应用》 2019年第6期38-44,共7页
朴素贝叶斯分类器可以应用于岩性识别.该算法常使用高斯分布来拟合连续属性的概率分布,但是对于复杂的测井数据,高斯分布的拟合效果欠佳.针对该问题,提出基于EM算法的混合高斯概率密度估计.实验选取苏东41-33区块下古气井的测井数据作... 朴素贝叶斯分类器可以应用于岩性识别.该算法常使用高斯分布来拟合连续属性的概率分布,但是对于复杂的测井数据,高斯分布的拟合效果欠佳.针对该问题,提出基于EM算法的混合高斯概率密度估计.实验选取苏东41-33区块下古气井的测井数据作为训练样本,并选取44-45号井数据作为测试样本.实验采用基于EM算法的混合高斯模型来对测井数据变量进行概率密度估计,并将其应用到朴素贝叶斯分类器中进行岩性识别,最后用高斯分布函数的拟合效果作为对比.结果表明混合高斯模型具有更好的拟合效果,对于朴素贝叶斯分类器进行岩性识别的性能有不错的提升. 展开更多
关键词 概率密度估计 EM算法 朴素贝叶斯分类器 岩性识别
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基于贝叶斯网络的水电机组振动故障诊断研究 被引量:1
4
作者 刘东 王昕 +2 位作者 黄建荧 张晓静 肖志怀 《水力发电学报》 CSCD 北大核心 2019年第2期112-120,共9页
水电站的状态监测系统积累了大量的监测数据,但由于现场专家缺乏,目前这些数据没有得到很好的利用,如何挖掘这些数据并结合专家经验对水电机组进行故障诊断是本文研究的重点。本文提出了一种基于贝叶斯网络的水电机组振动故障诊断模型... 水电站的状态监测系统积累了大量的监测数据,但由于现场专家缺乏,目前这些数据没有得到很好的利用,如何挖掘这些数据并结合专家经验对水电机组进行故障诊断是本文研究的重点。本文提出了一种基于贝叶斯网络的水电机组振动故障诊断模型。根据专家经验获得贝叶斯网络结构和部分节点参数,通过SOM神经网络对数据信号进行离散化处理,利用EM算法参数学习获得其他节点的概率分布,搭建基于贝叶斯网络的子系统模型,并将子系统模型整合成完整的系统模型。文章最后通过设计试验,验证了所建模型诊断结果的正确性和合理性。 展开更多
关键词 水电机组 振动 故障诊断 贝叶斯网络 SOM神经网络 EM算法
EM算法下飞机IDG删失数据的可靠性分析 预览
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作者 孔祥芬 张利寒 蔡峻青 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2019年第7期1138-1142,共5页
为了更为精确地分析随机删失情况下故障数据的可靠性,本文以统计学理论为支撑,提出将期望-极大值(Exception maximization,EM)算法应用于随机删失数据的还原处理过程中。采集B737NG飞机IDG部件故障数据,利用K-M估计法及MATLAB软件确定... 为了更为精确地分析随机删失情况下故障数据的可靠性,本文以统计学理论为支撑,提出将期望-极大值(Exception maximization,EM)算法应用于随机删失数据的还原处理过程中。采集B737NG飞机IDG部件故障数据,利用K-M估计法及MATLAB软件确定其寿命分布类型为两参数威布尔分布;利用EM算法估计随机删失情况下威布尔分布的未知参数;进行可靠性及维修性分析。实证分析结果表明,威布尔分布下考虑删失数据时的可靠性分析精度更高,并根据该结论对B737NG飞机IDG部件维修计划的制定提出具体建议。 展开更多
关键词 随机删失 EM算法 可靠性 威布尔分布 MATLAB
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混合正态分布模型在乙肝发病人数分析中的应用 预览
6
作者 李玲慧 《电脑知识与技术:学术交流》 2019年第1X期239-241,共3页
根据疾病预防控制局发布的全国法定传染病疫情概况,基于混合正态分布模型和EM算法,用R软件对乙肝发病数建立两混合正态分布的模型。结果显示,处在低发期的乙肝疫情服从正态分布N(88654,1703~2);处在高发期的疫情服从正态分布N(100469,12... 根据疾病预防控制局发布的全国法定传染病疫情概况,基于混合正态分布模型和EM算法,用R软件对乙肝发病数建立两混合正态分布的模型。结果显示,处在低发期的乙肝疫情服从正态分布N(88654,1703~2);处在高发期的疫情服从正态分布N(100469,12495~2)。 展开更多
关键词 混合正态分布模型 EM算法 乙肝
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威布尔-帕累托(Ⅳ)分布:性质及应用 预览
7
作者 宋晓琳 《经济数学》 2019年第1期106-110,共5页
利用T-X变换技巧将威布尔分布及帕累托(Ⅳ)分布组合,构建了威布尔-帕累托(Ⅳ)分布并研究极限,单峰性,香农熵,力矩等相关统计性质;利用R语言对两组经典数据进行分布拟合;给出几种模型的参数估计及拟合优度的比较,并根据似然比检验,对威布... 利用T-X变换技巧将威布尔分布及帕累托(Ⅳ)分布组合,构建了威布尔-帕累托(Ⅳ)分布并研究极限,单峰性,香农熵,力矩等相关统计性质;利用R语言对两组经典数据进行分布拟合;给出几种模型的参数估计及拟合优度的比较,并根据似然比检验,对威布尔-帕累托(Ⅳ)分布和其他几种分布做对比分析,结果表明威布尔-帕累托(Ⅳ)分布具有更优的拟合效果. 展开更多
关键词 威布尔分布 帕累托(Ⅳ)分布 T-X分布 EM算法
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仿EM的多变量缺失数据填补算法及其在信用评估中的应用
8
作者 蒋辉 马超群 +1 位作者 许旭庆 兰秋军 《中国管理科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第3期11-19,共9页
数据缺失会显著降低信用评估模型的准确性和可用性,尤其是多变量同时有数据缺失时。本文针对模型应用阶段的多变量数据缺失问题,提出了一种新的数据填补算法。该算法由两阶段构成:准备阶段和数据填补阶段。在准备阶段,算法基于朴素贝叶... 数据缺失会显著降低信用评估模型的准确性和可用性,尤其是多变量同时有数据缺失时。本文针对模型应用阶段的多变量数据缺失问题,提出了一种新的数据填补算法。该算法由两阶段构成:准备阶段和数据填补阶段。在准备阶段,算法基于朴素贝叶斯方法以初始数据集进行训练,对每个可能缺失的变量构建起相应的单变量预测估计模型;而数据填补阶段则借鉴了EM算法的思想,利用前期的单变量预测估计模型,对给定的多变量数据缺失样本进行交替迭代,逐步填补更新。理论证明,该算法具有单调收敛性。以人人贷数据集和UCI提供的德国和澳大利亚两个信用评估基准数据集为例,将其与众数填补法、EM填补法进行性能对比实验,结果表明本文方法的数据还原性能和填补后信用评估准确性都明显更优。这为解决信用评估时的数据多变量缺失问题提供了一种更好的处理方法。 展开更多
关键词 EM算法 信用评估 数据缺失 数据挖掘
动量策略收益尾部风险的实证研究——基于两状态隐马尔科夫模型
9
作者 周政宁 史新鹭 《中国经济问题》 CSSCI 北大核心 2019年第4期40-50,共11页
本文通过构建两状态隐马尔科夫模型,利用EM算法系统地研究了动量策略收益的尾部风险。研究发现,不论是波动状态还是平稳状态下,动量收益对市场上行的反应程度都要低于其对市场下行的反应程度。本文的研究也发现,在动量策略收益的残差项... 本文通过构建两状态隐马尔科夫模型,利用EM算法系统地研究了动量策略收益的尾部风险。研究发现,不论是波动状态还是平稳状态下,动量收益对市场上行的反应程度都要低于其对市场下行的反应程度。本文的研究也发现,在动量策略收益的残差项为学生分布及市场超额收益的残差项为正态分布的情形下,动量策略收益和市场超额收益的四阶矩均位于其模拟分布的95%置信区间内。在对动量崩溃进行预测的过程中,本文研究还发现,当隐马尔科夫模型中包含期权特征时,动量崩溃的错误预测次数相对较小,这表明期权特征在隐马尔科夫模型中的重要性。利用市场超额收益波动预测方法,其产生的动量崩溃错误预测次数显著低于波动状态预测概率的相应值。 展开更多
关键词 隐马尔科夫模型 EM算法 期权特征 动量崩溃
基于EM算法的多水平零膨胀负二项混合效应回归模型的参数估计 预览
10
作者 王博 《高师理科学刊》 2019年第3期10-14,共5页
计数数据广泛应用于医疗、生物和保险等诸多领域.泊松回归模型与负二项回归模型是分析这类离散型数据的重要模型.在实际计数中往往会出现相对于泊松分布或负二项分布过多的零,称之为零膨胀现象.分析此类数据的常见方法是零膨胀泊松(ZIP... 计数数据广泛应用于医疗、生物和保险等诸多领域.泊松回归模型与负二项回归模型是分析这类离散型数据的重要模型.在实际计数中往往会出现相对于泊松分布或负二项分布过多的零,称之为零膨胀现象.分析此类数据的常见方法是零膨胀泊松(ZIP)回归模型和零膨胀负二项(ZINB)回归模型.但是,如果非零观测值过度分散并且具有相关性,则参数估计可能会出现严重偏差,导致传统的ZINB模型不能对其进行很好的拟合.提出了一种具有随机效应的多水平零膨胀负二项混合效应回归模型,并利用极大似然估计的EM算法对多水平零膨胀负二项混合效应回归模型进行参数估计. 展开更多
关键词 多水平ZINB模型 EM算法 极大似然估计
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EM算法的参数分辨率 预览
11
作者 鲁纳纳 余旌胡 《数学物理学报:A辑》 CSCD 北大核心 2019年第3期638-648,共11页
参数分辨率是在给定噪声情况下,衡量两个相近信号能否区分开的一个标准,为敏感参数、有效精度以及准确度的衡量提供了评估的"尺子".该文以EM算法为基础,结合Fisher线性判别准则的思想,给出EM算法参数分辨率的定义,并以两正态... 参数分辨率是在给定噪声情况下,衡量两个相近信号能否区分开的一个标准,为敏感参数、有效精度以及准确度的衡量提供了评估的"尺子".该文以EM算法为基础,结合Fisher线性判别准则的思想,给出EM算法参数分辨率的定义,并以两正态混合模型为例进行验证.实验表明两个方差为0.1的正态分布其均值距离大于0.206时,EM算法在90%的置信度下可以区分这两个分布,通过构建实验结果和理论推导之间的联系,得到不同置信度下的比例因子图.参数分辨率的提出,为准确度的衡量提供一个定量指标,也为相近信号的区分提供新的解决方案. 展开更多
关键词 EM算法 分辨率 判别准则 变异系数
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零—膨胀泊松回归模型的非参数统计分析及其应用
12
作者 夏丽丽 田茂再 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2019年第2期235-246,共12页
零膨胀计数数据是当今数据分析的热点问题之一,该类数据的特点是零点过多,目前对这类数据的研究已经比较全面。另外还有些计数数据不仅会出现零点过多的现象,也会同时存在零、一点都过多的情形,如果再用零膨胀计数数据的统计方法去研究... 零膨胀计数数据是当今数据分析的热点问题之一,该类数据的特点是零点过多,目前对这类数据的研究已经比较全面。另外还有些计数数据不仅会出现零点过多的现象,也会同时存在零、一点都过多的情形,如果再用零膨胀计数数据的统计方法去研究,产生的误差较大。目前国内外对零和一都膨胀的数据的研究还比较少,针对这种现象,本文引入零一膨胀泊松回归模型,并用局部多项式核回归法这种非参数统计分析方法对零一膨胀泊松回归模型进行参数估计,这是本文的创新点也是难点,并在求解参数的过程中引进了EM算法和Newton-Raphson迭代对参数近似求解。通过模拟结果可以得出此方法的可行性,最后通过对糖尿病患者数据的实例分析,可以验证此方法的有效性。 展开更多
关键词 零一膨胀泊松回归模型 局部多项式核回归法 EM算法 Newton-Raphson迭代
基于众包标注的中文微博命名实体识别 预览
13
作者 房辉 汤文兵 +1 位作者 桂海霞 张顺香 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第3期255-259,270共6页
中文微博命名实体的有效识别对使用微博进行社会舆论监测具有重要意义。鉴于微博更新速度快、语言不规范、噪声多,使得命名实体识别成本高、识别效率低。针对这些问题,提出基于众包标注的中文微博命名实体识别的方法。对众包工作者的能... 中文微博命名实体的有效识别对使用微博进行社会舆论监测具有重要意义。鉴于微博更新速度快、语言不规范、噪声多,使得命名实体识别成本高、识别效率低。针对这些问题,提出基于众包标注的中文微博命名实体识别的方法。对众包工作者的能力进行评估,使用最大期望算法(EM算法)对评估后的能力值进行分析学习,过滤掉每个标注者的噪声并对众包标注的结果进行优化,从而确定最后的命名实体。实验结果表明,该方法能够有效地提高中文微博中命名实体识别的准确率。 展开更多
关键词 舆论监测 众包标注 EM算法 中文微博 命名实体识别
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联合均值与方差混合专家回归模型的参数估计 预览
14
作者 李双双 吴刘仓 戴琳 《应用数学》 CSCD 北大核心 2019年第1期134-140,共7页
在社会、经济领域中存在大量来自异质总体的异方差数据.本文针对异质总体的异方差数据,研究提出联合均值与方差混合专家回归模型,该模型同时对感兴趣的均值、方差和混合比例参数建模,可以概括和描述众多的实际问题.然后,利用EM算法和MM... 在社会、经济领域中存在大量来自异质总体的异方差数据.本文针对异质总体的异方差数据,研究提出联合均值与方差混合专家回归模型,该模型同时对感兴趣的均值、方差和混合比例参数建模,可以概括和描述众多的实际问题.然后,利用EM算法和MM算法给出该模型的最大似然估计,进而通过Monte Carlo随机模拟来验证所提出的方法的有效性.最后,本文结合实际数据AQI(空气质量指数)说明模型的实用性和可行性. 展开更多
关键词 异质总体 联合均值与方差模型 混合专家回归模型 EM算法
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基于EM算法的离散-连续型混合分布参数估计 预览 被引量:1
15
作者 冯杭 王胜兵 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2019年第3期85-88,共4页
文章针对离散-连续型混合分布参数估计的问题,利用极大似然估计原理,给出未知参数的似然函数,推导出EM算法在进行参数估计时需要用到的Q函数以及各未知参数的更新公式,并给出了EM算法的流程图。接着利用EM算法进行数值模拟仿真实验,检验... 文章针对离散-连续型混合分布参数估计的问题,利用极大似然估计原理,给出未知参数的似然函数,推导出EM算法在进行参数估计时需要用到的Q函数以及各未知参数的更新公式,并给出了EM算法的流程图。接着利用EM算法进行数值模拟仿真实验,检验了EM算法在解决这类问题时的有效性,同时发现EM算法存在估计精度受初始值的影响很大这一问题。 展开更多
关键词 EM算法 混合分布 参数估计
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一种进动锥体目标的EM参数估计方法 预览
16
作者 张仕元 秦晓东 张福涛 《空军预警学院学报》 2019年第1期1-5,共5页
为分离进动锥体散射点回波、反演锥体的尺寸和进动角等参数,提出了一种EM算法分离散射点微多普勒并进行微动参数估计的方法.该方法由进动锥体回波的类正弦调频模型,经过时频平面检测后,采用EM算法迭代地估计多分量正弦信号的参数和分离... 为分离进动锥体散射点回波、反演锥体的尺寸和进动角等参数,提出了一种EM算法分离散射点微多普勒并进行微动参数估计的方法.该方法由进动锥体回波的类正弦调频模型,经过时频平面检测后,采用EM算法迭代地估计多分量正弦信号的参数和分离散射点的时频观测值,在此基础上再进行锥底散射点多普勒半周期叠加、估计锥体目标尺寸和微动参数.仿真结果表明,在弱散射点信噪比大于2dB时,可估计出目标的尺寸和进动角等参数,从而验证了该方法的有效性. 展开更多
关键词 进动锥体目标 正弦调频 时频变换 EM算法
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恒定应力部分加速寿命试验的统计分析 预览
17
作者 龙兵 张忠占 《应用数学》 CSCD 北大核心 2019年第2期302-310,共9页
本文针对定时截尾试验的弊端提出一个新的寿命试验方案,基于试验数据得到似然函数,运用极大似然法得到尺度参数的点估计.利用EM算法得到了形状参数和加速因子的迭代方程,并根据缺损信息原则计算了Fisher信息矩阵.根据极大似然估计的渐... 本文针对定时截尾试验的弊端提出一个新的寿命试验方案,基于试验数据得到似然函数,运用极大似然法得到尺度参数的点估计.利用EM算法得到了形状参数和加速因子的迭代方程,并根据缺损信息原则计算了Fisher信息矩阵.根据极大似然估计的渐近正态性,推导出参数的渐近置信区间.通过Monte Carlo方法对估计的平均绝对值相对偏差和均方误差进行模拟计算,并讨论了样本量对估计精度的影响.最后通过具体的样本,在不同应力水平下计算出形状参数、加速因子和可靠度的估计. 展开更多
关键词 PARETO分布 定时区间删失试验 加速因子 极大似然估计 EM算法
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Beta回归模型基于EM算法的变量选择方法 预览
18
作者 王玲 赵为华 《安徽师范大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第1期16-21,共6页
本文针对响应变量取值为(0,1)区间上的比例数据研究Beta回归模型的贝叶斯变量选择方法。首先通过选取合适的先验分布,基于贝叶斯随机搜索和EM方法提出了参数的估计算法;然后根据回归系数相应的指示变量后验分布提出了重要变量选择的门... 本文针对响应变量取值为(0,1)区间上的比例数据研究Beta回归模型的贝叶斯变量选择方法。首先通过选取合适的先验分布,基于贝叶斯随机搜索和EM方法提出了参数的估计算法;然后根据回归系数相应的指示变量后验分布提出了重要变量选择的门限准则,所提方法具有易实施、快速计算等特点;最后通过研究中国上市公司股息率实际数据的影响因素以说明所提方法的有效性。 展开更多
关键词 Beta回归模型 EM算法 贝叶斯变量选择
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基于因子分析的计算机打印文件鉴定 预览
19
作者 赵克坚 廖海斌 《计算机与数字工程》 2019年第6期1555-1559,1564共6页
在计算机打印文件鉴定问题中,当样本和检材文件中没有相同字或相同字符极少时鉴定极其困难。针对这一问题,提出了一种基于因子分析模型的打印文件鉴定方法。首先对特征矩阵采用双线性模型进行因子分析,分离出文本因子,提取近似文本无关... 在计算机打印文件鉴定问题中,当样本和检材文件中没有相同字或相同字符极少时鉴定极其困难。针对这一问题,提出了一种基于因子分析模型的打印文件鉴定方法。首先对特征矩阵采用双线性模型进行因子分析,分离出文本因子,提取近似文本无关的打印机特征,然后采用贝叶斯决策和期望最大化算法进行分类,实验结果表明论文方法有效改善了识别率。 展开更多
关键词 打印文件鉴定 因子分析 双线性模型 EM算法
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基于改进遗传算法优化反向传播神经网络的癫痫发作检测方法分析
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作者 刘光达 魏星 +2 位作者 张尚 蔡靖 刘颂阳 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期24-32,共9页
为了提高计算机化癫痫发作检测的准确性和检测效率,本文提出了一种基于改进遗传算法的优化反向传播(IGA-BP)神经网络的癫痫诊断方法,以期利用该方法可以实现临床癫痫病症的快速、高效检测。该方法首先对癫痫脑电信号进行线性与非线性相... 为了提高计算机化癫痫发作检测的准确性和检测效率,本文提出了一种基于改进遗传算法的优化反向传播(IGA-BP)神经网络的癫痫诊断方法,以期利用该方法可以实现临床癫痫病症的快速、高效检测。该方法首先对癫痫脑电信号进行线性与非线性相结合的特征提取,通过高斯混合模型(GMM)对癫痫特征聚簇集合分析,利用最大期望(EM)算法估算高斯混合模型参量,获取遗传算法(GA)选择算子的最优参数组合,实现对遗传算法的改进,用改进的遗传算法调整反向传播(BP)神经网络以获取最佳初始权值和阈值,建立改进遗传算法优化的BP神经网络模型。利用该模型对癫痫脑电信号分类识别,最终实现癫痫病症的自动检测。与传统遗传算法优化的BP(GA-BP)神经网络相比较,本文所提出的方法提高了种群的收敛速度、减小了分类误差,在癫痫病症自动检测中提高了检测准确率并缩短了检测时间,在临床癫痫发作诊断中具有重要的应用价值。 展开更多
关键词 癫痫发作检测 遗传算法 BP神经网络 选择算子 EM算法
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