基于密度峰值聚类的高斯混合模型算法

由于存在大量服从高斯分布的样本数据,采用高斯混合模型(Gaussian Mixture Models,GMM)对这些样本数据进行聚类分析,可以得到比较准确的聚类结果.通常采用EM算法(Expectation Maximization Algorithm)对GMM的参数进行迭代式估计.但传统EM算法存在两点不足:对初始聚类中心的取值比较敏感;迭代式参数估计的迭代终止条件是相邻两次估计参数的距离小于给定的阈值,这不能保证算法收敛于参数的最优值.为了弥补上述不足,提出采用密度峰值聚类(Density Peaks Clustering,DPC)来初始化EM算法,以提高算法的鲁棒性,采用相对熵作为EM算法的迭代终止条件,实现对GMM算法参数值的优化选取.在人工数据集及UCI数据集上的对比实验表明,所提算法不但提高了EM算法的鲁棒性,而且其聚类结果优于传统算法.尤其在服从高斯分布的数据集上的实验结果显示,所提算法大幅提高了聚类精度.     

基于MRF模型和EM算法的多源图像融合方法

提出了两种图像融合方法.该方法首先利用EM-MRF算法与模糊分类方法的等价性,将EM-MRF算法引入到图像融合领域.在此基础上,利用统计模型对图像进行非监督分类的模型参数估计转化通过EM算法从不完全数据中估计模型参数的问题,并利用Markov随机场模型建立类别的先验概率、EM迭代算法进行图像分类的方法有较高的分类精度和鲁棒性,导出了基于分布式和集中式多传感器图像融合模型的两种融合方法.最后仿真试验表明,这两种融合方法既可以提高分类精度,又可以加强对噪声的抗干扰能力.     

覆盖算法的概率模型

要从本质上提高覆盖算法的精度,必须在算法中引入全局的优化计算.为此,先将覆盖算法扩展成核覆盖算法(以高斯函数为核函数),再利用高斯函数的概率意义(高斯分布),为核覆盖算法建立一个有限混合概率模型,在此基础上,利用"最大似然原理"引入全局优化计算,并利用EM(expectation maximization)方法进行求解,完成对覆盖算法的全局优化计算,从而扩大覆盖方法的使用范围并提高算法的精度,且将它从确定的模型扩展成概率的模型,后者更具抗噪声干扰的能力.最后给出模拟实验,实验比较结果表明,经优化后的概率模型确实提高了算法的精度.     

一种基于EM和分类损失的半监督主动DBN学习算法

对于建立动态贝叶斯网络(DBN)分类模型时,带有类标注样本数据集获得困难的问题,提出一种基于EM和分类损失的半监督主动DBN学习算法.半监督学习中的EM算法可以有效利用未标注样本数据来学习DBN分类模型,但是由于迭代过程中易于加入错误的样本分类信息而影响模型的准确性.基于分类损失的主动学习借鉴到EM学习中,可以自主选择有用的未标注样本来请求用户标注,当把这些样本加入训练集后能够最大程度减少模型对未标注样本分类的不确定性.实验表明,该算法能够显著提高DBN学习器的效率和性能,并快速收敛于预定的分类精度.     

EM算法的研究及其在文本处理中的应用

引入EM这一个经典的迭代算法,对EM算法进行具体的推导,并对算法的具体执行步聚做进一步的描述;接着对如今常用的几种文本分类的方法做了概括,重点分析Bayes分类方法,并将EM与Bayes分类方法进行结合,提高Bayes的分类精度,并在综述里对未来海量数据时代怎样来弥补EM算法的不足做简要的介绍.     

粒子群优化覆盖算法

在覆盖算法中,识别精度与泛化能力之间存在矛盾。为此,结合粒子群优化(PSO)具有的全局搜索能力,提出一种PSO覆盖算法。将领域覆盖算法中每一类样本形成的一组覆盖转化为粒子群,并在迭代过程中搜索出较好的覆盖粒子,从而得到一组个数较少且分类效果较好的覆盖。实验结果表明,该算法具有较高的分类识别精度及较优的泛化能力。     

稀疏表示和贪婪搜索的人脸分类

目的 随着稀疏表示方法在图像重建问题中的巨大成功,研究人员提出了一种特殊的分类方法,即基于稀疏表示的分类方法.为了加强样本间的协作表示能力以及减弱稀疏分解时的强L1约束,提出了一种在稀疏分类框架下的迭代剔除机制和贪婪搜索策略的人脸识别方法.方法 将测试样本表示成训练样本线性组合的方式,并在所有训练样本中通过迭代计算来消除对分类影响较小的类别和单个样本,在系数分解的过程中采用最小误差正交匹配追踪(EcOMP)算法,进而选择出贡献程度大的类别样本并进行分类.结果 在迭代更新样本字典的过程中,强化了真实类别的表示能力,并弱化了分解系数的强L1约束.在所有的实验中,正则化参数λ的取值为0.001,在ORL、FERET和AR 3个人脸数据库上,本文算法的识别率可分别达到97.88％、67.95％和94.50％,进而验证了本文算法的有效性.结论 提出的在稀疏分类框架下的迭代剔除机制和贪婪搜索策略的人脸识别方法,在动态迭代的机制中完成了样本字典的更新,平衡了协作表示和稀疏约束的关系,相比较原始的稀疏分类模型有更好的准确性和稳定性.     

SEM混合模型脑血管分割算法

针对脑血管结构复杂、空间比例小,易导致对其进行图像分割较困难的问题,面向脑MRI提出参数统计分类算法,通过随机迭代提高血管分割精度.首先应用最大强度投影法(MIP)实现脑血管图像预处理,以降低脑血管图像中混合成分的数目;其次用有限高斯混合模型模拟脑血管和脑组织的随机分布;最后通过随机期望最大化(SEM)算法进行混合模型的参数估计,解决了传统期望最大化(EM)算法收敛速度缓慢和局部极值的问题.实验结果表明,采用文中算法可有效地分割脑血管主分支及周围较细小分支,且其收敛速度比传统EM算法有较大提高.     

EM算法研究与应用

引入了可处理缺失数据的EM算法.EM算法是一种迭代算法,每一次迭代都能保证似然函数值增加,并且收敛到一个局部极大值.对EM算法的基本原理和实施步骤进行了分析.算法的命名,是因为算法的每一迭代包括两步:第一步求期望(Expectation Step),称为E步;第二步求极大值(Maximization Step),称为M步.EM算法主要用来计算基于不完全数据的极大似然估计.在此基础上,把EM算法融合到状态空间模型的参数估计问题.给出了基于Kalman平滑和算法的线性状态空问模型参数估计方法.     

有效的SAR图像多尺度分类算法

为提高分类精度,提出一种基于最大期望(EM)与遗传(GA)算法的多尺度SAR图像无监督分类方法.利用多尺度自回归(MAR)模型描述SAR图像中不同尺度之间的统计相依性,提取多尺度特征.应用混合模型描述多尺度特征,并将GA算法与EM算法相结合给出混合模型的参数估计算法,利用最小描述长度(MDL)准则选择模型的分量教.最后使用Bayes分类器实现了图像的分类与分割.该方法集EM算法和GA算法结合后的优点,对设定初值有较少的敏感性,因而避免了局部最优解.应用于SAP图像的实验表明,在分割精度上GA-EM方法优于MAR模型的算法.     

变电站一次设备喷涂PRTV用量的分析

对国网宁夏电力检修公司宁安运维站近2年来一次设备喷涂PRTV用量的统计数据进行分析整理,得出各类一次设备按照标准要求喷涂PRTV时的用量估算值,并针对现存作业中存在的问题,提出相应解决方案。     

新型煤泥浮选机液位传感装置的研制

介绍了一种性能良好的新型浮球式煤浆液位传感装置。该装置利用浮球随着煤浆液位的变化而带动连杆作上下运动,通过机械装置将液位的变化转变成角位移传感器的轴的角度变化,分析角位移传感器输出信号可得到煤泥液位信息。经测试该传感装置各项指标达到了设计要求。该新型煤泥浮选机液位传感装置具有良好的动、静态特性,可以在选煤厂推广应用。     

制造型企业仓储物流管理的RFID应用——卷烟厂按垛出库及到货扫描系统初探

针对国家烟草管理的现状,有关主管部门在全国推行“行业卷烟生产经营决策管理系统工程”,利用条码等自动识别技术手段实时掌握全国的生产经营信息。但某卷烟厂此前的物流环节已经是“件烟成垛”运输,如何在尽可能保持原有企业管理体系的前提下,达到有关部门的数据统计要求,解决成垛卷烟的物流和信息流的交互与统一问题成为技改的核心。该项目成功的将条码识别与射频识别有机结合起来,为烟草行业信息化提供了生动的应用案例。     

机车空调逆变电源设计

本文讨论的是机车空调逆变电源系统的设计与研究。该电源系统主要是由DC/DC的BOOST升压部分和DC/AC三相逆变部分两部分组成。DC/DC部分所得直流电压通过DC/AC部分逆变成三相交流电,供给空调机组工作。同时,为使电源系统能更可靠的运行,也设计了相应的故障检测、保护等辅助电路。     

Effective solution of certain problems of theory of schedulings of nets

Cybernetics and Systems Analysis -     

Complexity of families of learning algorithms and estimation of the nonrandomness of extraction of empirical regularities

The paper presents a general approach to the evaluation of the complexity of classes of algorithms, so-called pVCD-method. To develop this method, all the examined families of models of empiric generalization were restricted to classes implementable on computers and, wider, by examining their partially recursive representations. Within the framework of the algorithmic approach, the concept of Kolmogorov’ complexity of algorithms for the recognition of properties or the extraction of regularities is proposed. The method proposed to evaluate the nonrandomness of the extraction of empirical regularities is based on this concept.     

An estimate of numbers of terms of semicycles of delay difference equations

In this paper, we study the semicycles of oscillatory solutions of the delay difference equation y_n+1 − y_n + p_ny_n-k = 0, where p_n is a sequence of nonnegative real numbers and k is a positive integer. Upper bound of numbers of terms of semicycles are determined in the case when

Our results improve and complement known results in literature.     

Analysis of microdensitometric data in terms of probability of cleavage of DNA

Computer-aided analysis of autoradiographic films of DNA fragments is presented. The Powell least-squares procedure is used for optimization of parameters for components of complex densitometric curves. Since each densitometric spectrum may be divided for several non-overlapped blocks of bands, there is no upper limit on the number of parameters which must be optimized. Eight shapes for the component bands are utilized: symmetric and asymmetric Gauss and Cauchy functions, direct, symmetric and asymmetric product of Gauss function and inverse of Cauchy function, and log-normal function. The probability of DNA cleavage is calculated with correction for multiple cuts. The methods presented was applied to detailed analysis of densitometric spectra of a 21-bp DNA restriction fragment and allowed for direct correlation between structural microheterogeneity of DNA and the resulting cutting pattern. This method should facilitate the analysis of densitometric data from antibiotic-induced cleavage of DNA and footprinting experiments.