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1.
混合高斯参数估计的两种EM算法比较   总被引:1,自引:0,他引:1  
混合高斯模型是一种典型的非高斯概率密度模型,获得广泛应用。其参数的优效估计可以通过最大似然方法获得,但最大似然估计往往因其非线性而难以实现,故期望最大化(Expectation-Maximization,EM)迭代算法成为一种常用的替代方法。常规EM算法性能受迭代初值设置影响大,且不能对模型阶数做出估计。一种名为贪婪EM的改进算法可以克服这两个缺点,获得更为准确的模型参数估计,但其运算量一般会远大于前者。本文对这两种EM算法进行综合研究,深入挖掘两者之间的关系,并基于相同的数值仿真实例,直观地演示比较两者的性能差异。  相似文献
2.
应用改进AHP对潜艇水声对抗的效能评估   总被引:1,自引:0,他引:1  
潜艇的水声对抗效能对于潜艇的生存力具有极大的影响。针对现代海战条件下潜艇水声对抗效能问题,分析了影响潜艇水声对抗效能的因素,给出评价其效能的指标体系。为了克服传统AHP在评估过程中存在的标度缺陷以及专家评分主观性强等问题,采用改进AHP与Delphi结合的方法对潜艇水声对抗效能进行了评估,并与传统AHP进行了对比分析,证明了改进AHP适用于水声对抗效能评估,提高了评估结果的科学性和合理性。  相似文献
3.
使用复合抽样法,可以产生具有指定概率密度形式的加性分布非高斯序列。通过在极零图上直接指定数对极零点,可以实现定性色化低阶自回归滤波器设计。把非高斯激励序列通过自回归滤波器,即可得到非高斯信号处理仿真研究中频繁使用的非高斯有色序列。结合一组混合高斯有色数据数值仿真实例,演示了这一由复合抽样法加定性色化构成的非白非高斯数据快捷数值仿真方法的有效性。  相似文献
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