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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.
提出了基于混合高斯输出贝叶斯信念网络模型的齿轮磨损状态识别新方法,建立了变量消元算法和期望最大化算法相结合的模型推理算法,通过计算待识别磨损特征向量的概率值来确定齿轮磨损状态。针对期望最大化算法容易局部收敛的问题,对其进行了改进,使其更容易获得全局最优值。根据磨损特征之间的非线性关系这一特性,应用曲线距离分析方法对特征进行降维。最后,利用五种不同工况下的齿轮磨损实验数据对模型进行验证。结果表明,该模型可以有效地识别齿轮磨损状态,识别正确率可以达到99%,为齿轮箱的健康管理提供了科学依据。  相似文献
3.
针对MIMO-OFDM系统的基于期望最大化(EM)的最大后验(MAP)信道估计算法带来的误差地板(EF)现象及较低的数据传输效率,提出了一种基于修正EM的高效的MAP信道估计算法.该算法首先引入一种更精确的系统模型来改善基于EM的MAP估计算法在高信噪比下的EF现象,其次利用多个正交频分复用(OFDM)符号进行联合信道估计来提高系统的数据传输效率和信道估计的均方误差(MSE)性能.仿真实验结果表明这种估计算法改善了误差地板现象,同时拥有更低的估计误差和更高的数据传输效率.  相似文献
4.
研究了频率选择性衰落信道条件下Turbo编码V-BLAST MIMO-OFDM系统的信道估计方法,提出了V-BLAST MIMO-OFDM系统的一种新的迭代信道估计方案.该方案首先利用发送的正交导频序列得到导频处的初始信道估计,然后利用导频符号辅助方法对信道进行内插,得到数据处的初始信道估计,经Turbo迭代纠错译码后,将得到的信息位和校验位软值信息反馈给信道估计器,并利用期望最大化(EM)迭代信道估计方法对信道进行更新.仿真结果表明,随着迭代次数的增加,系统的信道估计性能显著提高.  相似文献
5.
针对退化过程呈现两阶段特征的随机退化系统剩余寿命预测问题,建立两阶段维纳过程退化模型,并引入随机效应描述样本间差异性。基于时间-空间变化方法以及变点处退化值的随机特性,给出首达时间意义下系统寿命分布解析表达形式。提出一种基于期望最大化(expectation maximization, EM)算法和贝叶斯理论的模型参数离线辨识和在线更新算法。最后,结合液力耦合器(liquid coupling device, LCD)的实际退化数据,验证所提方法的可行性与有效性,并说明其工程应用价值。  相似文献
6.
二维随机权网络的主要特点是将矩阵数据直接作为输入,可以保留矩阵数据本身的结构信息,从而提高识别率.然而,二维随机权网络在处理含有离群值的人脸图像识别问题时效果往往不佳.为了解决该问题,提出一种新的人脸识别方法——二维鲁棒随机权网络,并用期望最大化算法来求解网络参数.实验结果显示,该方法能够较好地处理含有离群值的人脸识别问题.  相似文献
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