| 基于CSMDEM算法的GMM学习方法 |
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| 引用本文： | 贾可新,何子述.基于CSMDEM算法的GMM学习方法[J].计算机工程,2011,37(19):153-156. |
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| 作者姓名： | 贾可新 何子述 |
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| 作者单位： | 电子科技大学电子工程学院,成都,611731 |
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| 摘 要： | 基于Mahalanobis距离的EM(MDEM)算法存在过分裂问题。为此，提出一种竞争结束MDEM(CSMDEM)算法。该算法将最小描述长度准则作为竞争结束条件嵌入到MDEM算法中，能够在估计混合模型参数的同时选择模型阶数。实验结果表明，该算法具有较低的平均EM迭代次数，能够较好地拟合高斯混合模型。当其被应用到跳频网台分选时，能够以较高的正确率分选跳频信号。
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| 关 键 词： | 高斯混合模型 Mahalanobis距离 EM算法 最小描述长度准则 |
| 收稿时间： | 2011-03-22 |
GMM Learning Method Based on CSMDEM Algorithm |
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| JIA Ke-xin,HE Zi-shu.GMM Learning Method Based on CSMDEM Algorithm[J].Computer Engineering,2011,37(19):153-156. |
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| Authors: | JIA Ke-xin HE Zi-shu |
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| Affiliation: | JIA Ke-xin,HE Zi-shu(School of Electronic Engineering,University of Electronic Science and Technology,Chengdu 611731,China) |
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