| 基于CSMDEM算法的GMM学习方法 |
| |
| 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. DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.19.050 |
| |
| 作者姓名： | 贾可新 何子述 |
| |
| 作者单位： | 电子科技大学电子工程学院,成都,611731 |
| |
| 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。
|
| 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 |
| |
| JIA Ke-xin,HE Zi-shu. GMM Learning Method Based on CSMDEM Algorithm[J]. Computer Engineering, 2011, 37(19): 153-156. DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.19.050 |
| |
| Authors: | JIA Ke-xin HE Zi-shu |
| |
| Affiliation: | JIA Ke-xin,HE Zi-shu(School of Electronic Engineering,University of Electronic Science and Technology,Chengdu 611731,China) |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《计算机工程》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《计算机工程》下载免费的PDF全文 |
|
