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[期刊] 数理统计与管理  [作者] 官国宇  王运豪  别一鸣  
有限混合模型是多模态数据拟合和聚类的有力工具。本文针对具有多模态的周期数据提出了双截断高斯混合模型,并推导出相应的EM算法,再通过BIC准则确定混合成分个数。该方法的优点是可以将相邻周期上距离较近的数据聚为一类。模拟研究显示,在具体参数设置下,EM算法和BIC准则是相合的。最后,该方法应用于车流量数据的时段划分,将一天划分为具有显著特征的6个时段,有助于交通部门采取相应策略,为优化交通灯信号配时提供参考依据。
[期刊] 统计与决策  [作者] 尹楠  
文章介绍了基于高斯混合模型的期望最大化聚类算法,并对模型进行了简化,运用案例分析了该模型在经济管理领域中的应用,利用可视化的图形展示了研究样本的概率密度。
[期刊] 统计与决策  [作者] 尹楠  
文章介绍了基于高斯混合模型的期望最大化聚类算法,并对模型进行了简化,运用案例分析了该模型在经济管理领域中的应用,利用可视化的图形展示了研究样本的概率密度。
[期刊] 中南林业科技大学学报  [作者] 陈宇  许莉薇  
为解决传统林业信息文本分类算法准确率低和正确率分布不均匀的问题,提出了一种基于高斯混合模型的林业信息文本分类算法。在阐述高斯混合模型和EM算法的基础上,使用TF-IDF方法计算林业信息文本特征值,对构造的林业信息文本特征矩阵降维,结合Kmeans算法,通过训练得到各类林业信息文本所对应的高斯混合模型的参数,构造分类器进行精准与快速分类。实验结果表明,该算法与神经网络分类方法、贝叶斯、决策树等常用分类算法相比,该算法有较高的准确率和实用性,为林业信息文本的分类研究开拓了新思路。
[期刊] 中国科学技术大学学报  [作者] 蒋硕然  陈亚瑞  秦智飞  杨巨成  
高斯混合模型是有限个独立高斯模型的线性组合,估计其子模型个数是一个重要的研究问题.一类典型的算法是以最短描述长度为目标函数,在迭代过程中通过对子模型进行分裂与合并操作确定子模型个数.这类方法一般采用熵比、KL散度和模型相似度作为分裂和合并的判别准则.但是熵比或KL散度准则对稀疏子模型和凹形子模型过于敏感导致过度分裂,模型相似度准则不能反映合并后模型的高斯拟合优度导致过度合并.在算法的迭代过程中,这些过度分裂与合并操作产生振荡现象.针对估计子模型个数时出现的过度分裂与合并问题,基于KS检验的高斯混合模型的分裂与合并算法选择熵比与KS检验作为分裂的判别准则,模型相似度和KS检验作为合并的判别准则.最后在六个数据集上进行了实验证明算法的有效性.
[期刊] 数理统计与管理  [作者] 赵杨璐  段丹丹  胡饶敏  唐加山  温勇  袁克海  
混合模型已成为数据分析中最流行的技术之一,由于拥有数学模型,它通常比聚类分析中的传统的方法产生的结果更精确,而关键因素是混合模型中子总体个数,它决定了数据分析的最终结果。期望最大化(EM)算法常用在混合模型的参数估计,以及机器学习和聚类领域中的参数估计中,是一种从不完全数据或者是有缺失值的数据中求解参数极大似然估计的迭代算法。学者们往往采用AIC和BIC的方法来确定子总体的个数,而这两种方法在实际的应用中的效果并不稳定,甚至可能会产生错误的结果。针对此问题,本文提出了一种利用似然函数的碎石图来确定混合模型中子总体的个数的新方法。实验结果表明,本文方法确定的子总体的个数在大部分理想的情况下可以得到与AIC、BIC方法确定的聚类个数相同的结果,而在一般的实际数据中或条件不理想的状态下,碎石图方法也可以得到更可靠的结果。随后,本文将新方法在选取的黄石公园喷泉数据的参数估计中进行了实际的应用。
[期刊] 统计与决策  [作者] 何慧  
文章针对目前推荐算法中的数据稀疏性问题,基于商品类别属性和用户评分矩阵,建立了一种混合推荐算法。首先基于用户的购买行为和商品属性特征,利用高斯模型构建了商品类型偏好模型。然后基于用户的评分矩阵,利用矩阵分解建立用户对未评分商品的偏好预测模型。最后融合用户商品类型偏好和商品偏好,产生推荐结果。实验结果表明,与其他解决数据稀疏性的推荐算法相比,提出的算法不但可以显著的提高推荐精度,且可以有效的减少候选商品数量,提高计算效率。
[期刊] 实验技术与管理  [作者] 王军  李云伟  王恺睿  
为了在提高弱小运动目标的检测准确度的同时满足实时性要求,提出了一种基于SVD的改进混合高斯模型弱小运动目标检测算法。针对普通混合高斯模型阈值选取没有针对性的问题,运用基于奇异值分解(SVD)的动态阈值调整更新方法,提高混合高斯模型对弱小运动目标检测准确度。实验结果表明,该算法能够准确、高效地检测特定弱小运动目标。
[期刊] 统计与决策  [作者] 石凯   刘洪江   孙峰  
GARCH模型在处理时序数据异方差问题中得到广泛应用,然而在面临一些特殊领域的数据,尤其是金融市场领域中具有高峰厚尾、非对称性、有界取值区间等特征的数据时,传统正态分布的基本假设往往与现实严重不一致。针对此类问题,文章提出混合Beta分布的GARCH模型,并给出了基于完全数据最大似然函数的EM算法估计模型的参数,以仿真模拟数据和金融市场现实数据为例,进行了实证分析。结果显示,在违背正态分布假设的情形下,混合Beta分布GARCH模型更能有效地提炼波动的一系列非正态性信息,同时也验证了EM算法对模型的参数求解行之有效。
[期刊] 统计与决策  [作者] 王小英  李迎华  杨雪梅  
混合t-分布模型是分析重尾数据的重要建模工具之一,不易受离群点、异常值点的影响,比混合高斯分布模型具有更好的稳健性。文章研究了两总体一元混合t-分布模型,基于EM算法给出了该模型参数极大似然估计的迭代步骤,并采用k-means方法进行算法初始化,然后分别在三类模拟数据下对比验证了该模型的有效性以及在拟合重尾数据上的优势。
[期刊] 数理统计与管理  [作者] 杨琳  房厦  郭航  
在生存分析中,可加可乘风险率模型常用来研究协变量对初始事件和终止事件之间持续时间的影响效应。在本文中,我们考虑了在初始事件存在部分区间删失,同时终止事件存在左截断右删失的情形下,持续时间的可加可乘风险率模型的估计问题。我们提出了一个两阶段估计过程来估计模型的回归参数。并通过模拟分析验证了估计的大样本性质。最后利用该方法分析了恶性黑色素瘤手术治疗数据。
[期刊] 数理统计与管理  [作者] 杨琳  房厦  郭航  
在生存分析中,可加可乘风险率模型常用来研究协变量对初始事件和终止事件之间持续时间的影响效应。在本文中,我们考虑了在初始事件存在部分区间删失,同时终止事件存在左截断右删失的情形下,持续时间的可加可乘风险率模型的估计问题。我们提出了一个两阶段估计过程来估计模型的回归参数。并通过模拟分析验证了估计的大样本性质。最后利用该方法分析了恶性黑色素瘤手术治疗数据。
[期刊] 实验技术与管理  [作者] 芮贤义  陈小平  俞一彪  
该文设计了基于高斯混合模型的说话人识别系统实验,通过录制小型语音库、提取表征说话人个性的特征参数、训练说话人模型和似然度判决,实现文本无关的说话人识别。实验以小组形式协作完成,并鼓励学生展开进阶研究,帮助学生提升团队协作精神和创新精神,以及解决复杂工程问题的能力。所建立的全过程多维度立体化的实验考核体系,着眼于对学生的方案设计、实验操作、报告撰写、演示答辩等全过程评价,有助于激发学生的创造力和学习热情。
[期刊] 统计与决策  [作者] 田密  李翰芳  罗幼喜  
文章针对协变量是函数型、响应变量是标量的函数型线性分位数回归模型,提出一种新的自适应加权主成分基个数截断算法来解决主成分基展开时的项数选取问题。首先利用函数型分位数回归对关联变异解释百分比方法进行改进,其次依据方差解释百分比和改进的关联变异解释百分比对函数型主成分个数进行截断,然后对各自截断出的主成分个数进行加权,通过函数型分位数回归获得使估计误差达到最小的最优权重,最后得到最终主成分展开截断项数。蒙特卡罗模拟结果显示新算法在不同样本量、不同分位数以及不同的误差分布下均优于原始方法。
[期刊] 中国软科学  [作者] 马苏  高良谋  赵光辉  
企业发展阶段如何进行合理预测已经成为各企业在未来投资决策时所面临的现实问题。本文针对企业生命周期各成长阶段的特点,从投入产出效率的视角提出了一套基于Bootstrap-DEA模型的企业生命周期阶段划分方法。同时,构造出企业生命周期划分的核心指标,即年度平均效率(AE)以及平均效率变化率(AECR)。运用中国A股上市公司的历史数据,实证分析基于Bootstrap-DEA模型的企业生命周期划分,不仅能够有效避免传统DEA方法在评估企业效率时的偏差,还能合理且有效的划分企业所处的发展阶段,对处于不同发展阶段的企业创新效率和战略选择具有理论和实践价值。
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