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[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] 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]
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。
关键词：
高斯混合模型 概率密度 聚类
[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。
关键词：
高斯混合模型 概率密度 聚类
[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] 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] 统计与决策
[作者]
金立斌 戴晓文 石磊
文章研究了混合空间自回归模型的单个异常值的检验问题。分别在均值滑动模型和方差加权模型下导出了得分统计量的具体形式及检验过程。应用于一阶空间自回归模型中,给出了的异常值得分检验统计量的具体形式及近似分布。最后利用哥伦布市社区犯罪数据证实了方法的有效性。
[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。
关键词：
实验设计 说话人识别系统 实验考核
[期刊] 统计与决策
[作者]
余纯 文双 黄丹
有限混合回归模型已被广泛应用于由聚类和异质结构总体产生的混合回归关系的建模中,文章提出了一种在混合回归模型中检测预测变量-簇间效应和变量选择的基于等式约束的Lasso新方法;给出了一种修正的期望-最大化(EM)算法,能使混合回归模型执行稳定、高效的计算,并提出了在该修正的EM算法内的M步骤中的Bregman coordinate descent算法(简称BCDA算法)来估计预测变量和簇间效应参数。模拟研究和实际数据应用表明,该方法在预测变量-簇间效应检测和变量选择方面均有很好的表现。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
古丽斯坦·库尔班尼牙孜 张丽平 田茂再
混合地理加权回归模型中一个常用的假设是随机误差项为同方差,然而实际问题中同方差性假设不一定成立。本文基于混合地理加权回归模型的残差平方和与残差绝对值,分别构造了两种空间异方差性检验统计量。通过蒙特卡洛数据模拟对两种统计量的控制第一类错误的能力和检验的功效进行评价。数据模拟结果表明,两种检验统计量在检测空间异方差性方面具有较好的准确性和可靠性,相比之下基于残差绝对值的检验统计量能给出更精确的检验结果,而且对不同的误差分布具有较强的稳健性。进一步,我们通过实际数据分析,验证了本文提出的两种检验统计量的有效性与实际应用,并给出了最后的结论。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
刘曙云 关积珍 李元左
针对交通流流量、占有率和速度3个基本参数,提出一种基于高斯混合模型的道路交通状态特征辨识方法.利用Expectation-Maximization(EM)算法实现对混合模型的参数估计,结合Bayes方法和柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验进行混合模型的选择.应用北京市实际道路交通流参数数据对所提出的方法进行了验证分析,取得一些具有实际应用意义的特征指标,并就此方法应用中的一些问题进行了讨论.
[期刊] 统计研究
[作者]
徐凤 黎实
对固定效应模型,本文基于拉格朗日乘数(LM)原理提出了一种新的可混合性检验。不同于已有的LM型可混合性检验,这里使用每个截面个体的LM统计量构建可混合性检验统计量。数理分析表明,本文所提出的方法有着渐进正态性,对于扰动项的异方差和非正态均稳健,且与PY检验(Pesaran&Yamagata,2008)渐近等价。Monte Carlo模拟实验表明,相对于PY检验及另外两种LM型的可混合性检验,对于不同大小的(N,T),本文提出的方法有着良好的水平表现和更优越的检验势。
关键词：
拉格朗日乘数 可混合性检验 固定效应
[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]
王方成 刘玉敏 崔庆安
针对小样本情况下混合型参数的复杂作用关系过程建模及优化问题，文章提出基于高斯过程回归和B样条曲线相结合的建模及优化方法。首先采用B样条基函数与其控制顶点的加权求和建立函数型参数模型，然后运用超拉丁方设计对控制顶点与标量型参数进行采样并建立高斯过程回归模型，最后对所构建的模型进行遗传算法寻优。仿真与实证研究表明，该方法能够在可行域内较好地对具有复杂作用关系的混合型参数建模，与传统的实验设计方法相比，该方法能够在可行域内实现全局性最优。
[期刊] 物流技术
[作者]
李楼生
综合考虑实际中普遍存在的补货资金约束、运输能力约束以及"部分产品不能同时运输"这一运输条件的限制,构建了结合产品运输策略的联合补货模型,并设计混合差分进化算法对模型进行求解,证实了模型的有效性。此外,对需求率和单位库存持有成本进行敏感性分析,结果表明这两个参数的变化均会使补货成本增加,且需求率对总补货成本的影响程度较大。而需求率和单位库存持有成本的增加还会使基本补货周期T减小,表明企业需更频繁地订货。
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