改进的最大似然期望最大化超声CT重建方法

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作者 赵子健 常发亮 李冰清 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2016年第9期1327-1332,共6页

针对超声CT重建问题,提出了一种基于高斯分布的最大似然期望最大化方法,并采用非最小最优化的方法来设置迭代的初始值。由于高斯分布更加符合测得时间信息的分布规律,所以基于高斯分布的新算法比传统基于泊松分布的最大似然期望最大化... 针对超声CT重建问题,提出了一种基于高斯分布的最大似然期望最大化方法,并采用非最小最优化的方法来设置迭代的初始值。由于高斯分布更加符合测得时间信息的分布规律,所以基于高斯分布的新算法比传统基于泊松分布的最大似然期望最大化算法更加精确。所采用的非最小最优化方法能够减少迭代次数,有利于提高重建质量和计算效率。为了检验新算法,对三维温度场进行了仿真重建实验,结果表明,改进后的最大似然期望最大化算法具有更小的平均误差,能够得到更精确的重建图像。 展开更多

关键词 超声波CT 重建算法 温度场 TOF 最大似然期望最大化方法 非最小最优化

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基于改进的期望值最大化自适应光学图像多帧迭代去卷积算法 被引量：4

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作者 张丽娟 杨进华 +3 位作者 苏伟 姜成昊 王晓坤 谭芳 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第11期1765-1773,共9页

为提高自适应光学图像复原的效果,基于期望值最大化理论,提出了一种基于改进期望值最大化(EM)算法的自适应光学(AO)图像多帧联合去卷积算法。通过建立多帧AO图像退化的数学模型,推导出基于相位误差并随时间变化的点扩散函数(PSF)模型,... 为提高自适应光学图像复原的效果,基于期望值最大化理论,提出了一种基于改进期望值最大化(EM)算法的自适应光学(AO)图像多帧联合去卷积算法。通过建立多帧AO图像退化的数学模型,推导出基于相位误差并随时间变化的点扩散函数(PSF)模型,根据图像功率谱密度及约束图像支持域的方法对AO图像进行去噪处理。应用AO成像系统参数与正则化技术相结合对EM算法进行改进,建立多帧AO图像联合去卷积的代价函数及其参数估计的优化模型。利用所建模型对模拟图像和实际观测的AO图像进行图像复原实验验证文中算法的复原效果。实验结果表明,与Wiener迭代盲去卷积、Richardson-Lucy迭代盲去卷积算法相比,文中算法迭代次数减少14.3%,估算精度有了明显提高,辨识出了AO图像的PSF,复原出了清晰的观测目标图像。研究结果对实际AO图像复原有一定的应用价值。 展开更多

关键词 光学 自适应光学图像 大气湍流 最大似然函数 功率谱密度 点扩散函数 期望值最大化

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基于极大似然准则和最大期望算法的自适应UKF算法 被引量：38

3

作者 王璐 李光春 +2 位作者 乔相伟 王兆龙 马涛 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第7期1200-1210,共11页

针对噪声先验统计特性未知情况下的非线性系统状态估计问题,提出了基于极大似然准则和最大期望算法的自适应无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter,UKF)算法.利用极大似然准则构造含有噪声统计特性的对数似然函数,通过最大期望算法将... 针对噪声先验统计特性未知情况下的非线性系统状态估计问题,提出了基于极大似然准则和最大期望算法的自适应无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter,UKF)算法.利用极大似然准则构造含有噪声统计特性的对数似然函数,通过最大期望算法将噪声估计问题转化为对数似然函数数学期望极大化问题,最终得到带次优递推噪声统计估计器的自适应UKF算法.仿真分析表明,与传统UKF算法相比,提出的自适应UKF算法有效克服了传统UKF算法在系统噪声统计特性未知情况下滤波精度下降的问题,并实现了系统噪声统计特性的在线估计. 展开更多

关键词 非线性滤波 自适应UKF算法 噪声统计估计器 极大似然准则 最大期望算法

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基于期望最大化原理的DVB系统频偏估计算法

4

作者 李国良 陈恩庆 穆晓敏 《电视技术》 北大核心 2010年第11期13-15,18,共4页

提出了一种用于数字视频广播(DVB)系统的基于期望最大化(Expectation-Maximization,EM)原理的频偏和信道联合估计方法。该方法只需要部分前导符号做导频,不仅可以提高传输效率,而且运算复杂度较低。理论分析和仿真结果表明,在部分子载... 提出了一种用于数字视频广播(DVB)系统的基于期望最大化(Expectation-Maximization,EM)原理的频偏和信道联合估计方法。该方法只需要部分前导符号做导频,不仅可以提高传输效率,而且运算复杂度较低。理论分析和仿真结果表明,在部分子载波受到干扰情况下系统性能仍旧很好。 展开更多

关键词 载波频率偏移 数字视频广播 期望最大化 极大似然 正交频分复用

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基于EM算法的极大似然分布式量化估计融合新方法 被引量：6

5

作者 徐振华 黄建国 张群飞 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期977-981,共5页

该文针对水下目标探测中的多传感器分布式量化估计融合问题,建立了分布式量化估计融合模型,在考虑信道噪声且其统计特性不完全已知条件下,充分利用EM算法在观测数据缺失时参数估计的优越性,提出了一种基于期望极大化(EM)算法的极大似然... 该文针对水下目标探测中的多传感器分布式量化估计融合问题,建立了分布式量化估计融合模型,在考虑信道噪声且其统计特性不完全已知条件下,充分利用EM算法在观测数据缺失时参数估计的优越性,提出了一种基于期望极大化(EM)算法的极大似然分布式量化估计融合新方法。该方法将未知的水声信道噪声参数以及局部量化器量化概率建模为EM算法中二元高斯混合模型参数,利用极大似然估计方法的估计不变性得到目标参数的估计融合结果。仿真实验表明:该方法在局部传感器观测样本数目大于5000和信噪比大于6 dB时与已有理想信道条件下的估计方法性能相当,该方法为水下目标探测中分布式量化估计融合系统的工程实现提供了理论依据。 展开更多

关键词 水下目标探测 期望极大化(EM)算法 估计融合 极大似然

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缺失数据处理的期望-极大化算法与马尔可夫蒙特卡洛方法 被引量：16

6

作者 沐守宽 周伟 《心理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心 2011年第7期1083-1090,共8页

缺失数据普遍存在于心理学研究中,影响着统计推断。极大似然估计(MLE)与基于贝叶斯的多重借补(MI)是处理缺失数据的两类重要方法。期望-极大化算法(EM)是寻求MLE的一种强有力的方法。马尔可夫蒙特卡洛方法(MCMC)可以相对简易地实现MI,... 缺失数据普遍存在于心理学研究中,影响着统计推断。极大似然估计(MLE)与基于贝叶斯的多重借补(MI)是处理缺失数据的两类重要方法。期望-极大化算法(EM)是寻求MLE的一种强有力的方法。马尔可夫蒙特卡洛方法(MCMC)可以相对简易地实现MI,而且可以适用于复杂情况下的缺失数据处理。结合研究的需要讨论了实现这两类方法的适用软件。 展开更多

关键词 缺失数据 期望-极大化算法 马尔可夫蒙特卡洛方法 极大似然估计 多重借补

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高斯混合模型结合加权似然的目标跟踪算法 被引量：3

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作者 陈超 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第12期124-131,共8页

鉴于高斯混合模型对背景变化快时无法精确检测出目标和目标跟踪的适应性差等瑕疵,提出了基于加权似然跟踪器来改进高斯混合模型实现运动目标跟踪算法。主要引入了自适应高斯混合模型来实时检测运动目标,然后空间加权似然来进行视频中的... 鉴于高斯混合模型对背景变化快时无法精确检测出目标和目标跟踪的适应性差等瑕疵,提出了基于加权似然跟踪器来改进高斯混合模型实现运动目标跟踪算法。主要引入了自适应高斯混合模型来实时检测运动目标,然后空间加权似然来进行视频中的目标定位,引入加权似然期望值来改进高斯混合模型处理视频中的多尺度、多角度变化的目标跟踪不精准问题。通过VOT 2014 dataset 对比实验结果表明提出的基于加权似然跟踪(Weighted Like-lihood Tracking,WLT)和改进高斯混合模型(Improved Gaussian Mixture Model,IGMM)的目标跟踪算法较传统高斯混合模型跟踪算法在跟踪的精度有较大提高。在应对多尺度、多角度变化的目标跟踪表现出了较大的优势。 展开更多

关键词 改进高斯混合模型 分数阶导数学习率 目标跟踪算法 加权似然跟踪 期望值最大化

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期望最大化方法在工业CT中的应用研究

8

作者 董宝玉 《中小企业科技》 2007年第07X期197-199,共3页

工业CT(ICT)是一门用来获取观测物体断层图像的技术,它广泛应用于无损检测和安全检查等领域。但目前常用于工业CT重建的滤波反投影算法易受噪声和伪影的影响,降低了图像质量。为了抑制图像伪影与噪声,本文应用统计迭代的方法进行工业CT... 工业CT(ICT)是一门用来获取观测物体断层图像的技术,它广泛应用于无损检测和安全检查等领域。但目前常用于工业CT重建的滤波反投影算法易受噪声和伪影的影响,降低了图像质量。为了抑制图像伪影与噪声,本文应用统计迭代的方法进行工业CT重建。 展开更多

关键词 期望最大化算法 最大似然估计 工业CT 图像重建

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序约束下最大似然估计的迭代算法

9

作者 李建军 《长春师范学院学报（自然科学版）》 2002年第2期18-22,共5页

本文讨论了 k2× 2表相对风险简单半序约束下期望频数的最大似然估计问题 ,给出了求最大似然估计的一种迭代算法 。

关键词 序约束 简单半序 最大似然估计 迭代算法 收敛性 证明 期望 下期

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基于最大期望算法的列车完整性检测方法 被引量：3

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作者 李四辉 蔡伯根 +3 位作者 闻映红 王剑 上官伟 刘江 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期74-81,共8页

面向中国中西部低密度线路条件,基于GNSS的列车完整性检测系统是一种经济有效的列车完整性解决手段,也可作为制动管风压检测的辅助冗余检测方式,以进一步保障列车运行安全。针对列车运行过程中基于GNSS列车完整性检测系统问题建立完整... 面向中国中西部低密度线路条件,基于GNSS的列车完整性检测系统是一种经济有效的列车完整性解决手段,也可作为制动管风压检测的辅助冗余检测方式,以进一步保障列车运行安全。针对列车运行过程中基于GNSS列车完整性检测系统问题建立完整性检测模型,模型包含列车完整状态及断裂状态下的系统时间动态转换过程。基于系统参数先验统计特性未知情况下的模型参数估计,提出基于最大期望算法的离线训练学习方法,得到列车完整性检测系统模型后验参数的极大似然估计。在列车完整性检测过程中,针对当前时刻的观测值,进行列车完整性所有状态的概率推理估计,采用高斯和滤波的方法实现状态的概率推理计算,选取最大概率下的列车完整性状态,实现列车完整性检测。结合现场测试及仿真数据,针对本文提出的列车完整性检测方法进行测试验证,结果证明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 铁路运输 全球卫星导航系统 列车完整性检测 最大期望算法 极大似然估计

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基于最大后验估计的编码孔图像重建算法

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作者 秦玉瑞 朱巴邻 +2 位作者 王忠海 周荣 杨朝文 《强激光与粒子束》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期141-152,共12页

图像重建算法对编码孔伽马相机的成像性能有重要的影响,然而广泛使用的最大似然期望最大化(MLEM)算法无法在较强干扰背景下有效抑制图像中的噪声,当超过一定迭代次数后,图像信噪比会逐渐降低。针对MLEM算法的这一“病态性”问题开展了... 图像重建算法对编码孔伽马相机的成像性能有重要的影响,然而广泛使用的最大似然期望最大化(MLEM)算法无法在较强干扰背景下有效抑制图像中的噪声,当超过一定迭代次数后,图像信噪比会逐渐降低。针对MLEM算法的这一“病态性”问题开展了研究。首先将最大后验估计(MAP)算法应用于编码孔图像重建,接着分析了算法中Gibbs先验函数的邻域大小和权值系数等关键参数的选取方法。然后使用编码孔相机开展了成像实验,对比了MLEM算法与MAP算法对22Na点源的图像重建结果。结果表明,在300~1 200次迭代下,MLEM重建图像中出现了明显的噪点,且随着迭代深入图像质量逐渐变差;而MAP重建图像没有出现明显噪点,重建图像的平均梯度相较于MLEM降低了26.45%~49.16%,对比度噪声比(CNR)提升了42.32%~351.07%。另外,对比了3×3和5×5邻域大小时的多点源图像重建结果,结果显示,邻域过小会导致重建图像的热点亮度降低,与理论分析结果一致。最后,分别对比了MLEM与MAP算法在较远距离和较强干扰两种场景下的成像结果,MAP算法均表现出更好的信噪比性能。 展开更多

关键词 编码孔成像 最大似然期望最大化算法 最大后验估计 贝叶斯定理 马尔科夫随机场

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基于PSO和MLEM混合算法的NDP测量反演算法研究

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作者 李远辉 杨芮 +4 位作者 张庆贤 肖才锦 陈弘杰 肖鸿飞 程志强 《原子能科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1152-1159,共8页

中子深度剖面(NDP)分析技术是一种无损检测方法,能够同时测量样品中目标核素的浓度与空间信息,已被广泛应用于锂电池、半导体等产业。在NDP分析过程中,由测量能谱反演出目标核素浓度的分布信息是关键步骤。目前NDP测量反演中常用的算法... 中子深度剖面(NDP)分析技术是一种无损检测方法,能够同时测量样品中目标核素的浓度与空间信息,已被广泛应用于锂电池、半导体等产业。在NDP分析过程中,由测量能谱反演出目标核素浓度的分布信息是关键步骤。目前NDP测量反演中常用的算法为最大似然期望最大化(MLEM)算法。针对MLEM算法计算结果易陷入局部最优解的情况,本文提出了粒子群(PSO)与MLEM混合(PSO-MLEM)算法,并通过动态加速因子提高了算法的收敛速度与计算精度。应用PSO-MLEM算法、PSO算法、MLEM算法、奇异值分解求解最小二乘(SVDLS)算法对锂电池中^(6)Li的NDP模拟能谱进行反演,并对反演计算结果进行了评价。结果表明:对比PSO算法,PSO-MLEM算法的收敛效率与计算精度明显提升;对比MLEM算法,PSO-MLEM算法的全局寻优能力有效提升了反演精度,避免了局部最优解的影响;对比SVDLS算法,PSO-MLEM算法的反演精度明显提升。 展开更多

关键词 中子深度剖面分析 粒子群算法 最大似然期望最大化算法 锂电池

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基于最大伪似然准则估计的故障链路诊断 被引量：2

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作者 陈清 张志勇 胡光岷 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第4期1514-1517,共4页

识别网络内部的故障链路对提升网络性能具有重要参考价值。研究了树型拓扑下基于端到端测量的故障链路诊断问题,提出一种最大伪似然估计方法估计链路先验故障概率,把树型拓扑划分为一系列具有两个叶节点的子树,并使用期望最大化(EM)算... 识别网络内部的故障链路对提升网络性能具有重要参考价值。研究了树型拓扑下基于端到端测量的故障链路诊断问题,提出一种最大伪似然估计方法估计链路先验故障概率,把树型拓扑划分为一系列具有两个叶节点的子树,并使用期望最大化(EM)算法最大化每个子树的似然函数,求出链路先验概率。仿真实验表明,该方法与现有的联立方程组求解方法估计精度相当,但是大大降低了算法时间复杂度,证明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 故障链路诊断 端到端测量 最大伪似然估计 期望最大化算法

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基于最大期望算法的多时变信号DOA估计方法 被引量：1

14

作者 范保华 左乐 +1 位作者 唐勇 胡泽华 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2022年第2期420-426,共7页

当多个辐射源同时存在并交替发射信号时,接收数据间相互交错,且多个数据间并无显性关联,无源合成阵列每一次测量仅能获取来波的频率、幅度与相位等数据信息。为了同时、高效地实现多个参数的联合估计,提出采用最大期望算法进行估计多个... 当多个辐射源同时存在并交替发射信号时,接收数据间相互交错,且多个数据间并无显性关联,无源合成阵列每一次测量仅能获取来波的频率、幅度与相位等数据信息。为了同时、高效地实现多个参数的联合估计,提出采用最大期望算法进行估计多个时变信号参数估计的新方案,将一个高维多参数优化问题分解成多个并行的低维问题进行求解。该方法主要包含求解期望值步骤和期望值最大化两个步骤。求解期望值步骤主要建立接收信号与其辐射源的对应关系,即信号分选,而期望值最大化步骤采用最大似然方法估计辐射源的入射角信息。这两个步骤相互迭代,交替进行辐射源信号的分选与测向。同时,还推导出无源合成圆阵相位差数据的最大似然方法进行入射角的精确估计的闭合形式解,并通过接收信号的复数响应进行相位模糊解算,并推导出测向精度的理论下限。最后,通过数值仿真结果验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 波达方向估计 无源合成阵列 最大似然估计 最大期望算法

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混合高斯参数估计的两种EM算法比较 被引量：6

15

作者 刘旺锁 王平波 顾雪峰 《声学技术》 CSCD 2014年第6期539-543,共5页

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... 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。 展开更多

关键词 混合高斯 最大似然估计 期望最大化 贪婪期望最大化

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OSEM算法在编码板成像中的应用

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作者 李汉平 王锋 艾宪芸 《核电子学与探测技术》 CAS 北大核心 2016年第9期903-907,共5页

为提高γ辐射编码成像中MLEM算法在图像重建时的速度及质量,论文基于核医学ECT图像重建中的OSEM算法思想在图像重建时对编码成像所得投影数据进行分组,并采用精细采样平衡相关法的重建结果作为初值进行迭代。通过实验对该算法进行验证... 为提高γ辐射编码成像中MLEM算法在图像重建时的速度及质量,论文基于核医学ECT图像重建中的OSEM算法思想在图像重建时对编码成像所得投影数据进行分组,并采用精细采样平衡相关法的重建结果作为初值进行迭代。通过实验对该算法进行验证。实验表明:OSEM算法可以有效提高收敛速度,改善重建图像质量。在γ辐射编码成像中采用OSEM算法是有效且可行的。 展开更多

关键词 编码板 辐射成像 图像重建 最大似然期望最大化算法 有序子集期望最大化算法 MC模拟

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有限混合泊松分布参数优化的改进EM算法 被引量：5

17

作者 冯杭 王胜兵 《兵工自动化》 2017年第1期80-82,共3页

为解决EM算法易于陷入局部最优的问题,提出一种有限混合泊松分布参数优化的改进EM算法。建立混合泊松分布模型,利用EM算法求解模型中的参数向量,并结合算例指出该算法对初值敏感的缺陷,引入智能优化算法对算例进行改进。分析结果表明:... 为解决EM算法易于陷入局部最优的问题,提出一种有限混合泊松分布参数优化的改进EM算法。建立混合泊松分布模型,利用EM算法求解模型中的参数向量,并结合算例指出该算法对初值敏感的缺陷,引入智能优化算法对算例进行改进。分析结果表明:使用优化算法后,对数似然度的增大十分明显,增加了求得最优解的概率。 展开更多

关键词 泊松混合分布 最大似然估计 期望最大化 智能优化算法

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基于改进EM算法的分布式MIMO系统联合参数估计 被引量：3

18

作者 黄涛 张静 +1 位作者 李莉 王选朝 《上海师范大学学报（自然科学版）》 2010年第4期380-384,共5页

鉴于采用最大似然算法估计分布式多天线系统的信道增益与频偏存在多维优化使计算复杂度高的缺陷,以及采用期望最大化（EM）算法存在收敛速度慢、对初值依赖性大的不足,而期望条件最大化（ECM）算法用一系列计算简单的CM步来代替一个复杂... 鉴于采用最大似然算法估计分布式多天线系统的信道增益与频偏存在多维优化使计算复杂度高的缺陷,以及采用期望最大化（EM）算法存在收敛速度慢、对初值依赖性大的不足,而期望条件最大化（ECM）算法用一系列计算简单的CM步来代替一个复杂的M步,弱化了初值对收敛性的影响.综合考虑ECM算法与最大似然（ML）估计算法来优化EM的收敛过程,提出了一种高效稳定的EM算法.该算法在CM步取得频偏的更新值后,通过ML的结果来更新信道增益.仿真结果表明：该算法对初值的依赖性较低、计算简单且稳定性高,结合空间选择期望最大化（SAGE）方法后能大幅提高收敛速度,且所得估计值的均方误差（MSE）能够逼近Cramer-Rao界（CRB）. 展开更多

关键词 最大似然(ML)估计 期望最大化(EM) 信道估计 频偏 均方误差(MSE)

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缺失数据下含几何分布的对数线性模型的EM算法(英文) 被引量：1

19

作者 王继霞 刘次华 《应用数学》 CSCD 北大核心 2009年第2期297-302,共6页

本文研究缺失数据下对数线性模型参数的极大似然估计问题.通过Monte-Carlo EM算法去拟合所提出的模型.其中,在期望步中利用Metropolis-Hastings算法产生一个缺失数据的样本,在最大化步中利用Newton-Raphson迭代使似然函数最大化.最后,... 本文研究缺失数据下对数线性模型参数的极大似然估计问题.通过Monte-Carlo EM算法去拟合所提出的模型.其中,在期望步中利用Metropolis-Hastings算法产生一个缺失数据的样本,在最大化步中利用Newton-Raphson迭代使似然函数最大化.最后,利用观测数据的Fisher信息得到参数极大似然估计的渐近方差和标准误差. 展开更多

关键词 条件期望 极大似然估计 EM算法 Metropolis—Hastings算法 Newton—Raphson迭代

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迭代反褶积算法 被引量：1

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作者 周晓阳 《应用数学》 CSCD 北大核心 1995年第4期471-477,共7页

本文利用条件期望的性质,导出了迭代反褶积算法模型,并给出参数λ的极大似然估计。算例表明该算法是有效的。

关键词 迭代反褶积算法 条件期望 极大似然估计

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