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一种改进的基于模糊似然函数的特征选择算法 被引量:1
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作者 李炜 黄心汉 +1 位作者 陈曦 王敏 《信号处理》 CSCD 北大核心 2005年第5期447-450,433,共5页
本文在Shang模糊似然函数的基础上,提出了基于特征空间的可信度函数和特征分量影响函数以改进Shang模糊似然函数的可靠性,采用改进的模糊似然函数评价任意特征子集的有效性,可更真实地描述模式在特征空间的分布,是一种有效的特征选择算... 本文在Shang模糊似然函数的基础上,提出了基于特征空间的可信度函数和特征分量影响函数以改进Shang模糊似然函数的可靠性,采用改进的模糊似然函数评价任意特征子集的有效性,可更真实地描述模式在特征空间的分布,是一种有效的特征选择算法。论文将改进算法与原算法进行了测试比较,结果表明改进的特征选择算法具有更好的可靠性和实用性。 展开更多
关键词 模糊函数 特征选择 可信度 特征分量影响函数 模糊函数 特征空间 选择算法 影响函数 信度函数 特征子集
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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
2
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 大似准则 最大期望算法
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基于似然BP算法的区域供电能效差异变化趋势预测方法 被引量:1
3
作者 王瀚伦 雷加坤 +1 位作者 康信 曹瑞娟 《自动化技术与应用》 2024年第4期177-181,共5页
采用目前方法预测区域供电能效差异变化趋势时,存在误差率高、预测值与实际值差距大及预测模型复杂程度高的问题。提出基于似然BP算法的区域供电能效差异变化趋势预测方法。利用RAMP重构具有稀疏噪声的电能数据,并将处理后的无干扰电能... 采用目前方法预测区域供电能效差异变化趋势时,存在误差率高、预测值与实际值差距大及预测模型复杂程度高的问题。提出基于似然BP算法的区域供电能效差异变化趋势预测方法。利用RAMP重构具有稀疏噪声的电能数据,并将处理后的无干扰电能原始数据投入到神经网络中,利用似然BP算法对数据样本进行编码、选择、交叉和变异,最终构建预测模型,并运用预测模型完成区域供电能效差异变化趋势的预测。实验结果表明,所提方法误差率低、预测值与实际值差距小、预测模型复杂程度低。 展开更多
关键词 区域供电 RAMP重构算法 BP神经网络 BP算法 适应度函数
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最大似然-可分离抛物面替代函数双能CT重建算法
4
作者 侯晓文 滕月阳 +1 位作者 刘瑜珈 康雁 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第11期1538-1542,共5页
针对重建算法对不同的检测对象需要建立不同的查找表问题,提出了一种基于最大似然-可分离抛物面型替代函数的重建算法.根据双能CT的物理模型和统计模型建立了对数似然函数,并以之为目标函数.根据目标函数的凸性,构造了可分离抛物面型替... 针对重建算法对不同的检测对象需要建立不同的查找表问题,提出了一种基于最大似然-可分离抛物面型替代函数的重建算法.根据双能CT的物理模型和统计模型建立了对数似然函数,并以之为目标函数.根据目标函数的凸性,构造了可分离抛物面型替代函数.实验结果表明,该算法重建所得各能级图像与原始图像的相关系数大于0.983,信噪比大于12 d B,均大于查表法重建结果的相应值,重建图像质量优于查表法. 展开更多
关键词 双能CT 最大似 凸优化 替代函数 重建算法
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基于EM算法的极大似然参数估计探讨 被引量:31
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作者 孙大飞 陈志国 刘文举 《河南大学学报(自然科学版)》 CAS 2002年第4期35-41,共7页
首先介绍了EM算法 ,然后研究了基于EM算法的混合密度极大似然参数估计 ,最后利用计算机仿真验证了此算法的收敛性和有效性 .
关键词 参数估计 函数 大似参数估计 完全数据函数 EM算法
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航天湍流退化图像的极大似然估计规整化复原算法 被引量:24
6
作者 洪汉玉 张天序 余国亮 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期130-134,共5页
为了从有噪的湍流退化图像中有效地恢复出目标图像,提出了一种基于极大似然估计准则的规整化复原算法.根据图像随机场模型建立了有关多帧图像数据的对数似然函数,同时为了平滑噪声和保护图像边缘以及避免无价值的解,将一些合理的惩罚项... 为了从有噪的湍流退化图像中有效地恢复出目标图像,提出了一种基于极大似然估计准则的规整化复原算法.根据图像随机场模型建立了有关多帧图像数据的对数似然函数,同时为了平滑噪声和保护图像边缘以及避免无价值的解,将一些合理的惩罚项和辅助平滑项融合到该对数似然函数中.推导出了湍流点扩展函数和目标图像的交替迭代求解公式,通过迭代方式可将点扩展函数和目标图像同时估计出来,给出了算法的并行处理方案.在微机上对强噪声条件下的湍流退化图像进行了恢复实验,实验结果表明本算法具有较强的抗噪能力和实用价值. 展开更多
关键词 湍流退化图像 复原算法 大似估计 整化 点扩展函数 航天 目标图像 函数 随机场模型 图像数据 估计准则 图像边缘 求解公式 交替迭代 同时估计 处理方案 实用价值 抗噪能力 惩罚项 强噪声 恢复 对数 平滑 实验 微机 并行
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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
7
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 大似
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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
8
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 加权跟踪 期望值最大化
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基于模糊最大似然估计算法的遥感影像分割 被引量:3
9
作者 徐艳 《测绘与空间地理信息》 2019年第1期163-166,170,共5页
针对模糊K-均值算法依赖于群集原型的初始估计和对于数据中所存在的子群数目做出假设的缺点,结合最大似然估计,提出了不依赖先验假设的模糊聚类法——基于模糊最大似然估计的遥感影像分割算法。该算法在模糊最大似然估计算法中用模糊协... 针对模糊K-均值算法依赖于群集原型的初始估计和对于数据中所存在的子群数目做出假设的缺点,结合最大似然估计,提出了不依赖先验假设的模糊聚类法——基于模糊最大似然估计的遥感影像分割算法。该算法在模糊最大似然估计算法中用模糊协方差来计算后验概率,用后验概率矩阵代替隶属度矩阵来进行划分。先用模糊K-均值进行图像预处理,然后用模糊最大似然估计算法进行分割。此外,本文用性能指标参数——超体积指标FHV来评价最优的类别数目。本文通过对模拟影像和真实影像的实验,验证了该算法的有效性和准确性。 展开更多
关键词 遥感影像分割 模糊K-均值算法 模糊最大似估计 性能指标参数 超体积函数
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改进的最大似然期望最大化超声CT重建方法
10
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 最大似期望最大化方法 非最小最优化
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基于递推极大似然算法的控制系统仿真 被引量:1
11
作者 张燕红 郑仲桥 《常州工学院学报》 2007年第2期15-20,共6页
在系统辨识的各种算法中,极大似然法是其中一种普遍应用的算法,但是因为极大似然法要求能够写出输出量的概率密度函数,因此这种算法有一定的局限性。目前,基于极大似然法的递推算法也有很多,文章提出了一种通过梯度法的简化而得到的递... 在系统辨识的各种算法中,极大似然法是其中一种普遍应用的算法,但是因为极大似然法要求能够写出输出量的概率密度函数,因此这种算法有一定的局限性。目前,基于极大似然法的递推算法也有很多,文章提出了一种通过梯度法的简化而得到的递推算法,每观测一次数据就递推计算一次参数的估计值,能够按照自己的需要在程序中设置参数的精度,这样大大提高了参数辨识的精度。通过对控制系统的仿真,证明了这种递推算法的可行性。 展开更多
关键词 系统辨识 递推极大似算法 概率密度函数 精度 系统仿真
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基于EM算法实现混合密度极的大似然参数估计 被引量:1
12
作者 邹小云 《赤峰学院学报(自然科学版)》 2013年第23期8-10,共3页
在介绍极大似然估计与EM算法的基础上,探讨了基于EM算法的两混合正态分布极大似然参数估计,并举例说明了若干经典场合的极大似然估计的算法.
关键词 大似估计 EM算法 函数 参数估计
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经验似然中无偏估计函数的选择问题
13
作者 林路 《邵阳学院学报(社会科学版)》 2003年第5期1-4,共4页
由Owen(1988)提出的经验似然是一种重要的统计方法 .本文主要研究经验似然的基础之一———无偏估计函数的选择问题 .为此 ,定义了基于最优无偏估计函数的最优经验似然 ,得到了最优无偏估计函数的性质 ,研究了最优无偏估计函数的构造方... 由Owen(1988)提出的经验似然是一种重要的统计方法 .本文主要研究经验似然的基础之一———无偏估计函数的选择问题 .为此 ,定义了基于最优无偏估计函数的最优经验似然 ,得到了最优无偏估计函数的性质 ,研究了最优无偏估计函数的构造方法 .最后 ,将这种方法推广到拟似然 . 展开更多
关键词 无偏估计函数 经验 数学期望
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序约束下最大似然估计的迭代算法
14
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 最大似估计 迭代算法 收敛性 证明 期望 下期
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三维传感器极大似然配准算法 被引量:1
15
作者 王琦 冯新喜 +1 位作者 杜钦峰 孙鹏 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2007年第11期54-56,共3页
基于测量噪声的影响,提出一种精确极大似然法(EML)。配准估计是通过求最大似然函数获得的。说明了EML准则包含两类部分可分变量(实际目标位置和传感器配准误差),提供了两步递归优化算法,并通过计算机仿真证明了极大似然算法用于多传感... 基于测量噪声的影响,提出一种精确极大似然法(EML)。配准估计是通过求最大似然函数获得的。说明了EML准则包含两类部分可分变量(实际目标位置和传感器配准误差),提供了两步递归优化算法,并通过计算机仿真证明了极大似然算法用于多传感器配准处理的估计精度高,适用的范围广,解决了最小二乘配准算法中存在的局限性;当多个传感器相距较远时,该算法明显优于传统的最小二乘配准算法。 展开更多
关键词 多传感器校准 最大似函数 改进高斯牛顿优化算法
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基于极大似然法的椒盐噪声滤波算法 被引量:1
16
作者 董占华 王士同 《微计算机信息》 北大核心 2006年第12S期291-293,共3页
本文提出了一种新的基于极大似然法的椒盐噪声滤波算法。在传统BP算法中引入了极大似然估计,在训练样本时能够在考虑网络逼近行为的同时对噪声分布进行估计。而且针对椒盐噪声模型构造了新的鲁棒误差函数,从而使算法本身的抗干扰性增强... 本文提出了一种新的基于极大似然法的椒盐噪声滤波算法。在传统BP算法中引入了极大似然估计,在训练样本时能够在考虑网络逼近行为的同时对噪声分布进行估计。而且针对椒盐噪声模型构造了新的鲁棒误差函数,从而使算法本身的抗干扰性增强。实验结果表明了该算法与传统BP算法相比具有更好的滤波性能。 展开更多
关键词 BP算法 椒盐噪声 大似 鲁棒误差函数
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似然函数和随机滤波的点云去噪方法研究 被引量:7
17
作者 唐瑞尹 范乃德 +1 位作者 史涛 王长伟 《机械设计与制造》 北大核心 2022年第2期74-77,共4页
在获取物体的三维点云数据时,通常采用线结构光扫描的方法,但是在测量过程中不可避免的会产生不合理的噪声点。从而在进行曲面重构时,会导致重构的曲面不够光滑,进而会影响三维扫描物体重构的精确性,因此有必要对扫描数据进行去噪处理... 在获取物体的三维点云数据时,通常采用线结构光扫描的方法,但是在测量过程中不可避免的会产生不合理的噪声点。从而在进行曲面重构时,会导致重构的曲面不够光滑,进而会影响三维扫描物体重构的精确性,因此有必要对扫描数据进行去噪处理。噪声点产生的原因有很多,大部分噪声点具有幅值大,影响因素多的特点,所以利用似然估计函数得到采样局部最大值点,确立点云数据的聚类中心,使原始点云数据收敛为一个稳定的三维数字模型,然后采用随机滤波的方法,通过比较连续点之间的相对位置,给定一个数值,把位置变化较大的点判定为噪声点予以去除,从而达到点云去噪的目的。通过对普通计算机硬盘的扫描和点云去噪处理验证了方法的可行性。 展开更多
关键词 线结构光 点云去噪 函数算法 随机滤波法
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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
18
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 最大似函数 功率谱密度 点扩散函数 期望值最大化
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多个正态总体均值与标准差比在简单树序约束下的最大似然估计 被引量:3
19
作者 姬永刚 李树有 +1 位作者 赵世舜 史海芳 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2008年第5期829-835,共7页
考虑k(k>3)个正态总体均值与标准差(均值和标准差均未知)之比在简单树序约束下最大似然估计的求解问题,应用保序回归理论给出了计算均值和标准差最大似然估计的迭代算法,并证明了所给迭代算法是收敛的,给出了k=7时利用迭代算法的模... 考虑k(k>3)个正态总体均值与标准差(均值和标准差均未知)之比在简单树序约束下最大似然估计的求解问题,应用保序回归理论给出了计算均值和标准差最大似然估计的迭代算法,并证明了所给迭代算法是收敛的,给出了k=7时利用迭代算法的模拟结果. 展开更多
关键词 简单树序 最大似估计 函数 迭代算法
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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
20
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 大似估计 多重借补
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