【摘 要】
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有限混合模型是分析复杂现象的一个灵活而强有力的建模工具,它提供了用简单结构模拟复杂密度的一个有效方法,给出了模拟同质性和异质性的一个自然框架和半参数结构.EM算法为
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有限混合模型是分析复杂现象的一个灵活而强有力的建模工具,它提供了用简单结构模拟复杂密度的一个有效方法,给出了模拟同质性和异质性的一个自然框架和半参数结构.EM算法为有限混合模型的极大似然估计提供了一个标准框架.该文推导了有限混合正态分布和有限混合Weibull分布的EM算法,并为它们设计了一种有效选取参数初始值的方法,数值试验表明,这些方法有助于EM算法以较快的速度在参数真值附近收敛.只能收敛到似然函数的局部极值点是EM算法的一个主要缺点,因此,该文提出使用遗传算法直接处理混合模型的极大似然估计问题,并为这一问题设计了一种基于实数编码的遗传算法,数值试验表明,遗传算法能有效地得到似然函数的全局极大值解.
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