【摘 要】
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要从本质上提高覆盖算法的精度,必须在算法中引入全局的优化计算.为此,先将覆盖算法扩展成核覆盖算法(以高斯函数为核函数),再利用高斯函数的概率意义(高斯分布),为核覆盖算
【机 构】
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安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽大学人工智能研究所
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要从本质上提高覆盖算法的精度,必须在算法中引入全局的优化计算.为此,先将覆盖算法扩展成核覆盖算法(以高斯函数为核函数),再利用高斯函数的概率意义(高斯分布),为核覆盖算法建立一个有限混合概率模型,在此基础上,利用"最大似然原理"引入全局优化计算,并利用EM(expectation maximization)方法进行求解,完成对覆盖算法的全局优化计算,从而扩大覆盖方法的使用范围并提高算法的精度,且将它从确定的模型扩展成概率的模型,后者更具抗噪声干扰的能力.最后给出模拟实验,实验比较结果表明,经优化后的概率模型确实提高了算法的精度.
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