【摘 要】
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引入了可处理缺失数据的EM算法。EM算法是一种迭代算法,每一次迭代都能保证似然函数值增加,并且收敛到一个局部极大值。对EM算法的基本原理和实施步骤进行了分析。算法的命名
【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
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60472065)
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引入了可处理缺失数据的EM算法。EM算法是一种迭代算法,每一次迭代都能保证似然函数值增加,并且收敛到一个局部极大值。对EM算法的基本原理和实施步骤进行了分析。算法的命名,是因为算法的每一迭代包括两步:第一步求期望(Expectation Step),称为E步;第二步求极大值(Maximization Step),称为M步。EM算法主要用来计算基于不完全数据的极大似然估计。在此基础上,把EM算法融合到状态空间模型的参数估计问题。给出了基于Kalman平滑和算法的线性状态空间模型参数估计方法。
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