【摘 要】
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针对混合分布模型中各项权值通常依赖于未知或已知参数而造成的模型不确定问题,提出了一种权值基于Frobenius范数的混合分布模型.首先,把多元泊松分布进行截断及均化处理,生
【机 构】
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英国系统科学学会 伦敦 CR82AD);北京理工大学自动化学院 北京 100081;华北理工大学河北省数据科学与应用重点实验室 唐山 063210
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针对混合分布模型中各项权值通常依赖于未知或已知参数而造成的模型不确定问题,提出了一种权值基于Frobenius范数的混合分布模型.首先,把多元泊松分布进行截断及均化处理,生成伪多元泊松分布.其次,根据有限可数混合分布的表达式,分别求解伪多元泊松混合分布的集函数矩阵、多线性形式的Pseudo-Boolean函数矩阵、多线性Pseudo-Boolean函数矩阵的Frobenius范数,由此得到新的权值并据此构建多元伪泊松混合分布模型.最后,根据混合分布权值的归一性及非负性证明了模型的正确性并且通过仿真实验来展示构建模型的整个过程,验证了算术平均的合理性.可为今后研究混合分布在机器学习领域的应用及算法设计提供理论基础.
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