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为了减少均值偏移算法的计算量,提出一种基于预测模型的均值偏移加速算法.根据迭代序列不同的收敛特点,建立收敛预测模型,通过减少每次迭代时矢量离收敛点的距离来实现加速.从理论上证明了其收敛速度比原均值偏移算法快,实验结果也进一步表明,该算法明显地提高了收敛速度,同时可以保证跟踪的准确性.
一种基于预测模型的均值偏移加速算法
【摘 要】
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为了减少均值偏移算法的计算量,提出一种基于预测模型的均值偏移加速算法.根据迭代序列不同的收敛特点,建立收敛预测模型,通过减少每次迭代时矢量离收敛点的距离来实现加速.从理论上证明了其收敛速度比原均值偏移算法快,实验结果也进一步表明,该算法明显地提高了收敛速度,同时可以保证跟踪的准确性.
【机 构】
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中南林业科技大学计算机与信息工程学院,中南大学信息科学与工程学院
【出 处】
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信息与控制
【发表日期】
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2010年02期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（90820302,60805027）：教育部博士点基金资助项目（200805330005）.
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