EM算法相关论文
近年来高斯图模型被广泛地应用在各个社会和科学领域,来描述变量间的条件独立结构,包括经济学、基因学以及社交网络.一般的高斯图......
近年来,生存分析引起了学者的广泛关注,其广泛存在于许多科学研究领域,包括医学、人口学和社会学.本文将讨论生存分析中的区间删失......
针对物联网无人机通信中短突发连续相位调制（continuous phase modulation， CPM）盲均衡算法复杂度高、收敛差等问题，提出了一种新的基......
混合面板计数数据出现在有关复发事件的研究或事件历史研究中,复发事件包括一些感染,住院,汽车保修使用和肿瘤发生等.本文主要研究......
讨论了样本数据为区间型数据时参数的最大似然估计问题.当数据为区间删失情形时,参数最大似然估计的精确表达式不存在,甚至近似解......
文章以我国31个省份为研究对象，从旅游产业结构规模化、合理化、高级化的量、高级化的质和效益表现五个维度构建结构视角下旅游产业......
新型冠状病毒肺炎现存确诊人数是评估疫情发展形势的重要指标,精确刻画新冠病毒肺炎现存确诊人数的分布对于我国开展疫情防治工作......
分位数回归对一组预测（独立）变量和目标（因变量）的特定百分比（或分位数）之间的关系进行建模。与普通最小二乘回归相比,有两个主要优点:一......
本文研究了带变点的混合模型中的统计推断与算法设计问题.针对存在变点的多分类混合数据,本文基于参数的极大似然估计设计了一种改......
近几年来,医疗大数据领域发展迅速,医疗数据的积累量迅速增加,这为研究人员做医疗数据分析提供了基础。如何充分利用海量的临床数......
滚动轴承是大型设备中不可或缺的组成之一,广泛应用于国防事业和国民经济中,为祖国的现代化建设贡献了力量。为了保障大型设备平稳......
随着社会经济的不断发展和全球化进程的加剧,计量经济学体系在获得巨大发展机遇的同时,也面临着前所未有的挑战.一方面,由于数据的......
Pareto分布近年因为其良好的性质,在各领域的应用越来越受到研究者的重视。本文在逐步Ⅰ型区间删失的条件下,对单参数Pareto分布的......
脑机接口技术（Brain-Computer Interface,BCI）可通过控制医疗器械、智能轮椅、机械手臂等外部设备表达人脑活动信号,从而达到恢复肢......
本文的主要内容是为多产品选择行为下的TUM模型设计了一种有效的估计未知参数的EM算法。TUM模型,全称Threshold Utility Model,是......
作为统计数据分析的重要模型之一,线性回归模型已经拥有有效的统计推断方法及完整的理论体系.该模型建立的基础是假定为未知参数,......
高斯混合模型是一种含隐变量的概率图模型,其参数通常由EM算法迭代训练得到.本文在简单推导高斯混合模型的EM算法后,将使用高斯混......
住院时长是医院合理分配病房床位的重要依据,是医院运转速度、医疗水平以及工作质量的重要体现。长期以来,患者住院周期长和病房床......
隐马氏模型（hidden Markov models）是一类统计模型，简称HMMs。它包括一个不被直接观测的马尔可夫过程和一个与之相关的可观测过程。这......
隐马氏模型（hidden Markov models）是一类统计模型，简称HMMs。它包括两个随机过程，其中一个是不能够被直接观测到的并且具有马氏性，称之......
城市道路的交通参数估计作为交通诱导、自适应式交通控制和事故检测的重要前提,一直是交通领域的研究重点。网联车的出现为交通参......
Birnbaum-Saunders分布是Birnbaum和Saunders在研究由主导裂纹不断的积累而引起零件失效时,提出的一种新疲劳寿命模型,简称BS分布.......
移动互联网与物联网是现阶段移动通信的两大驱动力,二者共同催生了一个以巨大流量和广泛应用场景为特点的移动互联社会。接入设备......
在因果中介分析中做分类问题的研究,找出潜在的子群体,对解决社会问题来说,有很重要的现实意义.本文聚焦人的心理与环境保护问题,......
结合成都地铁2019年5月工作日的AFC数据,利用EM算法(expectation-maximum algorithm)与Gauss混合模型,分析成都市156个轨道站点客......
隐马氏模型（Hidden Markov Models）是一类统计模型，简称HMM。它包括一个不被直接观测的马尔可夫过程和一个与之相关的可观测过程。隐......
在日常的统计工作中,数据的采集是必不可少的工作.而在实际工作中,由于种种原因,人们经常会遇到各种各样的数据缺失.比如试验样本......
混合模型的参数统计推断和计算问题是统计学研究领域的热点问题之一,同时,变点检测及估计问题的相关理论也被广泛应用于统计学、生......
偏slash分布是一类具有偏斜和厚尾性质的分布,它主要用于模拟研究,近年来被广泛用于分析金融、医学、气象等领域中的数据。然而在......
针对同种产品的多类试验源寿命数据信息,利用构造的混合基分布,实现三源数据融合,同时估计出数据源的总体分布密度函数.基于EM算法......
信息技术的快速发展,为交通研究和城市交通管理提供了大规模、多样化的数据资源,并为城市交通状态估计和交通流预测方法的研究提供......
有限混合模型是多模态数据拟合和聚类的有力工具.本文针对具有多模态的周期数据提出了双截断高斯混合模型,并推导出相应的EM算法,......
基于收益管理的思想对邮轮客舱分配与定价问题进行了研究。结合邮轮运营中的个性化特点,例如消费者团体人员构成多样、较长的预售......
由于复杂网络（数学上常称为图）规模宏大、结构复杂、难以理解等原因,人们十分重视能分析网络整体统计特性的方法,如聚类分析,在网络......
多向线性变参数(multi-way linear parameter-varying,MLPV)建模方法既利用一般线性变参数建模方法来描述非线性,又考虑了间歇过程......
为了研究某些工程过程的寿命,需要一个能够适应这些过程性质的寿命模型.与简单模型相比,基于寿命分布的广义模型在建模过程中更具......
隐马氏模型作为一种具有双重随机过程的统计模型,具有可靠的概率统计理论基础和强有力的数学结构,目前已经被广泛应用于语音识别、......
图模型是近年来活跃起来的一个崭新的研究领域，它是概率统计与图论的交叉学科。图模型将传统的多元统计中描述多个变量之间关系的统......
缺失数据现象在观测数据中是十分常见的问题,而EM算法是针对缺失数据问题中求参数估计的常用方法,是将不完全数据转化为完全数据问......
高维矩阵型时间序列数据广泛存在于金融、气象、视觉检测等诸多科学领域,对矩阵型时序数据进行分析,揭示其规律性,对于多个领域的......
本文旨在研究级联点过程的参数估计、自激点过程的半参数与非参数估计以及借助级联和自激点过程挖掘和分析通讯行为特征.级联和自......
广义部分线性加性模型具有参数和非参数2个部分,并且选择不同连接函数可以得到多种不同加性模型,是一种非常灵活的统计模型。有限......
期刊
伴随着通信时代的到来,现代交流方式更倾向于无线通信。广播性作为通信最突出的特点,容易导致传输的信息被恶意窃听,无线通信安全......
