有限混合模型相关论文
分类和聚类方法是机器学习的核心研究领域。针对向量型数据（每个数据点为一向量）的研究已经较为成熟。因此,在处理矩阵型数据（每个数......
环境污染会受到人口结构变迁的影响，且具有明显的空间异质性特征。然而既有相关研究大多对样本进行了主观空间分类，容易造成实证结果......
在任何统计假设检验问题中,数据分析的结果可能出现两类错误。第一类是否决正确的假设,第二类是未能否决错误的假设。在限定第一类......
糖尿病风险评估问题是糖尿病预防和控制的核心问题,在减少并发症、改善健康水平、降低糖尿病预防支出等方面具有非常重要的意义。......
本文将人力资本和能源要素纳入生产函数,利用多部门核算框架将经济增长分解为部门绿色生产率提升、部门间要素配置效率改善和要素......
摘 要：绿色生产转型是实现乡村振兴、促进农业转型升级的重要措施之一，电商发展或成为实现农业绿色生产转型的新推力。在利用有限混......
有限混合模型作为分析广泛随机现象的一种数学统计建模工具,可用来定义任何复杂的概率分布,在许多统计数据建模的理论研究和实际工......
近年来贝叶斯方法在图像和信号处理方面获得了广泛的应用,统计信号和图像处理中一个日益重要的话题就是非高斯信号特征和数据的建......
在信息互联网高度发达的今天,解决信息过载问题已经成为互联网技术发展的方向之一。如何从网络海量信息中获取有价值的信息是研究......
论文围绕非参数正交多项式密度估计理论，以图像数据为研究对象，在总结国内外关于图像数据密度估计和分割、融合研究的基础上，提出基于......
医学影像成像技术现已成为医疗诊断中必不可少的工具之一。各种成像技术提供的全方位的数据信息方便了病情的诊断,也极大的提高了......
扩展目标跟踪问题一直是国内外广泛关注的热点问题,扩展目标跟踪存在如下特点:第一,目标在一个采样周期内产生多个量测点,并且这些......
在这个数字化的时代,图像复原技术已然成为学术界、工业界探讨的热点问题。近年来,基于多元有限混合模型的图像去噪方法吸引了学者......
有限混合模型在复杂数据的密度拟合和分类处理中一直备受青睐。本文在具有相同速率参数的有限混合Erlang模型的基础上,将速率参数......
近年来,关于具有多模态(异质性)数据的建模问题得到了广泛的研究,有限混合模型就是其中一个重要的工具.然而对于具有异质性的时间......
基于模型的聚类分析对模式识别、数据挖掘和机器学习等领域具有重要的指导意义,其中有限混合模型(FMM)作为聚类分析的基础发挥着重......
随着传感器技术的进步以及形状建模理论的完善,扩展目标跟踪技术应运而生。因其克服了点目标跟踪技术无法提供目标形状信息的缺陷,......
生存分析及可靠性领域作为现代统计学的一个重要分支,已经广泛应用于众多科学领域中。在信息技术迅猛发展的时代,各个领域的数据都......
有限混合模型属于半参数模型中的一种，被广泛地用于描述具有不同混合成分的混合数据，该模型提供了一种用简单的概率密度函数模拟复杂......
极化SAR影像分类是极化SAR应用中一项非常重要的研究问题。全极化数据多视极化相干矩阵或协方差矩阵所服从的复Wishart分布是目前......
这篇论文主要研究的是有限混合模型参数的估计和检验问题以及有限混合模型在生物学中的应用。本文在已经存在的有关文献的背景基础......
混合模型的应用至少可追溯到1800年,Karl Pearson首先将它应用于对不同种类的crab进行建模，他对混合模型的这个应用广泛促进了混合......
样本分类是数据挖掘一项非常重要的任务，在众多分类方法和理论中，贝叶斯分类方法具有坚实的统计理论基础，其简单形式是朴素贝叶斯方法......
曲线检测是图像处理和机器视觉的一个重要研究课题，其中应用最为广泛的是直线（段）检测和圆周曲线（包括圆弧）检测。曲线检测技术被应用在......
有限混合模型是分析复杂现象的一个灵活而强有力的建模工具,它提供了用简单结构模拟复杂密度的一个有效方法,给出了模拟同质性和异......
基于有限混合模型的结构化稀疏表示图像去噪方法是图像处理领域的研究热点问题。与传统稀疏表示方法中的字典学习相比,有限混合模......
有限混合模型聚类是非常重要的一种结合参数和非参数的聚类模型，指数型分布族是概率中最常见的一种分布族，通过数据聚类，可以从杂乱无......
目的针对医疗费用的偏峰、厚尾分布特征,探讨有限混合模型(finite mixture model,FMM)在识别肝硬化患者住院费用异质性、提高医疗......
针对丘陵山区耕地小型无人机航拍图像(低空遥感图像)中的尺度变化、几何畸变、图像重叠等问题,提出了基于双特征的丘陵山区耕地低......
利用EM算法对有限混合模型进行了参数估计,并结合具体实例进行了分析.最后利用EM算法对有限混合模型进行了模拟计算,结果充分显示......
探讨了一种新的图像自动分割的方法。提出应用高斯有限混合模型与期望-极大化算法对图像特征空间的数据进行聚类,采用信息理论准则......
目的有限混合模型是一种无监督学习方法,它被广泛的应用到数据分类任务中。然而,在图像分割过程中,由于有限混合模型没有引入邻域......
深入理解高速公路的事故影响因素是进行安全改善的基础。单车(SV)和多车(MV)事故的发生机理不同,2类事故在空间分布上也存在显著差......
城乡一体化下我国居民医疗消费呈现消费分层现象。本研究使用F区城乡居民基本医疗保险的参合及报销数据,比较两部模型、有限混合模......
基于有限混合模型的聚类算法具有以下缺陷：聚类结果依赖于模型的初始化参数;聚类结果容易收敛于局部最优;聚类过程无法决策聚类数量......
MR图像中常含有偏移场以及噪声现象,传统的FM模型无法得到正确的分类。本文在FM目标函数中加入偏移场估计和噪声去除,完善其分类效......
个体大小是渔业资源种群的重要结构特征,一般研究中采用平均个体体长或平均体质量等分析指标,难以充分反应具有多年龄结构和个体生......
通过对覆盖算法（CA）结果的分析,将覆盖某一类样本的每个覆盖看成一个Gauss分布,利用有限混合模型的极大似然拟合,用期望最大化算法（EM......
本文目的是介绍有限混合模型回归分析的概念、作用以及如何用软件实现计算的方法。先介绍有关的基本概念,再介绍基本原理,最后通过......
本文基于Dirichlet分布有限混合模型，提出了一种用于成分数据的Bayes聚类方法。采用EM算法获得模型参数的估计，用BIC准则确定类数，用......
本文研究了一类有限混合Laplace分布回归模型的局部极大似然估计问题.利用核回归方法和最大化局部加权似然函数的EM算法,获得了参......
由于贝塔刘维尔分布的共轭先验分布中存在积分表达式,贝叶斯估计有限贝塔刘维尔混合模型参数异常困难.本文提出利用变分贝叶斯学习......
有限混合模型的Ｌｏｇ极大似然比统计量极限分布不是平常Ｘ２分布，１９８５年已为Ｈａｒｔｉｇａｎ指出．在这篇文章我们限制了混合比大于一正数下，讨论了两个含单个未知参......
针对传统有限混合模型无监督学习算法不能处理参数维数变化的问题,提出了一种基于修正Gibbs采样的无监督学习算法.该算法的关键是,......
针对拓展目标概率假设密度滤波器采用的量测集合所有可能分割方式在实际中几乎不能够实现的问题,提出了一种采用有限混合模型的量......
有限混合模型FM的分级聚类已广泛应用于不同领域,然而,由于它的计算复杂度与观测数据量平方成正比,致使在遥感影像方面应用受到了......
日益丰富的门户个性化服务为兴趣建模提出了在描述以及扩展方面更高的要求．提出一种基于潜在兴趣语义描述的门户个性化兴趣模型（PIM......
