在此基础上,引入倒谱的动态差分特征,采用期望最大化算法,估计先验概率的联合分布,利用联合高斯先验概率进行特征补偿,并推导了联合高斯混合模型的参数估计公式。
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实验结果表明半监督学习自适应谐振理论系统的性能优于判别式CEM算法,特别是在含有噪音和新模式数据情况下,其优势更为明显。
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为了克服HMT模型存在的计算溢出困难,采用尺度变换对EM算法进行了改进。
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分类过程中,论文采用期望最大化(Expectation maximization)算法在合并的策略下对PCA变换后的数据求解混合模型,并应用所提出的准则进行模型选择从而确定待分类的类别数。
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maneuvering target tracking with coordinated turn motion based on expectation maximization algorithm
基于期望极大化算法的转弯机动目标跟踪
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为了提高在杂波环境下跟踪强机动目标的精度,提出了一种新的基于期望极大化(EM)算法的机动目标状态估计方法。
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detecting& analyzing of gene chip image signal based on expectation maximization algorithm
基于EM算法的基因芯片图像信号检测与分析
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em ( expectation maximization) method is applied to estimate parameters of mixture model.
针对于此,本文提出了一种基于主题和通用知识的类模型,利用期望最大化方法(EM)估计模型参数。
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iterative restoration algorithm based on expectation maximization ( em) for hyperspectral image
基于期望值最大化的高光谱图像迭代复原算法
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并给出了利用期望-极大化算法计算混合Gauss分布参数的方法。
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提出了一种基于谱直方图和EM的纹理图像分割算法。
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因此本文提出基于深度变化成像模型的最大期望(EM)复原算法,能够提高图像清晰度,尤其是在深度方向;
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分析位点间的连锁不平衡关系,估算它们构成的单倍型。
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这里,期望最大化算法既用来处理丢失值又用来估计模型参数。
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为了适应目标表面的变化,这些高斯参数在跟踪期间通过在线的EM算法自适应更新;
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