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FLIGHT DELAY STATE-SPACE MODEL BASED ON GENETIC EM ALGORITHM 认领 引用 被引量：2
1
作者 陈海燕 王建东 徐涛 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI 2011年第3期276-281,共6页
Flight delay prediction remains an important research topic due to dynamic nature in flight operation and numerous delay factors.Dynamic data-driven application system in the control area can provide a solution to thi... Flight delay prediction remains an important research topic due to dynamic nature in flight operation and numerous delay factors.Dynamic data-driven application system in the control area can provide a solution to this problem.However,in order to apply the approach,a state-space flight delay model needs to be established to represent the relationship among system states,as well as the relationship between system states and input/output variables.Based on the analysis of delay event sequence in a single flight,a state-space mixture model is established and input variables in the model are studied.Case study is also carried out on historical flight delay data.In addition,the genetic expectation-maximization（EM）algorithm is used to obtain the global optimal estimates of parameters in the mixture model,and results fit the historical data.At last,the model is validated in Kolmogorov-Smirnov tests.Results show that the model has reasonable goodness of fitting the data,and the search performance of traditional EM algorithm can be improved by using the genetic algorithm. 展开更多
关键词 flight delay predictions dynamic data-driven application system genetic EM algorithm
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Novel method for extraction of ship target with overlaps in SAR image via EM algorithm 认领 引用 被引量：2
2
作者 CAO Rui WANG Yong 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE CSCD 2024年第4期874-887,共14页
The quality of synthetic aperture radar(SAR)image degrades in the case of multiple imaging projection planes(IPPs)and multiple overlapping ship targets,and then the performance of target classification and recognition... The quality of synthetic aperture radar(SAR)image degrades in the case of multiple imaging projection planes(IPPs)and multiple overlapping ship targets,and then the performance of target classification and recognition can be influenced.For addressing this issue,a method for extracting ship targets with overlaps via the expectation maximization(EM)algorithm is pro-posed.First,the scatterers of ship targets are obtained via the target detection technique.Then,the EM algorithm is applied to extract the scatterers of a single ship target with a single IPP.Afterwards,a novel image amplitude estimation approach is pro-posed,with which the radar image of a single target with a sin-gle IPP can be generated.The proposed method can accom-plish IPP selection and targets separation in the image domain,which can improve the image quality and reserve the target information most possibly.Results of simulated and real mea-sured data demonstrate the effectiveness of the proposed method. 展开更多
关键词 expectation maximization(EM)algorithm image processing imaging projection plane(IPP) overlapping ship tar-get synthetic aperture radar(SAR)
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Acceleration of the EM Algorithm Using the Vector Aitken Method and Its Steffensen Form 认领 引用 被引量：2
3
作者 Xu GUO Qiu-yue LI Wang-li XU 《Acta Mathematicae Applicatae Sinica》 SCIE CSCD 2017年第1期175-182,共8页
Based on Vector Aitken （VA） method, we propose an acceleration Expectation-Maximization （EM） algorithm, VA-accelerated EM algorithm, whose convergence speed is faster than that of EM algorithm. The VA-accelerated ... Based on Vector Aitken （VA） method, we propose an acceleration Expectation-Maximization （EM） algorithm, VA-accelerated EM algorithm, whose convergence speed is faster than that of EM algorithm. The VA-accelerated EM algorithm does not use the information matrix but only uses the sequence of estimates obtained from iterations of the EM algorithm, thus it keeps the flexibility and simplicity of the EM algorithm. Considering Steffensen iterative process, we have also given the Steffensen form of the VA-accelerated EM algorithm. It can be proved that the reform process is quadratic convergence. Numerical analysis illustrate the proposed methods are efficient and faster than EM algorithm. 展开更多
关键词 EM algorithm VA-accelerated EM algorithm convergence rate Steffensen iterative
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基于TAN-EM的在役桥梁事故风险致因分析 认领 引用
4
作者 申建红 郭明慧 +1 位作者 王涵 王硕 《哈尔滨商业大学学报（自然科学版）》 CAS 2026年第4期480-488,共9页
随着我国桥梁逐步进入老龄化阶段,在役桥梁发生事故的频率不断上升,识别关键风险因素,确保我国在役桥梁的运营安全,对于我国交通基础设施建设具有重要意义.收集了1999~2024年发生的149例在役桥梁事故数据,以客观数据为研究基础,减少了... 随着我国桥梁逐步进入老龄化阶段,在役桥梁发生事故的频率不断上升,识别关键风险因素,确保我国在役桥梁的运营安全,对于我国交通基础设施建设具有重要意义.收集了1999~2024年发生的149例在役桥梁事故数据,以客观数据为研究基础,减少了专家打分造成的主观性.对数据进行处理与风险因素识别.构建了树增强朴素贝叶斯网络(Tree-Augmented Naive Bayes,TAN)模型,突破传统朴素贝叶斯的强独立性假设,显著提升风险识别精度.引入EM(Expectation-Maximization Algorithm,EM)算法进行参数估计并对模型进行优化,解决缺失数据下参数估计偏差问题.利用贝叶斯网络正向推理及反向推理功能,对各类事故的风险因素进行分析,从中挖掘影响在役桥梁事故的关键风险因素,为桥梁安全管理和维护提供科学依据. 展开更多
关键词 在役桥梁事故 风险致因 树增强朴素贝叶斯网络 EM算法 机器学习 桥梁安全
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基于EM算法的ARMA(p,q)线性测量误差模型的参数估计 认领 引用
5
作者 沈逸珺 金阳阳 张慧增 《杭州师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2026年第2期206-215,共10页
在ARMA(p,q)测量误差模型的基础上引入了线性测量误差模型,给出ARMA(p,q)线性测量误差模型参数估计的EM算法.通过对高阶矩阵进行分块求解,利用Toeplitz矩阵的逆矩阵求解算法,得到了高阶矩阵的逆矩阵迭代公式,给出了具有高维正态分布隐... 在ARMA(p,q)测量误差模型的基础上引入了线性测量误差模型,给出ARMA(p,q)线性测量误差模型参数估计的EM算法.通过对高阶矩阵进行分块求解,利用Toeplitz矩阵的逆矩阵求解算法,得到了高阶矩阵的逆矩阵迭代公式,给出了具有高维正态分布隐变量的一阶矩和二阶矩估计,从而得出参数的EM算法最优值估计.最后通过对ARMA(2,2)线性测量误差模型进行数值模拟,验证了EM算法对模型参数估计的有效性. 展开更多
关键词 EM算法 ARMA(p,q)线性测量误差模型 Toeplitz矩阵
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Em Algorithm of the Truncated Multinormal Distribution with Linear Restriction on the Variables 认领 引用 被引量：1
6
作者 Bai-suo JIN Jing-jing HAN +1 位作者 Shu DING Bai-qi MIAO 《Acta Mathematicae Applicatae Sinica》 SCIE CSCD 2018年第1期155-162,共8页
A new expectation-maximization（EM） algorithm is proposed to estimate the parameters of the truncated multinormal distribution with linear restriction on the variables. Compared with the generalized method of moments... A new expectation-maximization（EM） algorithm is proposed to estimate the parameters of the truncated multinormal distribution with linear restriction on the variables. Compared with the generalized method of moments（GMM） estimation and the maximum likelihood estimation（MLE） for the truncated multivariate normal distribution, the EM algorithm features in fast calculation and high accuracy which are shown in the simulation results. For the real data of the national college entrance exams（NCEE）, we estimate the distribution of the NCEE examinees＇ scores in Anhui, 2003, who were admitted to the university of science and technology of China（USTC）. Based on our analysis, we have also given the ratio truncated by the NCEE admission line of USTC in Anhui, 2003. 展开更多
关键词 EM algorithm truncated multinormal distribution linear restriction national college entrance exams
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基于VAE-EM插补的海参养殖氨氮浓度融合建模探究 认领 引用
7
作者 吴若男 牛慧莉 +1 位作者 王奕鹏 李双双 《黑龙江科学》 2026年第12期1-7,共7页
在饲养海参的水体环境中,除了温度、盐度、pH之外,氨氮浓度也是影响海参生长发育和繁殖的重要因素。在氨氮浓度数据采集过程中,由于设备异常或极端天气采集困难等因素,用于评测海参养殖情况的试验数据出现样本缺失和不足,导致预测模型... 在饲养海参的水体环境中,除了温度、盐度、pH之外,氨氮浓度也是影响海参生长发育和繁殖的重要因素。在氨氮浓度数据采集过程中,由于设备异常或极端天气采集困难等因素,用于评测海参养殖情况的试验数据出现样本缺失和不足,导致预测模型精确度不高。提出基于变分自编码器(Variational Auto-Encode,VAE)和基本判别器相结合的期望最大化(Expectation Maximization,EM)数据插补算法,用以增补缺失数据,使用单位根校验(Augmented Dick-Fuller test,ADF test),验证人工根据温度划分数据集的可行性,基于人工划分的春夏和秋冬两个数据集,建立基于LSTM的氨氮浓度预测多模型融合模型,从而实现对海参生长繁殖环境的实时评估。经对比试验,改进的EM-VAE插补法能保留数据关键特征,提高增补数据的准确性,氨氮浓度预测精确度提升27.27%。多模型融合建模的方法相较于单一模型精度平均提升33%,过程动态特征更明显。此结果对于海参养殖水体氨氮浓度预测模型的建立具有一定的使用意义。 展开更多
关键词 EM-VAE算法 ADF检验 多模型融合建模 氨氮浓度预测 海参养殖
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锂电储能EMS系统关键技术研究 认领 引用
8
作者 彭李翔 孙倩 +1 位作者 任旭东 杨兵 《自动化与仪表》 2026年第4期151-155,共5页
针对锂离子电池储能系统能量管理(EMS)在优化精度、估算误差与协同控制方面的技术瓶颈,该文以智能能量调度、SOC精准估算、并离网切换为核心,融合模型预测控制、扩展卡尔曼滤波等算法,结合多源数据处理技术,基于信创平台KingSCADA4.0实... 针对锂离子电池储能系统能量管理(EMS)在优化精度、估算误差与协同控制方面的技术瓶颈,该文以智能能量调度、SOC精准估算、并离网切换为核心,融合模型预测控制、扩展卡尔曼滤波等算法,结合多源数据处理技术,基于信创平台KingSCADA4.0实现系统开发。结果表明,所提EMS系统可靠性与可扩展性良好,可高效适配储能系统运行需求,SOC估算精度、调度响应速度等指标较传统方案显著提升。研究为锂电储能EMS技术升级提供了可落地路径,相关思路可为微电网、新能源并网及多能源系统协同优化提供参考。 展开更多
关键词 锂电 储能 KingSCADA4.0 EMS 算法 智能能量调度 SOC控制 并离网切换
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Parameter Estimation of RBF-AR Model Based on the EM-EKF Algorithm 认领 引用 被引量：6
9
作者 Yanhui Xi Hui Peng Hong Mo 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第9期1636-1643,共8页
RBF-AR （radial basis function network-based autoregressive） model is reconstructed as a new type of general radial basis function （RBF） neural network, which has additional linear output weight layer in comparison... RBF-AR （radial basis function network-based autoregressive） model is reconstructed as a new type of general radial basis function （RBF） neural network, which has additional linear output weight layer in comparison with the traditional three-layer RBF network. The extended Kalman filter （EKF） algorithm for RBF training has low filtering accuracy and divergence because of unknown prior knowledge, such as noise covariance and initial states. To overcome the drawback, the expectation maximization （EM） algorithm is used to estimate the covariance matrices of noises and the initial states. The proposed method, called the EM-EKF （expectation-maximization extended Kalman filter） algorithm, which combines the expectation maximization, extended Kalman filtering and smoothing process, is developed to estimate the parameters of the RBF-AR model, the initial conditions and the noise variances simultaneously. It is shown by the simulation tests that the EM-EKF method for the reconstructed RBF-AR network provides better results than structured nonlinear parameter optimization method （SNPOM） and the EKF, especially in low SNR （signal noise ratio）. Moreover, the EM-EKF method can accurately estimate the noise variance. F test indicates there is significant difference between results obtained by the SNPOM and the EM-EKF. 展开更多
关键词 Expectation maximization （EM） algorithm, extended Kalman filtering （EKF） and smoothing, radial basis function（RBF） neural network, RBF-AR model
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The restricted EM algorithm under linear inequalities in a linear model with missing data 认领 引用 被引量：1
10
作者 ZHENG Shurong SHI Ningzhong GUO Jianhua 《Science China Mathematics》 2005年第6期819-828,共10页
This paper discusses the maximum likelihood estimate ofβunder linear inequalities A0β≥a in a linear model with missing data,proposes the restricted EM algo rithm and proves the convergence.
关键词 EM algorithm linear model maximum likelihood estimate missing data.
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基于EM-IKF协同算法的滚动轴承剩余寿命预测 认领 引用 被引量：2
11
作者 李军星 朱文进 +1 位作者 邱明 傅惠民 《航空动力学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第2期251-258,共8页
针对滚动轴承性能退化过程具有平稳和退化两阶段的特点,提出基于EM-IKF(expectation maximization-incremental Kalman filter)协同算法的滚动轴承剩余寿命预测方法。对于平稳阶段,利用西沃兹信息准则(SIC)进行轴承健康状态变点识别,确... 针对滚动轴承性能退化过程具有平稳和退化两阶段的特点,提出基于EM-IKF(expectation maximization-incremental Kalman filter)协同算法的滚动轴承剩余寿命预测方法。对于平稳阶段,利用西沃兹信息准则(SIC)进行轴承健康状态变点识别,确定轴承的初始退化点;对于退化阶段,建立基于Wiener过程的性能退化表征模型。为了克服传统卡尔曼滤波方法忽略相邻时刻参数的波动性问题,建立基于增量卡尔曼滤波(IKF)算法的状态空间方程;同时为了充分开发利用历史数据和在线监测数据,以便准确确定状态空间方程初始参数,提出基于EM-IKF协同算法的参数自适应更新方法,从而实现轴承剩余寿命自适应在线预测。通过滚动轴承工程实例验证与分析,结果表明:与传统方法相比,本文方法预测精度至少可以提高24.64%。 展开更多
关键词 滚动轴承 剩余寿命预测 西沃兹信息准则(SIC) 增量卡尔曼滤波(IKF) EM算法
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AE-EM:一种期望最大化Web入侵检测算法 认领 引用 被引量：2
12
作者 尹兆良 黄于欣 余正涛 《计算机工程与应用》 EI CSCD 北大核心 2025年第3期315-325,共11页
现有的入侵检测算法集中在模式匹配、阈值分割法和多层感知机等机器学习和以神经网络深度学习方法上,在处理基于签名和异常的入侵时效果显著,但耗时费力。在面对Web入侵场景时,现有方法将检测模式重心放在网络流量分析(NTA)上,对URL携... 现有的入侵检测算法集中在模式匹配、阈值分割法和多层感知机等机器学习和以神经网络深度学习方法上,在处理基于签名和异常的入侵时效果显著,但耗时费力。在面对Web入侵场景时,现有方法将检测模式重心放在网络流量分析(NTA)上,对URL携带的负载信息和流量之间的关联语义信息提取不足,异常检测效果有待提升。提出一种无监督算法,名为注意力扩展期望最大化算法(attention expand expectation-maximization algorithm,AE-EM),该算法提取应用层URL中的攻击负载语义,采用Attention机制混合编码网络层流量结构化数据,训练融合多维特征和关联应用层语义的向量作为算法的输入,使用轻量化期望最大化算法估计高斯混合模型的参数,用于网络安全入侵检测的Web入侵检测场景。通过在基线数据集上使用常用的学习算法和消融实验比较,提出的AE-EM算法在Web入侵检测领域准确率和性能上优于传统算法。 展开更多
关键词 入侵检测 Web攻击检测 注意力机制 EM算法 AE-EM算法
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基于改进EM算法的航空发动机可靠度估计方法研究 认领 引用
13
作者 张保山 郭基联 +1 位作者 周章文 刘晓欣 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2025年第8期170-175,共6页
针对各部件在结构上、功能上和故障上存在耦合现象,导致航空发动机串联系统可靠度难以估计的问题,提出一种改进EM算法的航空发动机可靠度估计方法。首先,通过归纳航空发动机的典型故障演化规律和原因,逐一分析现行可靠度算法的适用性,... 针对各部件在结构上、功能上和故障上存在耦合现象,导致航空发动机串联系统可靠度难以估计的问题,提出一种改进EM算法的航空发动机可靠度估计方法。首先,通过归纳航空发动机的典型故障演化规律和原因,逐一分析现行可靠度算法的适用性,并针对其串联系统可靠性估计提出模型假设;其次,利用威布尔分布两参数间的单调关系提出一种改进EM算法,以解决传统算法在进行混合威布尔分布参数估计时,存在超越方程的问题;最后,以某型航空发动机主燃烧室串联部件为例,对所提出模型进行验证。实验结果表明:所提出的参数估计方法在的拟合优度为0.990,优于传统方法所得的拟合优度0.759,对实施装备健康管理具有突出意义。 展开更多
关键词 EM算法 参数估计 航空发动机 故障机理
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求解多模概率分布Gamma混合模型的半EM算法 认领 引用
14
作者 陈佳琪 何玉林 +1 位作者 成英超 黄哲学 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2025年第7期2153-2161,共9页
期望最大化(EM)算法在混合模型参数估计中发挥着重要作用,然而现有的EM算法在求解Gamma混合模型(GaMM)参数时存在局限性,主要体现在因近似计算导致的低质量参数估计,以及由于大量数值计算造成的计算效率低下问题。为了克服这些局限,并... 期望最大化(EM)算法在混合模型参数估计中发挥着重要作用,然而现有的EM算法在求解Gamma混合模型(GaMM)参数时存在局限性,主要体现在因近似计算导致的低质量参数估计,以及由于大量数值计算造成的计算效率低下问题。为了克服这些局限,并充分利用数据的多模性质,提出一种半EM(Semi-EM)算法求解用于估计多模概率分布的GaMM。首先,通过聚类探测数据的空间分布特性,以初始化GaMM参数,进而更准确地刻画数据的多模性;其次,在EM算法框架的基础上,对于缺乏封闭更新表达式而导致的参数更新困难问题,采用自定义的启发式策略对GaMM形状参数进行更新,使它们朝着最大化对数似然值的方向逐步调整,同时以封闭形式更新其他参数。经过一系列具有说服力的实验,验证了Semi-EM算法的可行性、合理性和有效性。实验结果表明,Semi-EM算法在精确估计多模概率分布方面优于对比的4种算法,具有更低的误差指标以及更高的对数似然值,表明该算法能提供更准确的模型参数估计,从而更精确地刻画数据的多模性质。 展开更多
关键词 多模概率密度函数 Gamma混合模型 期望最大化算法 聚类 对数似然函数
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双区间删失数据下基于Stochastic EM算法的比例优势模型的估计研究 认领 引用
15
作者 王淑影 李红伟 赵波 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2025年第3期434-447,共14页
潜伏期是流行病学、疾病进展研究等关心的重要指标之一,对疾病防控及治疗具有重要作用.潜伏期是从病毒感染到产生症状这两个事件发生时间的间隔时间,并且这两个发生时间均有可能出现删失,于是产生了双区间删失数据.在双区间删失数据的... 潜伏期是流行病学、疾病进展研究等关心的重要指标之一,对疾病防控及治疗具有重要作用.潜伏期是从病毒感染到产生症状这两个事件发生时间的间隔时间,并且这两个发生时间均有可能出现删失,于是产生了双区间删失数据.在双区间删失数据的研究中,后续时间仅考虑发生右删失或区间删失的研究很多,考虑右删失和区间删失同时存在的研究成果相对较少;此外研究方法大多基于Cox模型.本文在后续时间同时存在右删失和区间删失的这类双区间删失数据下建立比例优势模型,利用Stochastic EM算法处理双区间删失数据并进行极大似然估计.通过模拟研究评估了所提方法在有限样本下的优良性,接着利用该方法分析了AIDS数据. 展开更多
关键词 双区间删失数据 比例优势模型 Stochastic EM算法 拒绝抽样
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NBN-EM模型在建筑基坑施工事故致因分析中的应用 认领 引用
16
作者 申建红 孟子祥 +1 位作者 王思冉 张茜 《沈阳大学学报（自然科学版）》 CAS 2025年第3期239-247,共9页
为实现基坑施工不同类型事故的致因分析,从源头遏制基坑施工事故的发生,为事故相关方的风险预防和控制提供决策支持,首先,在收集2008—2023年的200份基坑施工事故报告的基础上,利用扎根理论对基坑施工事故进行3级编码,识别出基坑施工风... 为实现基坑施工不同类型事故的致因分析,从源头遏制基坑施工事故的发生,为事故相关方的风险预防和控制提供决策支持,首先,在收集2008—2023年的200份基坑施工事故报告的基础上,利用扎根理论对基坑施工事故进行3级编码,识别出基坑施工风险的致因因素;其次,采用改进的朴素贝叶斯网络的拓扑结构和EM算法,使用GeNIE软件对200份基坑施工事故数据进行训练,得到基坑施工事故致因分析的朴素贝叶斯网络模型;最后,通过概率分析和敏感性分析对不同类型事故致因因素的重要度进行排序,得到不同类型事故的关键致因因素。同时,一方面通过模型验证,得出模型的准确率为82.5%,验证了模型的可行性;另一方面通过情景分析,预测在不同风险因素组合下最可能发生的基坑施工事故类型,为事故相关方的风险预测以及采取防控措施提供理论支撑。 展开更多
关键词 基坑施工事故 致因分析 数据驱动 EM算法 朴素贝叶斯
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基于EM算法的ARMA(p,q)测量误差模型的参数估计 认领 引用 被引量：1
17
作者 金阳阳 沈逸珺 +1 位作者 郑斌斌 张慧增 《杭州师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2025年第3期312-321,共10页
利用EM算法给出了ARMA(p,q)测量误差模型的参数估计.在实施EM算法M步骤时,为得到服从高维正态分布的隐变量的一阶、二阶矩,利用Toeplitz矩阵的求逆算法,并通过矩阵分块给出了求解高阶非负定对称稀疏矩阵的逆矩阵的迭代算法,从而得到了E... 利用EM算法给出了ARMA(p,q)测量误差模型的参数估计.在实施EM算法M步骤时,为得到服从高维正态分布的隐变量的一阶、二阶矩,利用Toeplitz矩阵的求逆算法,并通过矩阵分块给出了求解高阶非负定对称稀疏矩阵的逆矩阵的迭代算法,从而得到了EM算法的最优参数估计.对ARMA(2,2)测量误差模型的数值模拟结果表明,EM算法在模型估计方面具备良好的性能. 展开更多
关键词 EM算法 ARMA(p,q)测量误差模型 Toeplitz矩阵
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APX-EM算法的带误差加速 认领 引用 被引量：1
18
作者 邓银 唐亚勇 《四川大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2025年第1期52-56,共5页
因子分析模型在经济学等领域有着广泛的应用.在应用因子分析模型时需要对模型中的参数进行极大似然估计,EM(Expectation Maximization)算法就是其中一种常用的估计算法.为了克服EM算法收敛速度慢的问题,研究者提出了参数扩展EM算法和基... 因子分析模型在经济学等领域有着广泛的应用.在应用因子分析模型时需要对模型中的参数进行极大似然估计,EM(Expectation Maximization)算法就是其中一种常用的估计算法.为了克服EM算法收敛速度慢的问题,研究者提出了参数扩展EM算法和基于线性预处理和非线性共轭梯度的APX-EM(Accelerated Parameter Expanded EM)算法.APX-EM算法是一种混合加速算法,比EM算法的收敛速度快,更稳定.但是,因APX-EM算法本质上只是EM算法的一种修正,其内在的计算误差可能降低算法的稳定性.本文基于强Wolfe条件提出了一种带误差的APX-EM加速算法,给出了算法的全局收敛性.应用于因子分析模型的数值模拟表明,算法拥有与APX-EM算法同样快的收敛速度,但更稳定. 展开更多
关键词 EM算法 APX-EM算法 因子分析模型 强Wolfe条件
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EM算法单调性的新证明 认领 引用
19
作者 彭玉兵 谢显华 《南昌大学学报（理科版）》 CAS 2025年第3期244-249,共6页
研究EM算法的单调性,通过将E步,M步和单调性证明转化为同一个式子极大化的三步,更容易让人理解。而其他文献是需要单独进行单调性研究,让人费解。将EM算法的理论的连贯性性进行演示,有利于推广。
关键词 极大似然估计 EM算法 凹函数
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基于EM算法与混合模型的动态聚类分析 认领 引用
20
作者 金向阳 章惠民 +1 位作者 王语涵 林建华 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2025年第4期727-739,共13页
[目的]对2022年福建漳州烟草公司品牌销售数据开展动态聚类,以揭示数据深层结构,支撑市场策略优化.[方法]研究综合运用EM算法与高斯混合模型进行参数估计及动态聚类.依托统计软件实现算法流程,包括参数初始化、EM迭代优化及基于概率分... [目的]对2022年福建漳州烟草公司品牌销售数据开展动态聚类,以揭示数据深层结构,支撑市场策略优化.[方法]研究综合运用EM算法与高斯混合模型进行参数估计及动态聚类.依托统计软件实现算法流程,包括参数初始化、EM迭代优化及基于概率分布的聚类,严格遵循统计原则保障结果客观性.[结果]新算法有效估计概率模型参数,实现烟草品牌精准动态聚类.分析揭示了各品牌类别的差异化特征,为市场策略定制及产品组合优化提供依据.算法准确计算品牌在各类别中的概率分布,增强了决策的精准性.同时,算法具备灵活性与适应性,可随市场变化动态调整.[结论]本研究提出的基于混合高斯分布与EM算法的数据分析方法,为市场数据分析提供了新视角.该方法提高了数据分析的精度与效率,助力企业在复杂市场环境中制定科学策略,具有良好的应用价值与推广前景. 展开更多
关键词 概率模型 EM算法 混合分布 动态聚类
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