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带有非齐次结构动力因子模型的估计与检验 被引量:1
1
作者 夏业茂 勾建伟 《应用数学》 CSCD 北大核心 2015年第1期65-73,共9页
因子模型在刻画因子之间的相互关系以及因子与观测变量之间的关联性具有重要作用.在实际应用中,观测数据往往呈现出时序变异多峰、偏态等特性.本文将经典的潜变量模型延伸到非齐次隐马尔可夫潜变量模型,建立了极大似然统计分析程序.经... 因子模型在刻画因子之间的相互关系以及因子与观测变量之间的关联性具有重要作用.在实际应用中,观测数据往往呈现出时序变异多峰、偏态等特性.本文将经典的潜变量模型延伸到非齐次隐马尔可夫潜变量模型,建立了极大似然统计分析程序.经验结果展示所建立的统计程序是有效的. 展开更多
关键词 隐马尔可夫模型 潜变量模型 期望最大化算法(em算法) 向前向后递推
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基于极大似然准则和最大期望算法的自适应UKF算法 被引量:38
2
作者 王璐 李光春 +2 位作者 乔相伟 王兆龙 马涛 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第7期1200-1210,共11页
针对噪声先验统计特性未知情况下的非线性系统状态估计问题,提出了基于极大似然准则和最大期望算法的自适应无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter,UKF)算法.利用极大似然准则构造含有噪声统计特性的对数似然函数,通过最大期望算法将... 针对噪声先验统计特性未知情况下的非线性系统状态估计问题,提出了基于极大似然准则和最大期望算法的自适应无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter,UKF)算法.利用极大似然准则构造含有噪声统计特性的对数似然函数,通过最大期望算法将噪声估计问题转化为对数似然函数数学期望极大化问题,最终得到带次优递推噪声统计估计器的自适应UKF算法.仿真分析表明,与传统UKF算法相比,提出的自适应UKF算法有效克服了传统UKF算法在系统噪声统计特性未知情况下滤波精度下降的问题,并实现了系统噪声统计特性的在线估计. 展开更多
关键词 非线性滤波 自适应UKF算法 噪声统计估计器 极大似然准则 最大期望算法
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基于退化与寿命数据融合的产品剩余寿命预测 被引量:37
3
作者 彭宝华 周经伦 +2 位作者 孙权 冯静 金光 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第5期1073-1078,共6页
产品的剩余寿命预测是其维修、更换和备件策略制定的重要依据。目前的寿命预测方法一般仅利用产品自身的性能退化数据,当性能退化数据较少时,剩余寿命预测结果精度难以保证。针对性能退化过程为具有随机效果的Wiener过程的产品,对其进... 产品的剩余寿命预测是其维修、更换和备件策略制定的重要依据。目前的寿命预测方法一般仅利用产品自身的性能退化数据,当性能退化数据较少时,剩余寿命预测结果精度难以保证。针对性能退化过程为具有随机效果的Wiener过程的产品,对其进行寿命预测时,采用Bayes方法融合产品的历史寿命信息和该产品自身的性能退化信息,得到性能退化参数的Bayes估计,进而得到该产品的剩余寿命分布,从而提高剩余寿命分布的预测精度。金属化膜脉冲电容器剩余寿命预测分析实例表明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 可靠性 剩余寿命预测 BAYES方法 WIENER过程 随机效果 期望最大化算法 金属化膜脉冲电容器
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危化品道路运输事故影响因素分析和安全对策 被引量:20
4
作者 王旭磊 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2017年第10期115-121,共7页
识别危险化学品道路运输事故影响因素并分析不同影响因素对事故的影响程度有利于发现目前危险化学品事故的主要致因。根据事故致因理论,结合危险化学品道路运输事故分析,提出了12个危险化学品道路运输事故影响因素。利用贝叶斯真理血清... 识别危险化学品道路运输事故影响因素并分析不同影响因素对事故的影响程度有利于发现目前危险化学品事故的主要致因。根据事故致因理论,结合危险化学品道路运输事故分析,提出了12个危险化学品道路运输事故影响因素。利用贝叶斯真理血清理论,结合专家知识,构建了危险化学品道路运输事故影响因素因果贝叶斯网络结构模型。根据危险化学品道路运输事故数据库构建了学习样本数据,采用期望最大化算法获得了不同影响因素的后验概率。结果表明:直接影响因素对事故影响程度由高到低分别是人的失误、运输车辆和设备设施、危险化学品包装与装卸;事故间接影响因素对事故影响程度由高到低分别是道路状况、运输企业管理、主管部门管理、天气状况。并据此提出了改进危险化学品道路安全运输的措施。 展开更多
关键词 交通工程 因素分析 贝叶斯网络 危险化学品 期望最大化算法
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基于抽象隐马尔可夫模型的运动行为识别方法 被引量:17
5
作者 钱堃 马旭东 戴先中 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2009年第3期433-439,共7页
对人行为的感知和分析是家庭监护服务机器人系统中的关键环节.本文在概率框架下提出一种基于抽象隐马尔可夫模型的人运动行为识别方法.室内环境中人的运动具有层次化特性且各层次具有抽象马尔可夫决策过程的性质,因此采用具有级联形式... 对人行为的感知和分析是家庭监护服务机器人系统中的关键环节.本文在概率框架下提出一种基于抽象隐马尔可夫模型的人运动行为识别方法.室内环境中人的运动具有层次化特性且各层次具有抽象马尔可夫决策过程的性质,因此采用具有级联形式的抽象隐马尔可夫模型建模人的运动.使用期望最大化算法分别学习抽象隐马尔可夫模型的观测模型和状态转移模型,采用具有较高计算效率的Rao-blackwellised粒子滤波近似推理方法识别人运动的时空序列.实验数据采用视觉跟踪与定位系统获得的人体运动轨迹,运用该法训练并识别多种室内运动模式,结果证明本文方法的有效性. 展开更多
关键词 隐马尔可夫模型 运动估计 期望最大化(em)算法 近似推理 运动行为识别
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含缺失数据的小波-卡尔曼滤波故障预测方法 被引量:16
6
作者 杜党波 张伟 +3 位作者 胡昌华 周志杰 司小胜 张建勋 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第10期2115-2125,共11页
研究了复杂系统存在缺失数据时的故障预测问题.首先,针对测试数据的非平稳性,在小波-卡尔曼滤波预测模型的基础上进行了改进,并利用期望最大化算法对模型参数进行了在线更新,提高其对非平稳时间序列的预测能力;其次,将数据缺失通过一个... 研究了复杂系统存在缺失数据时的故障预测问题.首先,针对测试数据的非平稳性,在小波-卡尔曼滤波预测模型的基础上进行了改进,并利用期望最大化算法对模型参数进行了在线更新,提高其对非平稳时间序列的预测能力;其次,将数据缺失通过一个满足伯努利分布的随机变量描述,实现了缺失数据情况下小波-卡尔曼滤波状态估计.基于此,提出了缺失数据下的故障预测算法;最后,通过数值仿真和实例验证,说明了所提算法的有效性和可行性. 展开更多
关键词 缺失数据 小波分析 卡尔曼滤波 期望最大化算法 故障预测
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一种带有色量测噪声的非线性系统辨识方法 被引量:16
7
作者 黄玉龙 张勇刚 +1 位作者 李宁 赵琳 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第11期1877-1892,共16页
利用最大似然判据,本文提出了一种带有色量测噪声的非线性系统辨识方法.首先,利用量测差分方法将有色量测噪声白色化,获得新的量测方程,从而将带有色量测噪声的非线性系统辨识问题转化成带白色量测噪声和一步延迟状态的非线性系统辨识问... 利用最大似然判据,本文提出了一种带有色量测噪声的非线性系统辨识方法.首先,利用量测差分方法将有色量测噪声白色化,获得新的量测方程,从而将带有色量测噪声的非线性系统辨识问题转化成带白色量测噪声和一步延迟状态的非线性系统辨识问题.其次,利用期望最大化(Expectation maximization,EM)算法提出了一种新的基于最大似然估计的非线性系统辨识方法,该算法由期望步骤(Expectation step,E-step)和最大化步骤(Maximization step,M-step)两部分组成.在期望步骤中,基于当前估计的参数并利用带有色量测噪声的高斯近似滤波器和平滑器,近似计算完整的对数似然函数的期望.在最大化步骤中,近似计算的似然函数期望值被最大化,并且通过解析更新获得噪声参数估计,通过Newton更新方法获得模型参数的估计.最后,数值仿真验证了本文提出算法的有效性. 展开更多
关键词 非线性系统辨识 最大似然判据 有色量测噪声 期望最大化算法 量测差分方法 非线性状态估计器
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基于快速EM算法和模糊融合的多波段遥感影像变化检测 被引量:15
8
作者 王桂婷 王幼亮 焦李成 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期383-388,共6页
提出了一种基于快速EM(expectation maximization)算法和模糊融合的多波段遥感影像无监督变化检测方法.该方法首先对各波段差异影像采用基于直方图分析的快速EM迭代算法获取变化分类阈值和变化信息,随后对各波段的变化信息进行模糊融合... 提出了一种基于快速EM(expectation maximization)算法和模糊融合的多波段遥感影像无监督变化检测方法.该方法首先对各波段差异影像采用基于直方图分析的快速EM迭代算法获取变化分类阈值和变化信息,随后对各波段的变化信息进行模糊融合和判决,生成最终的变化检测图.利用真实的多波段遥感影像进行了实验,本文方法在运行时间和检测效果两个方面都具有优越性. 展开更多
关键词 变化检测 快速em算法 模糊融合 多波段遥感影像
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融合密度峰值的高斯混合模型聚类算法 被引量:11
9
作者 陶志勇 刘晓芳 王和章 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第12期3433-3437,3443,共6页
针对高斯混合模型(GMM)聚类算法对初始值敏感且容易陷入局部极小值的问题,利用密度峰值(DP)算法全局搜索能力强的优势,对GMM算法的初始聚类中心进行优化,提出了一种融合DP的GMM聚类算法(DPGMMC)。首先,基于DP算法寻找聚类中心,得到混合... 针对高斯混合模型(GMM)聚类算法对初始值敏感且容易陷入局部极小值的问题,利用密度峰值(DP)算法全局搜索能力强的优势,对GMM算法的初始聚类中心进行优化,提出了一种融合DP的GMM聚类算法(DPGMMC)。首先,基于DP算法寻找聚类中心,得到混合模型的初始参数;其次,采用最大期望(EM)算法迭代估计混合模型的参数;最后,根据贝叶斯后验概率准则实现数据点的聚类。在Iris数据集下,DP-GMMC聚类准确率可达到96. 67%,与传统GMM算法相比提高了33. 6个百分点,解决了对初始聚类中心依赖的问题。实验结果表明,DP-GMMC对低维数据集有较好的聚类效果。 展开更多
关键词 聚类 高斯混合模型 最大期望算法 密度峰值
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基于t分布混合模型的抗差关联算法 被引量:11
10
作者 李保珠 董云龙 +1 位作者 李秀友 关键 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第7期1774-1778,共5页
针对传感器系统误差和观测目标不完全一致的情况下目标航迹关联中鲁棒性问题,该文提出一种基于t分布混合模型的抗差关联算法。将航迹关联问题转化为图像匹配中的非刚性点集匹配问题,针对非共同观测目标影响关联性能的问题,将非共同观测... 针对传感器系统误差和观测目标不完全一致的情况下目标航迹关联中鲁棒性问题,该文提出一种基于t分布混合模型的抗差关联算法。将航迹关联问题转化为图像匹配中的非刚性点集匹配问题,针对非共同观测目标影响关联性能的问题,将非共同观测目标的航迹视为图像匹配中的异常点,建立了对异常点具有更好鲁棒性的重拖尾t分布混合模型,利用期望最大化(EM)算法求解t分布混合模型的闭合解,在求解中为了确保航迹点间的运动一致性(CPD),加入Tikhonov正则项。最后通过实验仿真验证,所提算法在系统误差和观测目标不完全一致情况下的鲁棒性和有效性。 展开更多
关键词 航迹关联 系统误差 t分布混合模型 期望最大化算法 运动一致性
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大数据背景下考虑删失特点的继保设备运行状态评估 被引量:9
11
作者 张雷 王光华 +2 位作者 李金铄 耿宏贤 戴志辉 《电力工程技术》 北大核心 2021年第6期185-192,共8页
未能记录到设备失效准确时间的失效数据称为删失数据。针对大数据背景下继保设备失效数据存在删失的特点,提出了大数据背景下考虑删失数据的继保设备运行状态评估方法。首先,通过对继保设备失效数据进行特点分析,对失效数据进行预处理,... 未能记录到设备失效准确时间的失效数据称为删失数据。针对大数据背景下继保设备失效数据存在删失的特点,提出了大数据背景下考虑删失数据的继保设备运行状态评估方法。首先,通过对继保设备失效数据进行特点分析,对失效数据进行预处理,利用期望-最大化(EM)算法并结合指数分布和威布尔分布模型,估计继保设备失效模型的参数。其次,将参数估计值代入失效模型中,得到设备的可靠度、故障概率密度、失效率、平均无故障时间等可靠性指标。然后,通过仿真验证对比分析偶然失效期和老化失效期内不同估计方法得到的模型参数精度,验证了文中方法处理删失数据的有效性。最后,以某型号继保设备为例分析可靠性指标,验证了利用文中方法规划设备检修周期的可行性。 展开更多
关键词 删失数据 期望-最大化(em)算法 运行状态评估 大数据 继保设备 检修周期
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考虑随机退化和信息融合的剩余寿命预测方法 被引量:9
12
作者 蔡忠义 陈云翔 +2 位作者 李韶亮 项华春 王泽洲 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第11期1778-1783,共6页
针对性能退化过程服从Wiener过程的产品,运用贝叶斯统计推断法,提出了一种融合产品现场实测性能退化数据与同类产品常规退化试验信息、历史寿命信息的个体剩余寿命预测方法.建立了基于Wiener过程的产品剩余寿命模型;考虑到个体之间的性... 针对性能退化过程服从Wiener过程的产品,运用贝叶斯统计推断法,提出了一种融合产品现场实测性能退化数据与同类产品常规退化试验信息、历史寿命信息的个体剩余寿命预测方法.建立了基于Wiener过程的产品剩余寿命模型;考虑到个体之间的性能退化差异性,假定Wiener过程参数服从随机分布模型,建立了个体现场实测退化数据下分布参数的贝叶斯估计模型,给出了超参数后验估计公式;分别建立了退化数据和寿命数据下的完全似然函数,构建了基于最大期望算法的超参数先验估计模型;通过实例分析验证了所提方法的正确性和优势,结果表明本方法可有效处理个体现场实测退化信息与同类产品先验信息之间的剩余寿命预测问题. 展开更多
关键词 剩余寿命预测 贝叶斯推断 性能退化数据 历史寿命数据 最大期望算法 退化差异
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基于概率主成分分析的结构健康监测数据修复方法研究 被引量:8
13
作者 马帜 罗尧治 +3 位作者 万华平 YUN C B 沈雁彬 俞峰 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第21期135-141,167,共8页
结构健康监测愈来愈成为结构损伤演化行为研究的有效手段和运营安全保障的重要技术。在长期监测过程中,由于监测设备故障、供能中断、数据传输故障等诸多因素存在,监测数据缺失情况不可避免。修复缺失数据有助于保证监测数据的完整性和... 结构健康监测愈来愈成为结构损伤演化行为研究的有效手段和运营安全保障的重要技术。在长期监测过程中,由于监测设备故障、供能中断、数据传输故障等诸多因素存在,监测数据缺失情况不可避免。修复缺失数据有助于保证监测数据的完整性和可靠性。引入了概率主成分分析方法对结构健康监测数据进行修复,该方法无需对完整数据进行训练,尤其适用于完整数据较少、多测点存在数据缺失的情况。概率主成分分析方法能估计修复数据的不确定性水平,给出相应的置信区间。武夷山旋转观众席结构的监测数据用来验证方法的有效性,并与传统主成分分析、多元线性回归法、K最近邻法和压缩传感方法四种数据修复方法对比。结果表明,概率主成分分析方法在不同缺失工况和不同缺失率下的修复效果均最佳。 展开更多
关键词 概率主成分分析(PPCA) 缺失数据修复 结构健康监测(SHM) 最大期望(em)算法 旋转观众席结构
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驾驶疲劳对危险化学品道路运输事故风险的影响规律 被引量:3
14
作者 陈文瑛 邵海莉 张沚芊 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期644-653,共10页
近年来,随着危险化学品使用量的急剧攀升,危险化学品道路运输事故率也呈现上升的趋势,且此类事故的发生往往会导致严重后果。为研究危险化学品道路运输事故动态风险变化规律,在修正贝叶斯网络模型基础上,利用2017—2021年历史数据进行... 近年来,随着危险化学品使用量的急剧攀升,危险化学品道路运输事故率也呈现上升的趋势,且此类事故的发生往往会导致严重后果。为研究危险化学品道路运输事故动态风险变化规律,在修正贝叶斯网络模型基础上,利用2017—2021年历史数据进行机器学习,根据驾驶疲劳程度计算得到“驾驶人行为”动态节点的状态转移概率矩阵,建立基于动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Network,DBN)的危险化学品道路运输动态风险预测模型并进行推理分析。研究显示:在驾驶3 h内,驾驶人“疲劳驾驶”发生概率随时间推移而增加,但增幅有所下降;在最常见情境下,随驾驶人“疲劳驾驶”概率增加,“侧翻”和“碰撞”事故类型的发生概率明显增加,进而导致“泄漏”事故后果的发生概率有所增加;驾驶人“疲劳驾驶”概率增加会导致“有伤亡事故”发生概率增加,即加重事故的严重程度;在驾驶3 h内,“侧翻”“碰撞”“泄漏”和“有伤亡事故”发生概率的变化趋势与驾驶人“疲劳驾驶”发生概率的变化趋势一致。 展开更多
关键词 安全人体学 动态贝叶斯网络 最大期望(em)算法 危险化学品 道路运输 动态风险
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Bayesian operational modal analysis of a long-span cable-stayed sea-crossing bridge 被引量:7
15
作者 Yan-long XIE Binbin LI Jian GUO 《Journal of Zhejiang University-Science A(Applied Physics & Engineering)》 SCIE EI CAS CSCD 2020年第7期553-564,共12页
Sea-crossing bridges have attracted considerable attention in recent years as an increasing number of projects have been constructed worldwide.Situated in the coastal area,sea-crossing bridges are subjected to a harsh... Sea-crossing bridges have attracted considerable attention in recent years as an increasing number of projects have been constructed worldwide.Situated in the coastal area,sea-crossing bridges are subjected to a harsh environment(e.g.strong winds,possible ship collisions,and tidal waves)and their performance can deteriorate quickly and severely.To enhance safety and serviceability,it is a routine process to conduct vibration tests to identify modal properties(e.g.natural frequencies,damping ratios,and mode shapes)and to monitor their long-term variation for the purpose of early-damage alert.Operational modal analysis(OMA)provides a feasible way to investigate the modal properties even when the cross-sea bridges are in their operation condition.In this study,we focus on the OMA of cable-stayed bridges,because they are usually long-span and flexible to have extremely low natural frequencies.It challenges experimental capability(e.g.instrumentation and budgeting)and modal identification techniques(e.g.low frequency and closely spaced modes).This paper presents a modal survey of a cable-stayed sea-crossing bridge spanning 218 m+620 m+218 m.The bridge is located in the typhoon-prone area of the northwestern Pacific Ocean.Ambient vibration data was collected for 24 h.A Bayesian fast Fourier transform modal identification method incorporating an expectation-maximization algorithm is applied for modal analysis,in which the modal parameters and associated identification uncertainties are both addressed.Nineteen modes,including 15 translational modes and four torsional modes,are identified within the frequency range of[0,2.5 Hz]. 展开更多
关键词 Cable-stayed sea-crossing bridge Operational modal analysis(OMA) Bayesian modal identification expectation-maximization(em)algorithm
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自适应模型和固定模型结合的肤色分割算法 被引量:5
16
作者 江国来 林耀荣 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第10期2698-2701,共4页
由于受环境、光照、人种等因素影响,不同图像中的肤色分布并不一样。在复杂背景情况下,采用固定的阈值边界模型进行肤色分割将导致较大的漏检或误检。基于YCbCr颜色空间,在固定阈值边界模型分割的基础上,运用简化的期望最大化(EM)算法... 由于受环境、光照、人种等因素影响,不同图像中的肤色分布并不一样。在复杂背景情况下,采用固定的阈值边界模型进行肤色分割将导致较大的漏检或误检。基于YCbCr颜色空间,在固定阈值边界模型分割的基础上,运用简化的期望最大化(EM)算法计算出针对特定图像的自适应肤色高斯模型;然后综合考虑固定阈值边界模型以及自适应肤色高斯模型在不同颜色区域上划分的准确性,给出最终的肤色分割结果。实验结果表明,该方法相比固定阈值边界模型的分割方法,能同时降低误检率和漏检率,从而提高肤色识别的准确率。 展开更多
关键词 自适应模型 肤色检测 YCBCR颜色空间 期望最大化算法 贝叶斯决策
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Parameter Estimation of RBF-AR Model Based on the EM-EKF Algorithm 被引量:6
17
作者 Yanhui Xi Hui Peng Hong Mo 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第9期1636-1643,共8页
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零膨胀几何分布的参数估计 被引量:5
18
作者 肖翔 刘福窑 《上海工程技术大学学报》 CAS 2018年第3期267-271,277,共6页
在产品质量检验过程中,经常会出现零观测值较多的情况.为更好拟合这类数据,提出零膨胀几何分布模型,引入隐变量,运用极大似然估计(MLE)、最大期望(EM)算法下的极大似然估计及贝叶斯估计对模型参数进行估计.设定不同的样本量,不同的参数... 在产品质量检验过程中,经常会出现零观测值较多的情况.为更好拟合这类数据,提出零膨胀几何分布模型,引入隐变量,运用极大似然估计(MLE)、最大期望(EM)算法下的极大似然估计及贝叶斯估计对模型参数进行估计.设定不同的样本量,不同的参数真值,采用数值模拟方法对上述研究方法的性能进行评估. 展开更多
关键词 零膨胀几何分布 极大似然估计 最大期望(em)算法 贝叶斯估计
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基于高斯混合模型的非高斯振动疲劳频域求解方法 被引量:5
19
作者 朱帅康 董龙雷 +2 位作者 官威 王珺 李斌潮 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第16期93-99,共7页
很多机械结构在工作环境下经受的随机载荷有着较强的非高斯性,按照传统的高斯假设对这些结构进行疲劳计算会带来很大误差。针对非高斯载荷下结构疲劳寿命难以预测的问题,提出了一种非高斯随机载荷下对结构进行疲劳计算的频域方法。首先... 很多机械结构在工作环境下经受的随机载荷有着较强的非高斯性,按照传统的高斯假设对这些结构进行疲劳计算会带来很大误差。针对非高斯载荷下结构疲劳寿命难以预测的问题,提出了一种非高斯随机载荷下对结构进行疲劳计算的频域方法。首先引入高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)对载荷进行描述,并使用期望最大(expectation maximization,EM)算法对模型参数进行求解,建立的模型可以准确描述单峰及多峰非高斯载荷。在此基础上结合Tovo-Benasciutti方法推导出一种多峰非高斯载荷下的频域疲劳计算方法。为了对该方法进行验证,对一个双峰分布的非高斯载荷信号进行了疲劳分析,以雨流计数法作为参考,结果表明在双峰非高斯载荷下,对多种材料,该方法与直接使用传统频域疲劳计算方法相比计算精度提升明显,验证了该方法的精确性及较广的适用性。 展开更多
关键词 非高斯载荷 高斯混合模型(GMM) 期望最大(em)算法 频域疲劳寿命计算
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基于因子分析的隐马尔可夫模型及其训练算法 被引量:3
20
作者 王新民 姚天任 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第15期79-81,共3页
虽然基于对角协方差矩阵高斯分布的隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModelBasedonDiagonalGaussiandistributions,HMM-DG)目前在现代大词表连续语音识别系统中得到了广泛的应用,但HMM-DG在帧内特征相关(intra-framefeaturescorrelation)建... 虽然基于对角协方差矩阵高斯分布的隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModelBasedonDiagonalGaussiandistributions,HMM-DG)目前在现代大词表连续语音识别系统中得到了广泛的应用,但HMM-DG在帧内特征相关(intra-framefeaturescorrelation)建模方面存在缺陷。该文将因子分析方法与HMM-DG的混合高斯建模相结合,提出了一种具有弹性的帧内特征相关隐马尔可夫模型框架—基于因子分析的隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModelBasedonFactorAnalysis,HMM-FA),并导出了HMM-FA的训练算法。仿真实验表明:在相同的条件下,HMM-FA的性能优于HMM-DG。 展开更多
关键词 隐马尔可夫模型 因子分析 期望一最大化算法
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