ECM算法相关论文
在统计学中,正态分布无疑是应用最为广泛的分布之一,但人们发现许多金融、气象数据通常会呈现出一定的偏斜特性,并不严格服从正态......
随着人工神经网络、数据挖掘等智能信息处理方法的广泛应用,与之相关的改进算法也不断涌现,不同程度、不同角度提高了算法的性能。......
因多重假设检验导致的大量假阳性关联结果是基因组关联研究（Genome-wideassociation study, GWAS）面临的重要问题，至今仍然没有很好的......
建模为Gamma分布的多视SAR影像，由于Gamma函数的存在，EM算法对期望函数求导无法求解出Gamma函数的解析式，而且在变类影像分割中，EM算法......
偏正态分布是正态分布的一种推广,它是由Azzalini于1985年提出的一种既保留正态分布的特性又包含单峰偏度的分布.在实际应用中我们......
Pareto分布族因其厚尾特点,在金融分析、寿命分析中都是非常重要的统汁模型,但是对于混合双参广义Pareto分布,在模型参数估计时,传......
混合指数威布尔分布是寿命数据分析中一个重要的统计模型.但是利用传统的矩法估计,极大似然估计等估计模型的参数比较困难.应用ECM......
应用EM算法之ECM算法，研究了混合分布在截尾数据场合下的参数估计问题，并给出具体的算式．说明EM算法是一种行之有效的方法．......
单视SAR图像保留了最大的分辨率和场景可观测的全部纹理信息，根据单视SAR图像的统计性质，在双Markov模型的框架下，对低层Markov随机场......
椭圆曲线方法（ECM）是实现一般数域筛法中剩余因子分解部分的有效方法。ECM的高效硬件实现对于提高筛法效率有着重要作用。通过深入研......
研究了异方差混合双自回归模型(Heteroscedastic mixture double-autoregressive model,HMDAR)。给出了HMDAR模型的平稳性条件。利......
本文针对复杂编码下同频数字调制混合信号单通道盲分离问题，构建了利用因子图设计盲分离算法的统一框架。通过将和积消息传递算法与......
引入了可处理缺失数据的EM算法。EM算法是一种迭代算法，每一次迭代都能保证似然函数值增加，并且收敛到一个局部极大值。在此基础上，本......
本文进一步研究了用于非线性时间序列建模的均值异方差混合转移分布（Expectation heteroscedastic mixture transition distributio......
研究了可用于非线性时间序列建模的异方差混合双自回归模型（heteroscedastic mixture doubleautoregressive model．HMDAR），给出了HMDAR......
混合改进威布尔分布是寿命数据分析中重要的统计模型,但是利用矩估计、极大似然估计等传统的统计方法来估计模型的参数比较困难.应......
进一步研究了由Berchtold提出的均值异方差混合转移分布（expectation heteroscedastic mixture transition distribution model，EHMT......
全球能源短缺危机和环境污染问题越来越受到世界各国的关注,使得大力开发和使用绿色可再生能源成为了全球能源发展的方向。风电作......
交互效应面板数据模型在社会经济问题的实证分析中具有很强的适用性,但现有研究主要集中于线性面板模型。本文将交互效应引入非线......
应用ECM算法,研究了混合指数威布尔分布在完全数据场合下的参数估计问题,并模拟说明ECM算法来估计混合指数威布尔分布是一种容易实......
为实现合成孔径雷达(SAR)影像分割中类别数的自动确定,提出一种基于贝叶斯信息准则(BIC)的可变类SAR影像分割算法.该算法以Gamma分......
EM算法的吸引力之一在于完全似然函数的求导和最大化通常比不完全数据极大化似然函数的计算简单,但是在某些情况下,即使导出的完全......
针对ECM算法在图形处理单元上的实现问题,通过在GeFore9800GTX＋显卡上采用Montgomery曲线的点坐标表示,并行实现大数长度为112 bit......
在区间型数据条件下利用ECM算法对Weibull分布进行了极大似然估计.在得到相应的迭代公式后,进行随机模拟.根据模拟结果分析了此种......
