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《山西师范大学学报(自然科学版)》 2005年01期
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基于高斯混合模型的EM学习算法

王源  陈亚军  
【摘要】:本文研究了一类基于无监督聚类学习的算法———EM算法的算法实现.EM算法通常用于存在隐含变量时的聚类学习,由于引入了隐含变量,导致算法难以保证收敛和达到极优值.本文通过将该算法应用于高斯混合模型的学习,引入重叠度分析的方法改进EM算法的约束条件,从而能够确保EM算法的正确学习.

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【引证文献】
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7 高洪忠;;GPSJ分布类下的无赔款优待系统及应用[J];数理统计与管理;2007年02期
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2 吴芬芬;信息抽取算法研究[D];吉林大学;2006年
【二级引证文献】
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4 王金甲;王成儒;李静;;自组织混合神经网络在说话人识别中的应用[A];第一届学生计算语言学研讨会论文集[C];2002年
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7 蒋树强;视觉媒体语义自动提取关键技术研究[D];中国科学院研究生院(计算技术研究所);2005年
8 廖频;基于统一概率模型的人脸识别技术[D];中国科学院研究生院(计算技术研究所);2003年
9 雷震春;支持向量机在说话人识别中的应用研究[D];浙江大学;2006年
10 林琳;基于模糊聚类与遗传算法的说话人识别理论研究及应用[D];吉林大学;2007年
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1 于国强;维纳混合滤波器及交通流预测算法研究[D];清华大学;2004年
2 朱少雄;声纹识别系统与模式匹配算法研究[D];大连理工大学;2006年
3 李莉;应用神经网络建立金融预测分析系统[D];武汉大学;2005年
4 童玲;电梯交通流多模式预测方法的研究[D];天津大学;2005年
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10 谢东;Internet链路时延推测的研究[D];北京邮电大学;2006年
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