[发明专利]基于增强在线搜索原理的混合高斯模型参数估计算法在审
| 申请号： | 201911009569.3 | 申请日： | 2019-10-23 |
| 公开（公告）号： | CN111209532A | 公开（公告）日： | 2020-05-29 |
| 发明（设计）人： | 向文涛;李建清;徐争元;刘宾;朱松盛;吴晓玲;王伟 | 申请（专利权）人： | 南京医科大学 |
| 主分类号： | G06F17/18 | 分类号： | G06F17/18 |
| 代理公司： | 北京卓岚智财知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11624 | 代理人： | 郭智 |
| 地址： | 210000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于增强在线搜索原理(ELS)的混合高斯模型(GMM)参数估计算法，用以解决在非平衡状态下的混合高斯模型，期望最大化算法(EM算法)收敛速度缓慢问题，其过程是：(1)导入多维样本集合；(2)采用EM算法，先计算E‑步，得到后验概率密度函数；(3)ELS原理，在给定方向上，朝着最终解的方向上，进行步长计算；根据初始目标函数，即：极大似然估计，对二阶多项式求根即可轻松计算出所需的步长；(4)判断新的步长合理性，更新混合高斯模型里面的参数，即计算M‑步。本发明依据增强在线搜索原理,加速了传统EM算法的收敛速度和收敛精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 增强 在线 搜索 原理 混合 模型 参数估计 算法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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