基于惩罚距离的混合模型分量数自动估计算法

摘要：

期望最大化(EM)算法是对有限混合模型进行参数估计的通用算法,然而标准EM算法中所需的混合模型分量数往往是未知的.文中研究了一种采用惩罚性最小匹配距离估计分量数的方法,并结合贪婪EM算法框架,提出了一种可以在进行参数估计的同时快速准确地自动估计高斯混合模型分量数的算法,最后通过一元和二元高斯混合模型的仿真实验验证了该算法的有效性.

关键词：有限混合模型、分量数、惩罚性最小匹配距离、贪婪EM、Parzen窗、带宽

所属期刊栏目：37

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60772122;高等学校博士学科点专项科研基金资助项目20070357001;安徽省高等学校自然科学研究重点项目KJ2007A045

在线出版日期：2010-01-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：101-107