10.3969/j.issn.1000-3428.2011.19.050
基于CSMDEM算法的GMM学习方法
基于Mahalanobis距离的EM(MDEM)算法存在过分裂问题.为此,提出一种竞争结束MDEM(CSMDEM)算法.该算法将最小描述长度准则作为竞争结束条件嵌入到MDEM算法中,能够在估计混合模型参数的同时选择模型阶数.实验结果表明,该算法具有较低的平均EM迭代次数,能够较好地拟合高斯混合模型.当其被应用到跳频网台分选时,能够以较高的正确率分选跳频信号.
高斯混合模型、Mahalanobis距离、EM算法、最小描述长度准则
37
TP18(自动化基础理论)
2012-02-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
153-156