注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. EM迭代高斯混合模型算法

  2. 高斯混合模型（GMM）可以平滑任意形状的概率分布。其参数求解方法一般使用极大似然估计求解，但使用极大似然估计法往往不能获得完整数据（比如样本已知，但样本类别（属于哪个高斯分布）未知），于是出现了EM（最大期望值）求解方法。 虽然上面说的简单，但是混合高斯模型和EM求解的理论还是比较复杂的，我把我所找到的我认为能够快速掌握高斯混合模型的资料打包到了附件中，大家可以去下载，了解混合高斯模型以及EM的完整推导过程。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-12-24
    • 文件大小：133120
    • 提供者：u013268017

  1. 混合高斯建模加meanshift算法matlab代码视频目标跟踪

  2. 基于混合高斯模型并利用meanshift算法结合实现视频中运动目标的跟踪，可处理复杂背景，实时

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-05-18
    • 文件大小：22528
    • 提供者：chrissy1021

  1. 基于高斯混合模型的视频背景建模

  2. 在视频监控领域中,有效快速的视频目标分割是视频分析与处理中的一项关键技术。针对固定场景监控中背景复杂,存在 噪声等影响分割问题，在Stauffer等人提出的经典自适应混合高斯背景模型基础上,提出了基于高斯混合模型的时空耦合视频对象 分割算法,这一新算法从时空两个尺度上为每个像素进行分类。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-11-12
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：u014463416

  1. 高斯过程在机器学习中的应用.doc

  2. 高斯过程是近年来发展起来的一种新的机器学习方法，它有着严格的统计学习理论基础，对处理高维数非线性小样本复杂问题具有良好的适应性。对列车精准停车问题的这种复杂的非线性问题，将高斯过程机器学习方法应用于此问题，并提出相应的模型 ，减少数据间复杂的内在物理或其他关系。很多工程实例研究表明，高斯过程机器学习模型是科学可行的，预测精度高，简单实用，对很多问题问题具有较好的适用性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-06-04
    • 文件大小：199680
    • 提供者：lrz2eve

  1. 复杂高斯模型

  2. 高斯模型有单高斯模型（SGM）和混合高斯模型（GMM）两种。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2016-01-28
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：bluesky20152015

  1. 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model)的背景建立

  2. 高斯密度函数估计是一种参数化模型。高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是单一高斯概率密度函数的延伸，GMM能够平滑地近似任意形状的密度分布。高斯混合模型种类有单高斯模型（Single Gaussian Model, SGM）和高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）两类。类似于聚类，根据高斯概率密度函数（Probability Density Function, PDF）参数不同，每一个高斯模型可以看作一种类别，输入一个样本x，即

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2016-10-09
    • 文件大小：244736
    • 提供者：issac12138

  1. RTODO-CL与高斯滤波的井下人员定位算法

  2. 煤矿井下环境复杂多变,影响定位准确性的因素较多。为此,在结合RFID射频技术、无线载波技术与超低频电磁波技术的基础上,以TODO三点定位算法为基础建立数学模型,加入RSSI定位算法,利用高斯滤波有效地滤掉干扰信号,通过加入CL质心算法以缩小定位区域,使人员定位更为准确。结果表明:改进后的RTODO-CL能够对煤矿井下运动人员始终进行定位区域锁定,即改进后RTODO-CL算法不存在定位盲区,且改进后RTODO-CL算法定位精度明显高于改进前RTODO算法的定位精度。该研究能够对煤矿井下运动人员进行

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-28
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38547882

  1. 数据驱动框架下的非高斯批次过程最小熵性能评估算法

  2. 针对一类带有非高斯干扰的批次过程控制系统,提出一种基于最小熵基准的性能评估算法。为了抑制非高斯噪声的干扰,本算法首次提出引用最小熵来作为批次过程控制系统性能评估的基准,同时考虑到批次过程控制系统的数学模型往往是复杂并难以确定,所以本算法引用了"黄金批次"的概念,突破传统研究中依赖模型的局限,提出一种新颖的数据驱动的评估不同批次性能的基准。通过批次化学反应堆的例子说明了所提出的算法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-18
    • 文件大小：288768
    • 提供者：weixin_38693720

  1. 基于改进高斯混合滤波的矿井加权质心定位算法

  2. 针对煤矿井下复杂环境中无线信号的非视距传播导致RSSI定位算法存在测距误差大及定位结果不准确的问题，提出了一种基于改进高斯混合滤波的矿井加权质心定位算法。首先根据最大期望算法对未知节点的相应RSSI测量数据进行聚类，将它们划分为多个高斯概率密度函数模型；然后根据数据特征，利用赤池信息量准则对采样数据进行优化，得到精确的测量值；最后计算未知节点的初始坐标，将未知节点初始坐标和真实坐标间的误差值作为权值因子，结合质心定位算法计算得到未知节点的最终坐标，实现目标定位。仿真与实验结果表明，该定位算法可实

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-18
    • 文件大小：751616
    • 提供者：weixin_38653878

  1. 具有模型-实际差异的非线性最优控制问题的高斯-牛顿法

  2. 非线性最优控制问题的输出测量是一个有趣的问题。 因为实际工厂的结构很复杂，所以输出通道可以给出与实际工厂相对应的显着响应。 本文提出了一种基于高斯-牛顿算法的最小二乘方案。 目的是使从实际工厂测得的输出近似。 为此，建议使用所使用的模型进行适当的输出测量。 在计算过程中，通过使用高斯-牛顿递归方案来迭代地更新控制轨迹。 因此，原始输出和建议输出之间的输出残差被最小化。 这里，考虑了基于线性模型的最优控制模型，从而构造了最优控制律。 通过将更新后的控制轨迹反馈到动态系统中，尽管模型与现实之间存在差

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-03
    • 文件大小：716800
    • 提供者：weixin_38674627

  1. 一种基于高斯分布的白平衡改进算法

  2. 针对白平衡算法中普遍存在的校正不足及算法复杂度过高等问题，结合灰度世界算法和完美反射算法的优点，提出了一种基于高斯分解的自动白平衡算法。该算法通过对图像灰度分布的高斯分解，得到图像的高斯分布模型，并以此计算增益曲线。实验结果表明，该算法能有效校正图像的偏色问题，适用于多种不同场景。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-18
    • 文件大小：427008
    • 提供者：weixin_38722052

  1. EDA/PLD中的用FPGA产生高斯白噪声序列的一种快速方法

  2. 0 引言 　　短波信道存在多径时延、多普勒频移和扩散、高斯白噪声干扰等复杂现象。为了测试短波通信设备的性能，通常需要进行大量的外场实验。相比之下，信道模拟器能够在实验室环境下进行类似的性能测试，而且测试费用少、可重复性强，可以缩短设备的研制周期。所以自行研制信道模拟器十分必要。 　　信道模拟器可选用比较有代表性的 Watterson 信道模型 ( 即高斯散射增益抽头延迟线模型 ) ，其中一个重要环节就是快速产生高斯白噪声序列，便于在添加多普勒扩展和高斯白噪声影响时使用。传统的高斯白噪声发生器

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-09
    • 文件大小：299008
    • 提供者：weixin_38718434

  1. 改进的单高斯模型与破碎目标合并的视频前景提取算法

  2. 针对视频背景建模和运动目标检测，此处提出一种基于分块模型更新的单高斯背景建模方法。以替代传统方法中对单变量点的建模。由于块变量的平均更符合高斯分布特性，有利于发挥单高斯建模方法的优势，因此增强了算法应对复杂背景的能力，同时分块建模也有效降低了算法复杂性。针对破碎团块的合并问题，此处提出一种“比对就近”的策略，将相隔距离在设置阈值内的团块合并为一个目标。提方法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-24
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38749863

  1. 基于高斯混合噪声和随机模型的冠脉造影数据仿真

  2. 提出了一种冠状动脉CT血管造影图像数据的仿真方法。该方法能在三维空间模拟血管目标和背景,可以为血管造影图像的分析计算提供一种仿真数据。方法的主要内容是:管状目标的常规形态和特异形态的模拟;多参数高斯混合噪声背景的产生;基于Markov随机场的背景纹理生成;基于随机路径模型的心脏左冠状动脉树模拟;目标/背景数据合成与比例控制。由此可以生成多变的血管结构和复杂的背景。实验中利用上述方法有效模拟了多种典型血管形态及其狭窄结构,并有效生成了左冠状动脉树及其血管造影仿真数据。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：1046528
    • 提供者：weixin_38620734

  1. 混合高斯模型的自适应前景提取

  2. 复杂场景下的运动前景提取是计算机视觉研究领域的研究重点。 为解决复杂场景中的前景目标提取问题，提出一种应用于复杂变化场景中的基于混合高斯模型的自适应前景提取方法。该方法可以对视频帧中每个像素的高斯分布数进行动态控制，并且通过在线期望最大化( EM) 算法对高斯分布的各参数进行学习，此外每个像素的权值更新速率可根据策略进行调整。实验结果表明该方法对复杂变化场景具有较好的适应性，可有效、快速地提取前景目标，提取结果具有较好的查准率和查全率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_38674616

  1. 应用高斯过程优化未燃烧碳.pdf

  2. 最近，高斯过程（GP）引起了业界的广泛关注。 本文着重介绍了燃煤锅炉燃烧的应用，并利用GP设计了降低粉煤灰中未燃烧碳含量的策略（UCC-FA），这是锅炉燃烧效率的最重要指标。 随着摆脱复杂的物理机制，建立数据驱动模型作为GP是解决该问题的有效方法。 首先，使用GP对UCC-FA与锅炉燃烧运行参数之间的关系进行建模。 通过遗传算法对GP模型的超参数进行优化。然后，作为另一个GA框架的目标，利用GP模型预测的UCC-FA寻找锅炉燃烧的最佳运行方案。 基于来自大容量切向燃烧锅炉的670组真实数据，开发

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38500222

  1. 相干合成线阵高斯光束扫描识别猫眼目标理论分析

  2. 提出了一种利用相干合成线阵高斯光束扫描识别漫反射背景中的猫眼目标的新方法。建立了线阵高斯光束的相干合成数学模型，利用Collins衍射积分公式以及将硬边光阑窗口函数分解为有限个复高斯函数之和的方法，推导了相干合成线阵高斯光束通过猫眼目标和朗伯漫反射体反射后的解析光强分布公式。通过数值计算分析了目标尺寸、光束线阵数对反射光时间分布特性的影响。结果表明，朗伯漫反射体的反射光时间分布不具有周期特征，其尺寸越大，时间分布展宽越大；猫眼目标的反射光时间分布周期特征与目标处的光强纵向分布周期特征相似，其口径

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38693192

  1. 香港旅游需求预测的稀疏高斯过程回归模型

  2. 近年来，已经广泛研究了高斯过程（GP）模型来解决硬机器学习问题。 这些模型之所以重要，是因为它们具有使用Mercer内核和贝叶斯框架进行概率推理的灵活的非参数建模能力。 在本文中，我们提出了一种稀疏的GP回归（GPR）模型来预测香港的旅游需求。 GPR模型的稀疏化过程不仅降低了计算复杂度，而且提高了泛化能力。 我们用与香港旅游业有关的月度需求数据对提出的模型进行了实验，并将稀疏的GPR模型的性能与各种基于核的模型的性能进行了比较，以证明其有效性。 提出的稀疏GPR模型表明，其预测能力优于ARMA

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：532480
    • 提供者：weixin_38665944

  1. 基于压缩感知的期望最大化贝努利非对称高斯近似信息传递算法

  2. 期望最大化贝努利高斯(BG)近似信息传递(EM-BG-AMP)算法中的BG模型因为具有对称性,在逼近实际信号先验分布时会受到限制;而期望最大化高斯混合近似信息传递(EM-GM-AMP)算法中的GM模型是BG模型的高阶形式,复杂度较高。为了解决以上问题,提出贝努利不对称高斯模型(BAG),进而推导得到期望最大化贝努利不对称高斯近似信息传递(EM-BAG-AMP)算法。该算法的主要思路是假设输入信号服从BAG模型,然后使用广义近似信息传递(GAMP)重构信号并在算法迭代中同时更新模型参数。实验证明,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：394240
    • 提供者：weixin_38656676

  1. SAR影像极化特征的混合高斯模型与分类

  2. 针对高分辨率极化合成孔径雷达(SAR)影像中极化特征呈现尖峰拖尾等复杂多样的统计特点, 采用混合高斯模型(GMM)对极化特征进行建模, 提出了一种约束距离的混合多元高斯分布的参数估计算法。该参数估计算法在贪婪期望最大算法框架下设计约束距离函数, 自动估计混合分量的个数和模型参数, 进而在贝叶斯框架下实现极化SAR影像的地物分类。对Radarsat-2旧金山等地区三组影像数据的分类结果表明：相比于经典的分类算法, 所提GMM分类算法的总体精度提高了7%~10%, 且对样本数目的依赖性更小, 在城区

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：weixin_38677227
« 12 3 4 5 6 7 8 9 10 »