基于CSMDEM算法的GMM学习方法
GMM Learning Method Based on CSMDEM Algorithm作者机构:电子科技大学电子工程学院成都611731
出 版 物:《计算机工程》 (Computer Engineering)
年 卷 期:2011年第37卷第19期
页 面:153-156页
核心收录:
学科分类:12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)]
主 题:高斯混合模型 Mahalanobis距离 EM算法 最小描述长度准则
摘 要: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。