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极大似然在随机区域型传染病中的应用研究

数学的实践与认识 2019年第1期49卷 139-144页

作者：赵乔乔裴永珍李长国刘艳娜天津工业大学计算机科学与软件学院天津300387 陆军军事交通学院基础部天津300161

探讨区域型传染病在人群中的传播规律,可为传染病的预防和控制提供理论依据.采用SIR模型模拟传染病中的三类人群的转化过程.由于区域型传染病具有随机传播的特点,每个时间区间内新增的感染者人数和移除者人数都是服从二项分布的随机变量... 详细信息

探讨区域型传染病在人群中的传播规律,可为传染病的预防和控制提供理论依据.采用SIR模型模拟传染病中的三类人群的转化过程.由于区域型传染病具有随机传播的特点,每个时间区间内新增的感染者人数和移除者人数都是服从二项分布的随机变量,从而分别构造关于感染率β和移除率γ的似然函数.由于待估计参数并无显式解,用等价无穷小得到近似似然函数,进而得到感染率和移除率的似然函数估计值.进一步以校园急性出血性结膜炎传染扩散为例,估计出感染率β为0.6493和移除率γ为0.125.最后用以上估计值作为随机传播的参数去模拟而得到整个疫情周期内每个时间区间内三类人群的人数.

关键词： SIR模型急性出血性结膜炎极大似然随机传播

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高速列车非线性模型的极大似然辨识

自动化学报 2014年第12期40卷 2950-2958页

作者：衷路生李兵龚锦红张永贤祝振敏华东交通大学电气与电子工程学院南昌330013

提出高速列车非线性模型的极大似然(Maximum likelihood,ML)辨识方法,适合于高速列车在非高斯噪声干扰下的非线性模型的参数估计.首先,构建了描述高速列车单质点力学行为的随机离散非线性状态空间模型,并将高速列车参数的极大似然(ML)... 详细信息

提出高速列车非线性模型的极大似然(Maximum likelihood,ML)辨识方法,适合于高速列车在非高斯噪声干扰下的非线性模型的参数估计.首先,构建了描述高速列车单质点力学行为的随机离散非线性状态空间模型,并将高速列车参数的极大似然(ML)估计问题转化为期望极大(Expectation maximization,EM)的优化问题;然后,给出高速列车状态估计的粒子滤波器和粒子平滑器的设计方法,据此构造列车的条件数学期望,并给出最大化该数学期望的梯度搜索方法,进而得到列车参数的辨识算法,分析了算法的收敛速度;最后,进行了高速列车阻力系数估计的数值对比实验.结果表明,所提出的辨识方法的有效性.

关键词：高速列车系统辨识极大似然平滑滤波器梯度搜索

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结合噪声去除的极大似然图像复原

吉林大学学报（工学版） 2015年第4期45卷 1360-1366页

作者：姜超耿则勋刘立勇潘映峰解放军信息工程大学地理空间信息学院中国科学院国家天文台中国人民解放军61175部队

基于混合噪声模型的极大似然算法不仅没有充分考虑迭代过程中的噪声影响,而且假定点扩散函数(PSF)已知且不随迭代过程变化,从而导致复原过程不稳定。在图像含噪且PSF未知的情况下,提出以去噪算法作为预处理手段,同时将PSF参数估计引入... 详细信息

基于混合噪声模型的极大似然算法不仅没有充分考虑迭代过程中的噪声影响,而且假定点扩散函数(PSF)已知且不随迭代过程变化,从而导致复原过程不稳定。在图像含噪且PSF未知的情况下,提出以去噪算法作为预处理手段,同时将PSF参数估计引入极大似然算法迭代过程并随迭代过程动态更新,最后将估计的PSF代入维纳滤波以提高复原图像的质量。实验结果证明,本文复原图像质量有明显改善,表明该算法具有较强的稳定性和抗噪声能力,是一种有效的图像复原方法。

关键词：摄影测量与遥感技术图像复原混合噪声模型图像去噪点扩散函数极大似然

一种基于极大似然的分布光伏谐波异常支路估计方法

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科技创新与应用 2024年第16期14卷 163-166页

作者：徐越飞陈世喆徐寅飞周文博喻擎苍杭州电力设备制造有限公司杭州310000 浙江理工大学杭州310018

随着全球对生态环境的日益重视,光伏发电这一可再生清洁能源得到越来越广泛的利用,同时对光伏发电电能质量的监控也日趋上升。该文针对光伏电站并网点出现谐波超标时,支路谐波排查费时和经济损失大的问题,提出一种基于极大似然的光伏异... 详细信息

随着全球对生态环境的日益重视,光伏发电这一可再生清洁能源得到越来越广泛的利用,同时对光伏发电电能质量的监控也日趋上升。该文针对光伏电站并网点出现谐波超标时,支路谐波排查费时和经济损失大的问题,提出一种基于极大似然的光伏异常支路估计方法。该方法通过对预采集样本的统计确定各支路各阶次谐波分量的正态分布参数,进而构建出极大似然函数;在电气模型约束下推导出极大似然方程,并采用牛顿法求解得到各支路各阶次谐波分量的极大似然估计;最后提出一种概率谐波贡献度计算方法,并以此排序确定光伏异常支路的优先切除顺序。模拟分析表明,该方法速度快,具有较高稳定性和灵敏度,对不同阶次的谐波超标产生不同的支路切除优先顺序。

关键词：极大似然光伏谐波支路估计

基于极大似然的马尔可夫链初始状态估计的数学规划

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南京师大学报（自然科学版） 2019年第2期42卷 50-56,60页

作者：楼振凯侯福均楼旭明北京理工大学管理与经济学院北京100081 西安邮电大学经济与管理学院陕西西安710121

参数估计是马尔可夫模型中的常见问题.基于初始状态的重要性,本文对初始状态未知的马尔可夫链模型的初始状态进行估计,并根据状态可见与否将模型分成一般马尔可夫模型和隐马尔可夫模型.考虑观测状态或观测符号的数量,基于极大似然原理... 详细信息

参数估计是马尔可夫模型中的常见问题.基于初始状态的重要性,本文对初始状态未知的马尔可夫链模型的初始状态进行估计,并根据状态可见与否将模型分成一般马尔可夫模型和隐马尔可夫模型.考虑观测状态或观测符号的数量,基于极大似然原理分别建立了线性规划和非线性规划模型,并证明各阶段状态的概率满足规范性.对于线性规划模型,指出其可以用单纯形法求解,并给出了解的表达.对于非线性模型,指出其最优解的存在性,并利用库恩-塔克条件(K-T条件)将模型转化成方程组的形式.算例分析中,在基于库恩-塔克条件的方程组不易求解的情形下,运用lingo得到了满足模型的解.

关键词：初始状态估计极大似然数学规划模型 K-T条件

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重载机车粘着性能参数的极大似然辨识方法

电子测量与仪器学报 2017年第2期31卷 170-177页

作者：何静刘光伟张昌凡孙健程翔湖南工业大学电气与信息工程学院株洲412007 电传动控制与智能装备湖南省重点实验室株洲412007

针对重载机车运行中机车的粘着利用率低、易空转、易打滑的问题,提出一种对轨面粘着性能参数的实时在线估计算法。首先从分析机车粘着行为出发,选用Kiencke的粘着-蠕滑模型作为辨识模型,然后算法利用极大似然意义下的模型参数辨识框架,... 详细信息

针对重载机车运行中机车的粘着利用率低、易空转、易打滑的问题,提出一种对轨面粘着性能参数的实时在线估计算法。首先从分析机车粘着行为出发,选用Kiencke的粘着-蠕滑模型作为辨识模型,然后算法利用极大似然意义下的模型参数辨识框架,将参数估计转化为二次规划问题求解,进而构造出辨识的迭代算法。同时考虑到轮轨环境突变的不可测,辨识算法引入时变遗忘因子来适应轨面环境的切换。仿真结果表明,该算法能及时跟踪上轮轨环境的变化,有效辨识出粘着性能参数。

关键词：重载机车极大似然系统辨识二次规划时变遗忘因子

基于极大似然线性回归的模型合成和特征映射进行说话人确认

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声学学报 2011年第1期36卷 81-87页

作者：陈存宝赵力邹采荣东南大学水声信号处理教育部重点实验室南京210096 东南大学信息科学与工程学院南京210096

提出了基于极大似然线性回归(MLLR)调整的说话人模型合成和特征映射方法。MAP调整事后确定相应模型间线性关系,变换参数人为确定;而MLLR调整首先确定相应模型间线性关系,变换参数由训练数据确定,并且可以只调整均值向量。模型合成时,MLL... 详细信息

提出了基于极大似然线性回归(MLLR)调整的说话人模型合成和特征映射方法。MAP调整事后确定相应模型间线性关系,变换参数人为确定;而MLLR调整首先确定相应模型间线性关系,变换参数由训练数据确定,并且可以只调整均值向量。模型合成时,MLLR调整指定通用信道背景模型参数间的线性变换;特征映射时,MLLR调整指定Root GMM-UBM与通用信道背景模型参数间的线性变换。通过对模型参数进行分组调整,可以在训练数据和参数数目间达成平衡。实验结果表明,合适选取MLLR回归类,可以取得比相应MAP调整方法更好的识别效果。

关键词：模型参数说话人确认特征映射线性回归极大似然合成 MLLR 线性关系

基于EM算法的极大似然分布式量化估计融合新方法

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电子与信息学报 2011年第4期33卷 977-981页

作者：徐振华黄建国张群飞西北工业大学航海学院西安710072

该文针对水下目标探测中的多传感器分布式量化估计融合问题,建立了分布式量化估计融合模型,在考虑信道噪声且其统计特性不完全已知条件下,充分利用EM算法在观测数据缺失时参数估计的优越性,提出了一种基于期望极大化(EM)算法的极大似然... 详细信息

该文针对水下目标探测中的多传感器分布式量化估计融合问题,建立了分布式量化估计融合模型,在考虑信道噪声且其统计特性不完全已知条件下,充分利用EM算法在观测数据缺失时参数估计的优越性,提出了一种基于期望极大化(EM)算法的极大似然分布式量化估计融合新方法。该方法将未知的水声信道噪声参数以及局部量化器量化概率建模为EM算法中二元高斯混合模型参数,利用极大似然估计方法的估计不变性得到目标参数的估计融合结果。仿真实验表明:该方法在局部传感器观测样本数目大于5000和信噪比大于6 dB时与已有理想信道条件下的估计方法性能相当,该方法为水下目标探测中分布式量化估计融合系统的工程实现提供了理论依据。

关键词：水下目标探测期望极大化(EM)算法估计融合极大似然

基于SOA的矢量水听器阵列极大似然DOA估计

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数学的实践与认识 2022年第2期52卷 110-116页

作者：王鹏何伟嘉贺雪芳白艳萍中北大学理学院山西太原030051

极大似然波达方向估计方法虽然具有良好的估计性能,但由于其巨大的计算量,限制了实际应用提出一种将人群搜索算法与极大似然估计相结合的方法,利用人群搜索算法优化多维非线性的极大似然DOA估计谱函数,加快了收敛速度.通过与正余弦算法... 详细信息

极大似然波达方向估计方法虽然具有良好的估计性能,但由于其巨大的计算量,限制了实际应用提出一种将人群搜索算法与极大似然估计相结合的方法,利用人群搜索算法优化多维非线性的极大似然DOA估计谱函数,加快了收敛速度.通过与正余弦算法、遗传算法和粒子群算法的对比实验果表明,所提方法在不同信号源个数、不同信噪比、不同种群数下,均具有更快的收敛速度和更低的均方根误差,具有一定的工程应用价值.

关键词：人群搜索极大似然方位估计