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首页> 外文会议>International Symposium on Computer and Information Sciences(ISCIS 2004); 20041027-29; Kemer-Antalya(TR) >A Two-Step EM Algorithm for MAP Fitting
【24h】

A Two-Step EM Algorithm for MAP Fitting

机译：MAP拟合的两步EM算法

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In this paper we propose a two-step expectation-maximization (EM) algorithm to fit parameters of a Markovian arrival process (MAP) according to measured data traces. The first step of the EM algorithm performs fitting of the empirical distribution function to a phase type (PH) distribution, and the second step transforms the PH distribution into a MAP and modifies the MAP matrices to capture the autocovariance of the trace. In the first step of the algorithm a compact presentation of the distribution function is used and in the second step statistical properties of measured data traces are exploited to improve the efficiency of the algorithm. Numerical examples show that even compact MAP models yield relatively good approximations for the distribution function and the autocovariance.
机译：在本文中，我们提出了一个两步期望最大化（EM）算法，以根据测得的数据轨迹拟合马尔可夫到达过程（MAP）的参数。 EM算法的第一步是将经验分布函数拟合为相位类型（PH）分布，第二步将PH分布转换为MAP并修改MAP矩阵以捕获轨迹的自协方差。在算法的第一步中，使用分布函数的紧凑表示形式，在第二步中，利用测量数据迹线的统计特性来提高算法的效率。数值示例表明，即使是紧凑的MAP模型，对于分布函数和自协方差也能产生相对较好的近似值。

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