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应用于随机点模式有限混合模型吉布斯参数采样方法

摘要

本发明涉及一种应用于随机点模式有限混合模型吉布斯参数采样方法。本发明方法首先构建随机点模式有限混合模型和构建随机点模式似然函数,然后构建随机点模式有限混合模型参数先验分布,根据模型参数先验分布,得到模型参数的后验分布;最后采用吉布斯采样算法和贝叶斯信息准则相结合的采样算法,估计混合分布中分布元个数以及模型参数值。本发明相较于传统FMM仅描述了数据的特征随机性,随机点模式分布函数还描述了数据的基数随机性;在RPP‑FMM的基础上采用Gibbs采样算法采样样本数据获取模型参数,避免了参数估计可能一直陷入局部极值点,不能得到全局极值点的局面。本发明方法有效提高了建模精度和参数估计精度。

著录项

  • 公开/公告号CN111369002A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-07-03

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 杭州电子科技大学;

    申请/专利号CN202010105441.3

  • 发明设计人 刘伟峰;王志;黄梓龙;丁禹心;

    申请日2020-02-20

  • 分类号

  • 代理机构杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人杨舟涛

  • 地址 310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街

  • 入库时间 2023-12-17 10:16:29

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-07-28

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06N7/00 申请日:20200220

    实质审查的生效

  • 2020-07-03

    公开

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