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一种在高斯混合模型数据学习中避免浮点溢出的方法

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一种在高斯混合模型数据学习中避免浮点溢出的方法，对作免溢出计算、并作自动缩放，首先简化该式子为所述方法包括以下步骤：1)计算对数形式的概率密度值pi；2)对n支算出的密度值中取最大值对应的标号imax；3)计算缩放的概率密度值；4)转成指数形式计算这一组概率密度值决定的后验概率值以上诸pi'值是有界的，不再溢出。本发明能够避免任意一个数据在任意一支高斯分布的概率计算的溢出。

著录项

公开/公告号CN107578103A

专利类型发明专利
公开/公告日2018-01-12

原文格式PDF
申请/专利权人浙江工业大学;
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申请/专利号CN201710727284.8
发明设计人陆成刚;
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申请日2017-08-23
分类号G06N5/02(20060101);
代理机构33241 杭州斯可睿专利事务所有限公司;
代理人王利强
地址 310014 浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号
入库时间 2023-06-19 04:16:27

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2018-02-06

实质审查的生效 IPC(主分类):G06N5/02 申请日:20170823

实质审查的生效
2018-01-12

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