基于t分布混合模型的抗差关联算法

针对传感器系统误差和观测目标不完全一致的情况下目标航迹关联中鲁棒性问题,该文提出一种基于t分布混合模型的抗差关联算法。将航迹关联问题转化为图像匹配中的非刚性点集匹配问题,针对非共同观测目标影响关联性能的问题,将非共同观测目标的航迹视为图像匹配中的异常点,建立了对异常点具有更好鲁棒性的重拖尾t分布混合模型,利用期望最大化(EM)算法求解t分布混合模型的闭合解,在求解中为了确保航迹点间的运动一致性(CPD),加入Tikhonov正则项。最后通过实验仿真验证,所提算法在系统误差和观测目标不完全一致情况下的鲁棒性和有效性。

基于t分布混合模型的点集非刚性配准算法

考虑高斯混合模型(TMM)的点集非刚性配准算法易受异常点和重尾点的影响,提出了基于t分布混合模型的运动一致性非刚性配准算法。通过期望最大化(EM)框架的完整数据定义将高斯混合模型推广为t分布混合模型,使用EM算法最小化参数的条件期望获得非刚性配准参数的闭合解。在EM算法中计算浮动点集各个点的先验权重,减小异常点和重尾点对配准结果的影响;计算浮动点集各个点的自由度,自适应地改变每个点的概率密度分布模型,提高算法的鲁棒性,并避免了异常点水平估计误差对配准结果的影响。在t分布混合模型的条件期望函数中加入点集位移的正则项,使邻近点具有运动一致性(CPD)。仿真数据表明,当噪声水平很高时,TMM-CPD仍可以精确配准点集,且误差仅为对比算法的1/10。真实图像的近似椭圆状分布、管状分布和三维点云状分布的点集配准结果表明,TMM-CPD的配准误差仅为对比算法的42.0%、80.1%和77.5%。实验表明,TMM-CPD配准含有重尾点和异常点的点集,具有精度高、鲁棒性好和受重尾点与异常点干扰小等优点。

含局部空间约束的t分布混合模型的点集配准

基于高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)的点集非刚性配准算法易受重尾点和异常点影响,提出含局部空间约束的t分布混合模型的点集非刚性配准算法.通过期望最大化(Expectation maximization,EM)框架将高斯混合模型推广为t分布混合模型;把Dirichlet分布作为浮动点的先验权重,并构造含局部空间约束性质的Dirichlet分布参数.使用EM算法获得配准参数的闭合解;计算浮动点的自由度,改变其概率密度分布,避免异常点水平估计误差.实验表明,本文提出的配准算法具有配准误差小、鲁棒性好、抗干扰能力强等优点.

分布混合分析的深入研究及其在南极磷虾种群结构中的应用

介绍分布混合分析的理论，并运用分布混合分析估计南极磷虾种群体长分布概率密度函数的参数，首次给出体长取样间隔有效性和方差σ2下限的数学分析。概率密度函数式为，式中X是随机变量体长的取值；K是年龄组数；Pj是第Aj年龄组的强度；q（X；μj，σj）是均值为μj；方差为的正态分布。Pj，μj，δj，j=1，2，…，K是待估计的参数。求解这些参数的最大似然估计值时，发现最速下降法是一种非常实用的方法，很容易选取Pj，μj，σj的一组适定的初始近似解，使得迭代过程收敛。

串联式磨盘螺杆挤出机磨盘混炼段分布混合性能的研究

采用计算流体力学软件POLYFLOW对串联式磨盘螺杆挤出机的磨盘研磨混炼段进行三维等温流动的数值模拟,并从统计学和动力学角度,采用分离尺度和时间平均混合效率,对磨盘区域的分布混合性能进行分析,研究磨盘构型和磨盘间隙对分布混合性能的影响。结果表明,臼目形磨盘的分布混合性能较好;磨盘间隙增大在一定程度上有利于提高分布混合性能。

CTM在单螺杆挤出机分布混合中的应用

介绍了遵照指数混合理论的混合设备──空穴转换混合器（CTM），它通过重复切断与翻转作用实现混合。装配CTM的单螺杆挤出机适用于各种对混合要求较高的场合，如炭黑与聚烯烃的混合挤出、注塑和吹塑以及橡胶胎面挤出等。

基于t分布混合模型的半监督网络流分类方法

针对传统高斯分布容易受到数据样本边缘值和离群点噪声的影响,改用t分布替代原有的高斯混合模型,并使用期望最大化(Expectation Maximization,EM)算法对网络流数据样本进行t分布混合模型的建模。为降低EM算法的迭代次数,对t分布混合模型进行了改进,用理论和实验验证了算法的有效性,并对网络多媒体业务流进行了分类研究。实验表明,提出的算法有较高的分类准确率,拟合的模型要优于传统的K-Means算法和传统的高斯混合模型的EM算法。

静态混合器分布混合性能及其应用和选择

一、概述 混合操作是极其普遍然而又是极其重要的过程,其它如气——液接触、萃取、反应、传热等均与混合有关。静态混合器在混合领域及与其有关的其它领域得到广泛应用,但实用简便又较全面的选择设计方法未见报导,因此影响了静态混合器在工业上的进一步推广应用。 混合是基本单元操作之一,按F.A.streiff的观点,可归结为二种基本混合类型:分布混合(distributive Mixing)

异分布混合模型及其参数的贝叶斯估计

对常见的混合模型进行了推广,提出了异分布混合模型的概念.以二项分布和泊松分布为例,详细给出了异分布混合模型的数学定义,以及异分布混合模型参数的贝叶斯估计.在参数估计中,选择狄尼克莱分布、贝塔分布和伽玛分布作为相关参数的共轭先验分布,利用MCMC算法对模型的参数进行了后验模拟,用后验均值作为参数的估计值.最后将参数的估计结果与模型的真实值进行比较,证明了估计结果的可靠性.

回流对不相容体系共混物分布混合效果的影响

对啮合同向双螺杆挤出机熔体输送段6种不同螺杆构型所形成的流场进行了数值模拟,并进行了实验研究。结果表明,增大回流系数能增强共混物的分布混合效果,并且回流系数越大,分布混合效果越好。

基于概率分布混合模型的遮挡行人检测算法

可变形部件模型在行人检测方面可以得到很好的检测性能,然而在处理遮挡问题时,容易出现遮挡造成检测信息的丢失,检测得分值将会下降至低于阈值而出现漏检问题。文中针对于行人检测的部分遮挡问题提出了概率密度混合模型,改善部分遮挡环境下的检测得分值,并在INRIA、遮挡INRIA以及ETHZ数据库进行对比实验,取得了良好的检测效果。

正态分布和瑞利分布混合情形下的参数估计及分类问题

学者往往用单一的分布模拟和拟合杂波,如正态分布、瑞利分布和威布尔分布等。然而在实际中,雷达杂波由多种类型的杂波组成,单一分布通常不能精确刻画雷达杂波规律,因此,应用混合分布模型对雷达杂波数据建模更准确。本文考虑用正态分布和瑞利分布的混合分布拟合杂波,并应用矩估计方法和基于EM算法的极大似然估计方法估计模型参数,最后,应用最大后验概率分类准则验证2种估计方法的分类准确率。通过数据模拟,得出极大似然估计的效果和分类准确率都要优于矩估计的估计效果和分类准确率。

基于二重威布尔混合分布的某型燃机燃油泵组件可靠性分析

燃油泵组件是机电一体化的产品,其在使用中获得的故障数据存在不同失效机理的情况,因此一重威布尔分布无法准确描述产品失效机理,而混合分布通过将多种失效分布进行耦合,能够充分描述产品失效机理。本文将二重三参数威布尔混合分布模型应用在舰船发动机附件故障分析中,基于某型燃机燃油泵组件的故障数据,通过数据分析直方图确定故障模型与模型初始化参数,通过Matlab非线性曲线拟合方法来估计二重三参数威布尔混合分布的参数。研究方法及成果能够为燃油泵组件可靠性分析及优化改进提供一定的借鉴。

基于混合威布尔分布的水稻插秧机的可靠性分析及剩余寿命预测

为了更准确描述水稻插秧机的失效规律,提高可靠性分析的准确性,对水稻插秧机的故障数据进行分析,采用两参数混合威布尔分布对水稻插秧机进行建模。以残差平方和最小为优化目标,建立参数估计优化模型,利用改进粒子群算法对其进行求解,然后采用K-S检验法对模型进行检验,对比单一威布尔模型、混合威布尔模型与水稻插秧机失效数据之间的拟合程度,得出使用两参数混合威布尔模型评估水稻插秧机可靠性的合理性,在此模型的基础上计算得到水稻插秧机的平均无故障工作时间为161.75 h,中位寿命为147.14 h,特征寿命为191.31 h,且在可靠度为0.6时,预防性维修周期为115.19 h,最后在混合威布尔分布模型的基础上计算出剩余寿命-可靠度的关系,可定量分析插秧机在一定使用时间下的剩余寿命,从而进行预测性维护。

一种多元均值混合正态分布参数的极大似然估计

以Madadi等提出的数学模型与概率密度函数为基础,证明了多元均值混合正态分布的性质,讨论了MMNE分布参数的极大似然估计问题,利用ECM算法对MMNE分布的位置参数、尺度参数、偏度参数进行了参数估计计算,给出了计算方法和迭代公式。实例分析表明,所提出的偏态数据下MMNE分布参数估计模型合理且实用。

空间飞行器的指向误差混合分布模型

在空间探测任务中,飞行器会受到机械冲击、跟踪噪声等因素的影响发生角微振动,使天线指向误差恒不为0,从而影响通信链路.针对典型的指向误差单一分布模型如高斯分布、瑞利分布和莱斯分布忽略多种误差源共同影响的缺点,提出指向误差混合分布模型,将多种误差源同时考虑在内,极大地提高了模型的准确性.首先,根据多个空间飞行器奥林巴斯通信卫星OLYMPUS、工程测试卫星ETS-VI、光学轨道间通信工程试验卫星OICETS和量子科学实验卫星MICIUS角微振动信号的功率谱密度拟合指向误差信号.然后,对比单一分布模型和混合分布模型与指向误差拟合信号的确定系数R^(2),确定最优分布模型.结果表明:由高斯分布和莱斯分布组成的混合分布模型拟合度最高.以OLYMPUS飞行器为例,高斯-莱斯混合分布模型的拟合度比单一分布模型中的瑞利模型提高27.44%,误比特率偏差降低2.87 dB.

基于混合Gamma-Poisson分布模型的参数估计与异质性研究

针对连续离散型混合分布的参数估计方法较少,且大多存在高维矩阵求逆或估计效率较低等问题,本文考虑将最小最大化(MM)算法以及组装分解技术应用在Gamma-Poisson混合分布的参数估计中,目的是将高维目标函数分离组装成一系列的低维函数的线性组合,有效地避开高维矩阵求逆的困难。模拟研究表明:MM算法及其组装分解在Gamma-Poisson混合分布模型参数估计中具有较强的准确性和稳定性。将Gamma-Poisson混合分布模型应用到比利时离婚期限数据中,发现Gamma-Poisson混合分布模型对这一组异质性的连续离散型数据具有较好的拟合效果。

混合Beta分布GARCH模型的EM算法求解与实证分析

GARCH模型在处理时序数据异方差问题中得到广泛应用,然而在面临一些特殊领域的数据,尤其是金融市场领域中具有高峰厚尾、非对称性、有界取值区间等特征的数据时,传统正态分布的基本假设往往与现实严重不一致。针对此类问题,文章提出混合Beta分布的GARCH模型,并给出了基于完全数据最大似然函数的EM算法估计模型的参数,以仿真模拟数据和金融市场现实数据为例,进行了实证分析。结果显示,在违背正态分布假设的情形下,混合Beta分布GARCH模型更能有效地提炼波动的一系列非正态性信息,同时也验证了EM算法对模型的参数求解行之有效。

卧式单轴捏合反应器结构对流体流动与混合特性的影响

为进一步分析卧式单轴捏合反应器内流体流动与混合特性,采用有限元方法与粒子示踪技术,通过数值模拟方法研究了高黏牛顿流体在不同结构卧式单轴捏合反应器内的流动与混合过程。首先,采用有限元方法对不同结构反应器内流体流动过程进行模拟,以分析反应器结构变化对流体速度分布、剪切速率分布和混合指数分布的影响规律;然后,采用粒子示踪技术对不同结构反应器内流体混合过程进行分析,以探究反应器结构变化对流体分布混合过程、拉伸率及混合效率的影响规律。结果表明:分布混合的实验结果与数值模拟结果吻合较好;高速度、高剪切区域的面积随捏合杆侧边长度的增加而增大;反应器内混合指数分布大于0.7所占的比例,随静态捏合杆数目和捏合杆侧边长度的增加而先增大后减小;增加静态捏合杆数目有利于强化分布混合过程;平均对数拉伸率随静态捏合杆数目和捏合杆侧边长度的增加而增大;平均时均混合效率随静态捏合杆数目的增加而先增大后减小,随捏合杆侧边长度的增加而增大。该研究得到的反应器结构变化对流体流动与混合特性的影响规律,可为卧式单轴捏合反应器的优化设计提供理论指导。

等距对数比变换及混合分布在区域化探数据分析中的应用

区域化探数据是典型的成分数据,等距对数比变换(ILR)可以有效构建化探数据的标准正交基,消除其闭合效应,解释数据的组成性质,但是解释ILR转换的变量仍然很困难。为使ILR转换更容易理解,本研究利用地质知识和数据驱动的方法构建可解释的ILR转换变量,并将该方法应用于从大兴安岭中南段水系沉积物地球化学数据中提取地质信息。基于地质知识和层次聚类分析,构建了Sn、W、Cr和Ni元素浓度之间的顺序二元划分(SBP),并经ILR转换后表示为变量b1、b2和b3。此外,还采用了由最小信息长度准则(MML)改进的期望最大化(EM)算法,研究上述变量的混合分布。ILR转换的变量具有镁铁质岩浆作用、Sn-W热液成矿和后期地质作用的信息,服从双正态分布或三正态分布。其中b1、b2和b3的高平均值分组对应于锡钨成矿的异常,综合圈定4个锡钨找矿潜力较高的预测区。本研究表明,ILR转换和MML-EM算法在从区域化探数据中提取地质信息和圈定异常方面是一种很有前途的方法。