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题名覆盖算法的概率模型
被引量:10
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作者
张铃
吴涛
周瑛
张燕平
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机构
安徽大学 计算智能与信号处理教育部重点实验室
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出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2007年第11期2691-2699,共9页
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基金
Nos.60475017
60675031(国家自然科学基金)
+6 种基金
No.2004CB318108(国家重点基础研究发展计划(973))
No.20040357002(国家教育部高等学校博士学科点专项科研基金)
No.050420208(安徽省自然科学基金)
Nos.2006KJ015A
2006KJ244B(安徽高等学校省级自然科学研究项目)
安徽大学学术创新团队
安徽大学人才队伍建设经费~~
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文摘
要从本质上提高覆盖算法的精度,必须在算法中引入全局的优化计算.为此,先将覆盖算法扩展成核覆盖算法(以高斯函数为核函数),再利用高斯函数的概率意义(高斯分布),为核覆盖算法建立一个有限混合概率模型,在此基础上,利用"最大似然原理"引入全局优化计算,并利用EM(expectation maximization)方法进行求解,完成对覆盖算法的全局优化计算,从而扩大覆盖方法的使用范围并提高算法的精度,且将它从确定的模型扩展成概率的模型,后者更具抗噪声干扰的能力.最后给出模拟实验,实验比较结果表明,经优化后的概率模型确实提高了算法的精度.
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关键词
机器学习
神经网络
覆盖算法
有限混合概率模型
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Keywords
machine learning
neural network
covering algorithm
finite mixture probabilistic model
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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