改进的最大似然期望最大化超声CT重建方法

针对超声CT重建问题,提出了一种基于高斯分布的最大似然期望最大化方法,并采用非最小最优化的方法来设置迭代的初始值。由于高斯分布更加符合测得时间信息的分布规律,所以基于高斯分布的新算法比传统基于泊松分布的最大似然期望最大化算法更加精确。所采用的非最小最优化方法能够减少迭代次数,有利于提高重建质量和计算效率。为了检验新算法,对三维温度场进行了仿真重建实验,结果表明,改进后的最大似然期望最大化算法具有更小的平均误差,能够得到更精确的重建图像。

机载激光测深波形分解中LM与EM参数优化方法比较

受作业环境与扫描条件的影响,机载激光测深全波形数据处理所得的参数分量初值精度通常较低,需采用优化方法在此基础上进一步调整分量参数以提高波形分解精度。本文代表性地选取了非线性阻尼最小二乘方法(Levenberg-Marquardt,LM)和期望最大化方法(expectation-maximization,EM)两种不同的参数优化方案,针对机载激光测深全波形数据的波形分解参数优化问题,结合实测和模拟波形数据对两种优化方法在相同初值条件下的波形模拟精度、扫描条件及其响应,以及水深估计偏差等方面的特征进行了详细的对比分析,着重探讨了两种参数优化方法所得结果的准确度与稳定性,并对其主要技术特征与效果差异进行了总结。

图像分割中改进空间约束贝叶斯网络模型的应用

针对马尔可夫链蒙特卡罗方法普遍存在的迭代收敛性问题,在具有空间平滑约束的高斯混合模型条件上提出改进空间约束贝叶斯网络模型并在图像分割领域进行具体应用。所提模型应用隐狄利克雷分布(LDA)概率密度模型和高斯-马尔可夫定理的随机域参数混合过程来实现参数平滑。所提方法根据空间信息先验平滑变换操作,在待处理像素点的上下文混合结构中引入LDA符合多项式分布,用来替换传统期望最大化算法中映射操作。LDA参数采用闭合形式将有利于准确估计最大后验概率(MAP)框架与上下文混合结构的相关比例。实验结果表明,应用PRI、Vo I、GCE和BDE指标进行效果比较,该方法比联合系统工程组(JSEG)、当前变换矩阵(CTM)和最大后验概率-最大似然法(MM)方法的图像分割应用效果较好,高斯噪声对于该算法的鲁棒性影响较小。

混合空间新型贝叶斯网络模型的图像分割应用研究

现有研究工作没有确定概率向量模型的混合部分比例,所以无法解决MCMC方法的迭代收敛性问题。在具有空间平滑约束的高斯混合模型GMM基础上提出新型贝叶斯网络模型并应用于图像分割领域。模型应用隐Dirichlet分布LDA的概率密度模型和Gauss-Markov随机域MRF的隐Dirichlet参数混合过程来实现参数平滑过程,具有如下优点:针对空间平滑约束规范概率向量模型比例;使用最大后验概率MAP和期望最大化算法EM完成闭合参数的更新操作过程。实验表明,本模型比其他应用GMM方法的图像分割效果好。该模型已成功应用到自然图像和有噪声干扰的自然艺术图像分割过程中。

调查问卷回答缺项对交通方式选择模型的影响：发展中国家城市的比较分析

为提高交通规划与决策质量,有必要妥善处理交通调查无回答问题.但是在相关研究中尤其在发展中国家此问题常被忽视.本文统计分析了发展中城市居民出行调查中项目无回答的缺失模式,进一步分析项目无回答作为模型缺失数据对基于期望最大化的数据修补的多项Logit集计的出行方式选择模型的影响.选择三个发展中城市代表调查无回答的三个等级做案例分析.首先,根据项目无回答缺失模式,利用Pearson开方检验得出重要的出行者社会经济属性和出行背景因素.其次,利用基于缺失模式分析的期望最大化估计,处理缺失数据得到无偏数据集作为基准.此外,利用独立样本的T检验检验了零假设,即有无期望最大化估计情况下的模型参数估计是相同的.用基于R平方系数的内在效度检验计算估计情况下的模型预测偏差.最后,考虑缺失数据的影响,评估一个重要的指标——出行时间价值.结果表明,在发展中城市,问卷回答者和不回答者的社会经济背景存在很大差异.缺失率和缺失模式均对出行方式选择模型的参数和预测精度有很大影响.考虑缺失模式的出行时间价值计算表明,项目无回答对出行时间价值的影响被过高估计了.

基于加权高斯混合概率模型的系统谐波阻抗估计

针对现有方法受背景谐波随机波动影响而导致系统谐波阻抗估计误差大的问题,提出一种基于概率统计的系统谐波阻抗估计方法。采用3阶加权高斯混合分布函数建立系统谐波电压概率模型,以反映背景谐波的随机波动性。构建系统谐波阻抗的对数似然方程,采用确定性退火算法对期望最大化方法进行改进,提高了隐变量的估计精度和迭代速度,实现对背景谐波随机性波动下系统谐波阻抗估计。采用KL散度和误差对该方法背景谐波概率模型的准确性和系统谐波阻抗的估计精度进行评价,并采用仿真实验分析和实测数据实验对该方法的估计效果进行分析,实验分析表明,该方法对系统谐波阻抗估计具有较强的稳健性和较高的准确性。