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E-MS算法的收敛性
1
作者
徐平峰
陈婷
尚来旭
《吉林大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2019年第5期1127-1130,共4页
考虑E-MS算法的收敛性.首先,给出观测广义信息准则(GIC)最小值点的必要条件;其次,在模型空间有限性、参数空间紧性、Q函数连续性的条件下,证明E-MS算法产生序列的极限点满足观测GIC最小值点的必要性,是对E-MS算法全局收敛性的补充;再次...
考虑E-MS算法的收敛性.首先,给出观测广义信息准则(GIC)最小值点的必要条件;其次,在模型空间有限性、参数空间紧性、Q函数连续性的条件下,证明E-MS算法产生序列的极限点满足观测GIC最小值点的必要性,是对E-MS算法全局收敛性的补充;再次,给出满足该必要条件但不满足全局收敛条件高斯图模型的一个实例;最后,证明E-MS算法的全局收敛性.
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关键词
缺失数据
模型选择
观测gic
E-MS算法
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职称材料
题名
E-MS算法的收敛性
1
作者
徐平峰
陈婷
尚来旭
机构
长春工业大学数学与统计学院
出处
《吉林大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2019年第5期1127-1130,共4页
基金
国家自然科学基金(批准号:11571050
11701043
+1 种基金
11871013)
吉林省教育厅科研项目(批准号:[2016]第315号)
文摘
考虑E-MS算法的收敛性.首先,给出观测广义信息准则(GIC)最小值点的必要条件;其次,在模型空间有限性、参数空间紧性、Q函数连续性的条件下,证明E-MS算法产生序列的极限点满足观测GIC最小值点的必要性,是对E-MS算法全局收敛性的补充;再次,给出满足该必要条件但不满足全局收敛条件高斯图模型的一个实例;最后,证明E-MS算法的全局收敛性.
关键词
缺失数据
模型选择
观测gic
E-MS算法
Keywords
missing data
model selection
observed
gic
E-MS algorithm
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
E-MS算法的收敛性
徐平峰
陈婷
尚来旭
《吉林大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2019
0
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职称材料
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