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搜索结果: 1-15 共查到GMM相关记录43条 . 查询时间(0.054 秒)
航班轨迹预测是空中交通管理与仿真技术的基础。针对现有预测方法预测精度和稳定性不足的问题,提出了一种基于历史雷达数据和机器学习方法的轨迹预测算法。算法首先基于概率统计模型(高斯混合模型)对航班运行过程中的相邻时刻的相对位置偏移量进行建模;随后,以该航班的历史飞行轨迹为训练数据采用期望最大化的机器学习算法优化模型参数。概率统计模型学习真实运行环境下同一航班的飞机运动模式,能更准确地描述航班在飞行过程的...
Due to the increasing volume of available SAR Data, powerful classification processings are needed to interpret the images. GMM (Gaussian Mixture Model) is widely used to model distributions. In most ...
Resilient substitution boxes (S-boxes) with high nonlinearity are important cryptographic primitives in the design of certain encryption algorithms. There are several trade-offs between the most impor...
In this paper we derive the asymptotic properties of GMM estimators for the spatial dynamic panel data model with fixed effects when n is large, and T can be large, but small relative to n. The GMM es...
In this paper we derive the asymptotic properties of GMM estimators for the spatial dynamic panel data model with fixed effects when n is large, and T can be large, but small relative to n. The GMM es...
In this paper we derive the asymptotic properties of GMM estimators for the spatial dynamic panel data model with …xed e¤ects when n is large, and T can be large, but small relative to n. The GMM esti...
This paper shows that the performance of a Gaussian Mixture Model using a Universal Background Model (GMM-UBM) speaker verification (SV) system can be further improved by combining it with threshold a...
In this paper we analyze Generalized Method of Moments (GMM) estimators for time series models as advocated by Hansen and Singleton. It is well known that these estimators achieve efficiency bo...
This paper extends kernel weighted GMM estimators recently proposed by the author in the context of homoskedastic processes to a class of models with conditionally heteroskedastic innovations. GMM e...
智能建筑空调机组故障检测与诊断是保证建筑环境安全、舒适、节能的基本方法.然而,多未知模态辨识仍是其中的关键难点之一.鉴于高斯混合模型(GMM)不受特定概率分布局限,可在区分类别的基础上直接得出数据的统计分布,具有优越的计算性能,且能拟合任意连续分布,本文提出一种基于GMM的空调机组多未知模态辨识方法.仿真试验结果表明,GMM聚类方法在空调机组运行模态辨识中具有较高的准确性与可靠性.
GMM Weights Adaptation Based on Subspace Approaches for Speaker Verification.
本文选取我国30个省、自治区和直辖市1997~2011年的数据,建立了一个动态面板模型,利用系统广义矩估计法,在考虑国内旅游发展内生性的情况下,分析了宏观经济波动对国内旅游发展影响的动态效应。以国民经济增长率为关键性波动因素,以通货膨胀率、失业率和城乡收入差距为控制性波动因素,实证结果表明:(1)国内旅游发展具有动态持续性,当期国内旅游发展变动趋势受到上一期国内旅游发展演变机制的影响;(2)宏观经...
多模态复杂过程的多变量、多工序、变量时变性以及模态转换时间不确定等多种原因, 导致面向多模态生产过程的监测问题十分复杂. 对此, 基于高斯混合模型的监测方法, 结合定性知识和定量知识, 解决了多模态过程监测中离线数据模态划分、稳定模态和过渡模态的监测模型建立以及在线数据的模态识别等关键问题, 最终实现了对多模态过程的监测.
本文基于2003~2009年中国制造业上市公司面板数据,运用附加融资约束变量的增广生产函数和系统广义矩估计方法,研究国企和民企资金可获得性在影响生产率方面的差异。结果发现,上市公司生产率从总体上看不受制于内源融资,但按所有制分类后,只有民企存在融资约束并显著影响生产率,生产率高的民企通常拥有丰裕的内源资金;进一步按流动性与负债状况分类后仍不改变结论,而且流动性差、负债率高的民企所受约束更加严重。
针对高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)参数最优估计问题,常用的最大期望(Expectation- Maximization, EM)算法对初值敏感,在实际训练中极易得到局部最优参数,本文提出了一种GMM参数优化的新方法。将EM算法融入到粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)训练过程,形成了一种新的混合算法,利用PSO的全局...

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