【摘要】极大似然估计是参数估计的最重要的方法之一,由于其具有优良的统计性质而倍受包括统计学家在内的众多学者的推荐.但是由于实际数据通常是不完全样本情形,而且似然函数有时过于复杂,使得相应参数的极大似然估计求解非常困难,为此而发展的EM算法就是专门解决不完全数据情形下参数极大似然估计的一种迭代算法,该算法利用样本数据的扩张,将比较复杂的似然函数最优化问题化成一系列比较简单的函数的优化问题.本文首先介 […]

【摘要】聚类分析一直以来是统计学中一个重要的组成部分，伴随信息技术的快速发展，数据量的迅猛增加，聚类分析对于数据的处理和分析越来越重要。基于模型的聚类算法近年来得到了广泛的关注。它的主要思想是：假设数据服从某一个混合分布，每个类别可以用混合模型的分支去拟合，通过估计该混合模型的参数，然后判断数据属于哪一类别，进而完成聚类。而最为常用的是高斯混合模型。当高斯混合模型的阶数大于一并且为有限时，为有限高 […]

【摘要】智能交通是城市道路交通系统的重要发展方向,车联网(IOV,InternetofVehicles)作为智能交通的具体实践,已得到各国的大力支持和研究。车辆定位技术是车联网系统有效运行的重要支撑技术之一,系统中几乎所有的功能应用都是以车辆准确定位为前提,车辆定位的精确度和实时性直接关系到车联网系统的实用价值和整体性能。目前广泛应用的是基于GPS的车辆定位技术,然而,GPS信号易受障碍物的干扰和 […]

【摘要】计算机断层成像在理论上可以归结为由投影重建图像问题，算法上可以分为解析算法和迭代算法。解析算法建立在连续模型上，以傅里叶中心切片定理为理论基础，重建速度快，成像质量较好，但对噪声比较敏感且要求投影数据完备。迭代算法则是建立在离散化模型之上，将重建问题转化为方程组求解问题，对低信噪比及不完备数据也能进行重建，但计算量大，重建速度较慢，制约了算法的实际应用。本文对平行束扫描方式下的图像重建迭代 […]