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摘要:
首先介绍了EM算法,然后研究了基于EM算法的混合密度极大似然参数估计,最后利用计算机仿真验证了此算法的收敛性和有效性.
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文献信息
篇名 基于EM算法的极大似然参数估计探讨
来源期刊 河南大学学报(自然科学版) 学科 数学
关键词 参数估计 似然函数 极大似然参数估计 完全数据似然函数 EM算法
年,卷(期) 2002,(4) 所属期刊栏目 数学与信息科学
研究方向 页码范围 35-41
页数 7页 分类号 O174.2
字数 4107字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-4978.2002.04.007
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈志国 河南大学计算机与信息工程学院 44 539 14.0 21.0
2 刘文举 中国科学院自动化所模式识别国家重点实验室 24 278 8.0 16.0
3 孙大飞 河南大学计算机与信息工程学院 2 117 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (13)
共引文献  (79)
参考文献  (3)
节点文献
引证文献  (99)
同被引文献  (46)
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研究主题发展历程
节点文献
参数估计
似然函数
极大似然参数估计
完全数据似然函数
EM算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
河南大学学报(自然科学版)
双月刊
1003-4978
41-1100/N
大16开
河南省开封市明伦街85号
36-27
1934
chi
出版文献量(篇)
2535
总下载数(次)
17
总被引数(次)
14463
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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