EM算法研究与应用

• 作者: 刘方 张功营 王爱平
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: EM算法 状态空间模型 Kalman
• 年，卷（期）: 2009,（9）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 108-110
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 1550字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2009.09.030

摘要

引入了可处理缺失数据的EM算法.EM算法是一种迭代算法,每一次迭代都能保证似然函数值增加,并且收敛到一个局部极大值.对EM算法的基本原理和实施步骤进行了分析.算法的命名,是因为算法的每一迭代包括两步:第一步求期望(Expectation Step),称为E步;第二步求极大值(Maximization Step),称为M步.EM算法主要用来计算基于不完全数据的极大似然估计.在此基础上,把EM算法融合到状态空间模型的参数估计问题.给出了基于Kalman平滑和算法的线性状态空问模型参数估计方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王爱平	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	39	522	11.0	22.0
2	刘方	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	10	171	4.0	10.0
3	张功营	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	3	157	1.0	3.0