混合高斯分布的变分贝叶斯学习参数估计

• 作者: 徐定杰 沈忱 沈锋
• 来源期刊: 上海交通大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 参数估计 混合模型 高斯分布 变分贝叶斯
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 页码范围: 1119-1125
• 分类号: TN911.23
• 语种: 中文

摘要

针对常用于非高斯信号或系统建模的包含隐变量的混合高斯分布模型,提出利用一种变分贝叶斯学习算法进行模型的参数估计.该方法采用一个形式较为简单的自由分布,通过不断最大化边缘似然函数的下界,迭代地更新变分参数,直至近似分布足够逼近参数真实的后验分布,从而实现混合高斯分布的参数估计.文中推导了该方法对混合高斯模型参数学习过程.实验表明,变分贝叶斯学习可以有效实现高斯混合模型的多参数估计,相比采样方法更有工程应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈锋	哈尔滨工程大学自动化学院	70	514	12.0	19.0
2	徐定杰	哈尔滨工程大学自动化学院	80	745	14.0	23.0
3	沈忱	哈尔滨工程大学自动化学院	6	67	5.0	6.0