检索结果-内蒙古大学图书馆

信号处理 2005年第z1期21卷 343-347页

作者：赵扬马尽文北京大学数学科学学院信息科学系数学及其应用教育部重点实验室北京100871 北京大学数学科学学院信息科学系数学及其应用教育部重点实验室北京100871

图像分割是数字图像处理的一项重要内容.本文将基于高斯混合模型的退火EM算法应用于非监督图像分割.由于退火EM算法具有自动探测数据中类别数的功能,通过使用退火EM算法则能够在图像中自动确定其对象的个数,并得到较好的分割结果.实验表... 详细信息

图像分割是数字图像处理的一项重要内容.本文将基于高斯混合模型的退火EM算法应用于非监督图像分割.由于退火EM算法具有自动探测数据中类别数的功能,通过使用退火EM算法则能够在图像中自动确定其对象的个数,并得到较好的分割结果.实验表明,应用退火EM算法进行图像分割是可行、有效的.

关键词：图像处理非监督学习 EM算法高斯混合模型.

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高斯混合模型的遗传分基融合算法

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信号处理 2005年第z1期21卷 395-398页

作者：骆俊马尽文北京大学数学科学学院信息科学系数学及其应用教育部重点实验室北京100871 北京大学数学科学学院信息科学系数学及其应用教育部重点实验室北京100871

作为分析数据的一种有效工具,高斯混合模型被广泛地应用到信号与信息处理领域中.然而,如何从数据中直接来确定模型中高斯分量的个数仍然是一个非常困难的问题.针对这一问题,本文提出了一种遗传型分裂融合优化算法,称之为分基融合算法.... 详细信息

作为分析数据的一种有效工具,高斯混合模型被广泛地应用到信号与信息处理领域中.然而,如何从数据中直接来确定模型中高斯分量的个数仍然是一个非常困难的问题.针对这一问题,本文提出了一种遗传型分裂融合优化算法,称之为分基融合算法.该算法以传统的EM算法为基础,通过类似遗传算法的随机分裂与融合操作,能够自动确定混合模型中高斯分量的数目.同时,它还能够估计出各个高斯分量的详细参数.实验表明,这种分基融合算法能够对于一般混合高斯数据建立合理的模型.

关键词：高斯混合模型遗传演化 EM算法分裂融合.

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Gibbs样本的收敛速度及其应用

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中国科学（A辑） 2005年第9期35卷 972-981页

作者：李开灿耿直湖北师范学院数学系黄石435002 北京大学数学科学学院数学与应用数学教育部重点实验室北京100871

基于Pearson-X^2距离下的收敛速度,探讨了不同Gibbs抽样方案的优良性.证明了在适当的正则条件下,系统更新的Gibbs样本的收敛速度是对应的前移算子的范数.讨论了Liu等提出的压缩数据更新的Gibbs样本比系统性更新的Gibbs样本有更快的收敛... 详细信息

基于Pearson-X^2距离下的收敛速度,探讨了不同Gibbs抽样方案的优良性.证明了在适当的正则条件下,系统更新的Gibbs样本的收敛速度是对应的前移算子的范数.讨论了Liu等提出的压缩数据更新的Gibbs样本比系统性更新的Gibbs样本有更快的收敛速度的结果.依据Pearson-X^2距离的收敛速度定义,定量地证明了这个结果.根据定理2,还证明了Robert和Shau用矩阵的谱半径表示的收敛速度就是对应的前移算子的谱半径.

关键词： Hilbert空间转移函数紧算子收敛速度样本应用 Robert 数据更新正则条件抽样方案

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第五讲生物医学信息处理——DNA微阵列数据在医学中的应用

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物理 2005年第5期34卷 371-380页

作者：马尽文邓明华北京大学数学科学学院数学及其应用教育部重点实验室北京100871

飞速发展的生物信息技术为现代医学提供了更为有效的工具.特别是随着人类基因组计划的基本完成和逐步细化,人们已经试图从基因水平上来认识生命现象,特别是一些重要疾病的机理.由于生物特性一般都涉及到多个基因的共同表达,这便出现了... 详细信息

飞速发展的生物信息技术为现代医学提供了更为有效的工具.特别是随着人类基因组计划的基本完成和逐步细化,人们已经试图从基因水平上来认识生命现象,特别是一些重要疾病的机理.由于生物特性一般都涉及到多个基因的共同表达,这便出现了同时衡量成千上万个基因的表现水平的所谓DNA微阵列技术与数据.DNA微阵列数据也被称为大规模基因表达谱.根据这些微阵列数据,人们不仅能够对一些疾病进行分析,并且还能够发现一些新的生物特性与规律.另外,利用微阵列数据能够选取出疾病的相关基因并进行疾病的分类与诊断.这项研究无疑将推动医学的发展.最近,人们还进一步通过基因表达水平值来发现基因之间的调控方式,这将为疾病病理的研究与治疗提供更科学的依据.

关键词：列数据信息处理生物医学第五讲 DNA微阵列技术人类基因组计划应用生物信息技术基因表达水平生物特性基因表达谱现代医学生命现象相关基因调控方式疾病

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分数阶算子探讨

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太原理工大学学报 2005年第6期36卷 752-756页

作者：徐明瑜谭文长山东大学数学与系统科学学院应用数学研究所济南250100 北京大学力学与工程科学系湍流国家重点实验室北京100871

简要介绍了用以描述物理和力学中的中间过程(intermediate processes)和临界现象(critical phenomena)的分数阶算子理论、方法的最新进展。分析了分数阶算子对湍流速度场的不规则起伏、Brown运动和粘弹性材料记忆性等经典力学和线性物... 详细信息

简要介绍了用以描述物理和力学中的中间过程(intermediate processes)和临界现象(critical phenomena)的分数阶算子理论、方法的最新进展。分析了分数阶算子对湍流速度场的不规则起伏、Brown运动和粘弹性材料记忆性等经典力学和线性物理问题的挑战。总结了分数阶算子在线性和非线性固体遗传动力学、非Newton流体力学、生物物理和生物力学、分数阶反常扩散与随机游走理论和DLA理论等复杂系统中的应用。包括了作者近年来在这一领域所做的工作。最后,对这一学科的发展进行了展望。

关键词： FO理论注释展望

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基于组件的航空遥感任务规划、监测与评估一体化系统的开发

基于组件的航空遥感任务规划、监测与评估一体化系统的开发

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第十五届全国遥感技术学术交流会

作者：张树义张曦焦健张兆永朱洋波北京大学数学科学学院数学及其应用教育部重点实验室北京大学数学科学学院数学及其应用教育部重点实验室北京大学遥感应用研究所北京大学遥感应用研究所北京大学遥感应用研究所

“航空遥感任务规划、监测与评估一体化系统(Mission Planning/Monitoring/Evaluation Systemon Aerial Remote Sensing,简称MPMES)”是“高空超高空航空遥感平台”的组成部分,是一个具有自主版权的能满足高空超高空航空遥感任务所必须... 详细信息

“航空遥感任务规划、监测与评估一体化系统(Mission Planning/Monitoring/Evaluation Systemon Aerial Remote Sensing,简称MPMES)”是“高空超高空航空遥感平台”的组成部分,是一个具有自主版权的能满足高空超高空航空遥感任务所必须的前期规划、过程监测与结果评估的,应用于无人机的计算机系统。该MPMES由航摄任务规划(Mission Planning,MP)、飞行与航摄地面监测(Photo FlightMonitoring,PFM)和数据离线评估(Data Evaluation,DE)三个模块组成。航摄任务规划模块的功

关键词：基于组件一体化系统监测与评估

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退火EM算法在非监督图像分割中的应用

退火EM算法在非监督图像分割中的应用

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第十二届全国信号处理学术会议

作者：赵扬马尽文北京大学数学科学学院信息科学系数学及其应用教育部重点实验室(北京)

图像分割是数字图像处理的一项重要内容.本文将基于高斯混合模型的退火EM算法应用于非监督图像分割.由于退火EM算法具有自动探测数据中类别数的功能,通过使用通火EM算法则能够在图像中自动确定其对象的个数,并得到较好的分割效果.实验表... 详细信息

图像分割是数字图像处理的一项重要内容.本文将基于高斯混合模型的退火EM算法应用于非监督图像分割.由于退火EM算法具有自动探测数据中类别数的功能,通过使用通火EM算法则能够在图像中自动确定其对象的个数,并得到较好的分割效果.实验表明,应用退火EM算法进行图像分割是可行、有效的.

关键词：图像处理非监督学习 EM算法高斯混合模型

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高斯混合模型的遗传分基融合算法

高斯混合模型的遗传分基融合算法

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第十二届全国信号处理学术会议

作者：骆俊马尽文北京大学数学科学学院信息科学系数学及其应用教育部重点实验室(北京)

作为分析数据的一种有效工具,高斯混合模型被广泛地应用到信号与信息处理领域中.然而,如何从数据中直接来确定模型中高斯分量的个数仍然是一个非常困难的问题.针对这一问题,本文提出了一种遗传型分裂融合优化算法,称之分为基融合算法.... 详细信息

作为分析数据的一种有效工具,高斯混合模型被广泛地应用到信号与信息处理领域中.然而,如何从数据中直接来确定模型中高斯分量的个数仍然是一个非常困难的问题.针对这一问题,本文提出了一种遗传型分裂融合优化算法,称之分为基融合算法.该算法以传统的EM算法为基础,通过类似遗传算法的随机分裂与融合操作,能够自动确定混合模型中高斯分量的数目.同时,它还能够估计出各个高斯分量的详细参数.实验表明,这种分基融合算法能够对于一般混合高斯数据建立合理的模型.

关键词：高斯混合模型遗传演化 EM算法融合过程遗传算法

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高斯混合模型的遗传分基融合算法

高斯混合模型的遗传分基融合算法

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第十二届全国信号处理学术年会（CCSP-2005）

作者：骆俊马尽文北京大学数学科学学院信息科学系数学及其应用教育部重点实验室

作为分析数据的一种有效工具,高斯混合模型被广泛地应用到信号与信息处理领域中。然而,如何从数据中直接来确定模型中高斯分量的个数仍然是一个非常困难的问题。针对这一问题,本文提出了一种遗传型分裂融合优化算法,称之为分基融合算法... 详细信息

作为分析数据的一种有效工具,高斯混合模型被广泛地应用到信号与信息处理领域中。然而,如何从数据中直接来确定模型中高斯分量的个数仍然是一个非常困难的问题。针对这一问题,本文提出了一种遗传型分裂融合优化算法,称之为分基融合算法。该算法以传统的EM算法为基础,通过类似遗传算法的随机分裂与融合操作,能够自动确定混合模型中高斯分量的数目。同时,它还能够估计出各个高斯分量的详细参数。实验表明,这种分基融合算法能够对于一般混合高斯数据建立合理的模型。

关键词：高斯混合模型遗传演化 EM算法分裂融合

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退火EM算法在非监督图像分割中的应用

退火EM算法在非监督图像分割中的应用

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第十二届全国信号处理学术年会（CCSP-2005）

作者：赵扬马尽文北京大学数学科学学院信息科学系数学及其应用教育部重点实验室

图像分割是数字图像处理的一项重要内容。本文将基于高斯混合模型的退火EM算法应用于非监督图像分割。由于退火EM算法具有自动探测数据中类别数的功能,通过使用退火EM算法则能够在图像中自动确定其对象的个数,并得到较好的分割结果。实... 详细信息

图像分割是数字图像处理的一项重要内容。本文将基于高斯混合模型的退火EM算法应用于非监督图像分割。由于退火EM算法具有自动探测数据中类别数的功能,通过使用退火EM算法则能够在图像中自动确定其对象的个数,并得到较好的分割结果。实验表明,应用退火EM算法进行图像分割是可行、有效的。

关键词：图像处理非监督学习 EM算法高斯混合模型

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