%0 Journal Article
%T 覆盖算法的概率模型
%A 吴涛
%A 周瑛
%A 张燕平
%A 张铃
%J -
%D 2007
%X 要从本质上提高覆盖算法的精度,必须在算法中引入全局的优化计算.为此,先将覆盖算法扩展成核覆盖算法(以高斯函数为核函数),再利用高斯函数的概率意义(高斯分布),为核覆盖算法建立一个有限混合概率模型,在此基础上,利用"最大似然原理"引入全局优化计算,并利用EM(expectation maximization)方法进行求解,完成对覆盖算法的全局优化计算,从而扩大覆盖方法的使用范围并提高算法的精度,且将它从确定的模型扩展成概率的模型,后者更具抗噪声干扰的能力.最后给出模拟实验,实验比较结果表明,经优化后的概率模型确实提高了算法的精度
%K 机器学习 神经网络 覆盖算法 有限混合概率模型
%U http://www.jos.org.cn/jos/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20071103&flag=1