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题名EM算法的BFGS加速算法
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作者
王胜帅
单锐
陈静
郑鹏辉
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机构
燕山大学理学院
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出处
《贵州大学学报（自然科学版）》
2008年第2期114-116,共3页
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文摘
EM算法是一种求参数极大似然估计的迭代算法,在处理不完全数据中有重要应用。EM算法实现简单,数值计算稳定,存储量小,具有良好的全局收敛性,但EM算法收敛速度慢只是次线性的收敛速度,妨碍了EM算法的应用。现已提出了多种加速EM算法收敛的方法。本文是在EM算法的拟Newton加速算法的基础上,使用非线性规划中对称秩2校正公式(BFGS公式)给出了一种新的加速EM算法收敛的方法。它是针对EM的M步的,在共享EM算法单调增加似然函数值和稳定收敛的基础上提高EM算法的收敛速度。最后用数值试验结果验证了该加速算法的有效性和可行性。
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关键词
EM算法
BFGS公式
加速
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Keywords
EM algorithm
Convergence
Accelerration
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分类号
O242.2
[理学—计算数学]
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题名另一种强Wolfe线性搜索下的共轭梯度法
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作者
陈静
单锐
王胜帅
郑鹏辉
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机构
燕山大学理学院
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出处
《长春大学学报》
2008年第4期25-28,共4页
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文摘
对求解非线性无约束优化问题中给出了新的参数应用于共轭梯度法;并证明了该方法在强Wolfe线搜索下具有充分下降性,同时具有全局收敛性。将本文提出的参数与引文中参数作比较,讨论了这一类参数在证明中的成立条件。
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关键词
无约束最优化
共轭梯度法
强WOLFE线性搜索
全局收敛性
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Keywords
unconstrained optimization
conjugate gradient method
strong Wolfe linear search
global convergence
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分类号
O221.3
[理学—运筹学与控制论]
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题名EM算法的BFGS和DFP联合加速算法
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作者
王胜帅
单锐
陈静
郑鹏辉
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机构
燕山大学理学院
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出处
《成都信息工程学院学报》
2008年第3期337-339,共3页
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文摘
使用非线性规划中的变度量法BFGS算法和DFP算法给出了一种新的加速EM算法收敛的方法。
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关键词
EM算法
二次终止性
加速
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Keywords
EM algorithm
twice termination
acceleration
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分类号
O242
[理学—计算数学]
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