期望最大算法的优化及其在神经放电尖峰分类中的应用

时间:2020-08-29 13:29:39 通信工程毕业论文 我要投稿

期望最大算法的优化及其在神经放电尖峰分类中的应用

全部作者: 尹海兵 胡德文 刘亚东 李明 王玉成 第1作者单位: 国防科技大学机电工程与自动化学院自动控制系 论文摘要: 近年来,包括了基于多元t分布混合模型的期望最大算法(EM)在内的多种自动实现神经放电尖峰(spike)分类的'方法不断得到发展。然而,研究表明,EM算法具有线性收敛性,对于神经放电尖峰的分类来说,由于计算时间的消耗而显得不太适用。本文介绍了1种优化的EM算法,它基于多元t分布混合模型,可以实现有效地神经放电尖峰的分类。在神经放电尖峰的高维特征空间内,算法利用梯度上升原理对EM算法进行了优化,在仿真和实际数据中的应用表明,优化后的算法具有更好的收敛速度和更好的鲁棒性,更适合应用于神经放电尖峰的分类。 关键词: 神经放电尖峰分类、期望最大算法、梯度上升 (浏览全文) 发表日期: 2008年04月10日 同行评议:

(暂时没有)

综合评价: (暂时没有) 修改稿:

【期望最大算法的优化及其在神经放电尖峰分类中的应用】相关文章:

1.忆阻器在神经网络中的应用

2.Ajax技术及其在WebGIS中的应用的教程

3.遗传算法在计算机仿真技术中的应用

4.网格技术及其在电子商务中的应用论文

5.森林立地分类在林业调查设计中的应用

6.品管圈在神经外科护理管理中的应用论文

7.利用遗传模拟退火算法优化神经网络结构

8.路网分层的改进A芯算法在智能交通系统中的应用论文

9.基于中值的改进均值滤波算法在玻璃瓶检测中的应用