EM算法的ε加速在有限混合分布模型中的应用任务书
2020-04-10 16:11:49
1. 毕业设计(论文)主要内容:
本论文拟研究em算法的加速及其应用。具体工作将有以下几个方面:
1. 在em算法求解未知参数估计的迭代过程中,由于对迭代序列本身并非收敛的,首先寻找方法对原始数据进行处理,使之收敛或近似收敛;
2. 运用数值分析中的ε-向量加收算法对经过处理后的近似收敛迭代序列进行变换,进一步加快其收敛速度;
2. 毕业设计(论文)主要任务及要求
1、查阅不少于15篇的相关资料,其中英文文献不少于3篇,完成开题报告。
2、完成不少于5000字的英文文献翻译工作。
3、整理相关的研究成果,并进行改进创新的工作。
4、完成毕业设计(论文)阶段性报告,完成任务书和中期情况检查表等任务。
5、完成不少于12000字的研究论文。
3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排
完成任务的时间节点:
1-3周:查阅文献,完成开题报告
4-6周:总体设计,完成论文综述
7-10周:设计算法,功能模块设计
11-13周:编码和测试
14-15周:写论文,提交初稿,给老师检查,修改定稿,答辩。
4. 主要参考文献
1. dempster a.p., laridn.m.. maximum likelihood from imcomplete data via the em algorithm. j.r.statist., soc. 1977, 39(b),1-33
2. boyles r. a. on the convergence of the em algorithm. j. r. statist. soc. 1983, 45(b), 47-50