【摘 要】
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针对基于滤波方法的最大似然参数估计步长序列过于单一、算法收敛缓慢并很容易收敛于局部最优解的问题,提出了基于似然权值的在线EM参数估计算法(LWOEM)。通过粒子滤波方法实时估计系统的状态值变化,结合最大似然方法计算静态参数的点估计,然后通过计算更新参数的似然值来动态更新步长序列。与在线EM参数估计算法(OEM)的实验结果比较,表明该算法具有更好的适应性和收敛效果。
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划资助项目（2009CB326203 2009CB219708）, 国家自然科学基金资助项目（60705015）
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针对基于滤波方法的最大似然参数估计步长序列过于单一、算法收敛缓慢并很容易收敛于局部最优解的问题,提出了基于似然权值的在线EM参数估计算法(LWOEM)。通过粒子滤波方法实时估计系统的状态值变化,结合最大似然方法计算静态参数的点估计,然后通过计算更新参数的似然值来动态更新步长序列。与在线EM参数估计算法(OEM)的实验结果比较,表明该算法具有更好的适应性和收敛效果。
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