期望最大算法的優(yōu)化及其在神經(jīng)放電尖峰分類中的應(yīng)用

全部作者： 尹海兵 胡德文 劉亞東 李明 王玉成 第1作者單位： 國(guó)防科技大學(xué)機(jī)電工程與自動(dòng)化學(xué)院自動(dòng)控制系 論文摘要： 近年來，包括了基于多元t分布混合模型的期望最大算法(EM)在內(nèi)的多種自動(dòng)實(shí)現(xiàn)神經(jīng)放電尖峰(spike)分類的方法不斷得到發(fā)展。然而，研究表明，EM算法具有線性收斂性，對(duì)于神經(jīng)放電尖峰的分類來說，由于計(jì)算時(shí)間的消耗而顯得不太適用。本文介紹了1種優(yōu)化的EM算法，它基于多元t分布混合模型，可以實(shí)現(xiàn)有效地神經(jīng)放電尖峰的分類。在神經(jīng)放電尖峰的高維特征空間內(nèi)，算法利用梯度上升原理對(duì)EM算法進(jìn)行了優(yōu)化，在仿真和實(shí)際數(shù)據(jù)中的應(yīng)用表明，優(yōu)化后的算法具有更好的收斂速度和更好的魯棒性，更適合應(yīng)用于神經(jīng)放電尖峰的分類。 關(guān)鍵詞： 神經(jīng)放電尖峰分類、期望最大算法、梯度上升 (瀏覽全文) 發(fā)表日期： 2008年04月10日 同行評(píng)議：

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