| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| ·国内外研究现状与研究意义 | 第11-12页 |
| ·有限混合模型概述 | 第12-14页 |
| ·有限混合模型的定义 | 第12-13页 |
| ·EM算法简介 | 第13-14页 |
| ·论文主要研究内容和结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 基于EM算法的高斯混合模型参数估计 | 第16-24页 |
| ·基于EM算法的有限混合模型参数估计 | 第16-19页 |
| ·基于EM算法的高斯混合模型参数估计 | 第19-21页 |
| ·仿真分析 | 第21-23页 |
| ·仿真实验1 | 第21-22页 |
| ·仿真实验2 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于EM算法和SEM算法的广义Gamma混合模型参数估计 | 第24-38页 |
| ·基于EM算法的广义Gamma混合模型参数估计 | 第24-27页 |
| ·广义Gamma混合模型的定义 | 第24-25页 |
| ·基于EM算法的广义Gamma混合模型参数估计 | 第25-27页 |
| ·基于EM_Raphson算法的广义Gamma混合模型参数估计 | 第27-29页 |
| ·基于SEM算法的广义Gamma混合模型参数估计 | 第29-32页 |
| ·SEM算法简介 | 第29-30页 |
| ·基于SEM算法的广义Gamma混合模型参数估计 | 第30-32页 |
| ·仿真分析 | 第32-37页 |
| ·基于EM_Raphson算法的广义Gamma混合模型仿真分析 | 第32-35页 |
| ·基于SEM算法的广义Gamma混合模型仿真分析 | 第35-37页 |
| ·EM算法和SEM算法的性能比较 | 第37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于GAEM算法的广义Gamma混合模型参数估计 | 第38-47页 |
| ·遗传算法概述 | 第38-39页 |
| ·最优混合模型分量数 | 第39-40页 |
| ·基于GAEM算法的广义Gamma混合模型参数估计 | 第40-43页 |
| ·仿真分析 | 第43-46页 |
| ·仿真实验1 | 第44-45页 |
| ·仿真实验2 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 结论与展望 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第54页 |
