摘要
本发明公开了一种基于深度学习的混合概率分布参数估计方法,包括计算给定数据集X中的所有数据样本的均值和方差,然后归一化处理每个数据样本,得到归一化样本X(i),i=[1,2,...,N],N为样本总数;建立混合概率分布的概率密度函数#imgabs0#其中pk(X(i),θk)为混合概率分布中第k个分量分布的概率密度函数,wk为第k个概率分布在整体分布中占的权重,θk为第k个分量的概率密度函数的参数,k=[1,2,...,K],K为混合分布的分量总数;建立混合概率分布参数估计的目标函数和下界函数;采用深度学习方法迭代优化下界函数,求解参数θ。本发明具有能够处理大数据量,且处理速度快、估计准确度高的特点。