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【中文期刊】 王先文 陈锋 等 《电子学报》 2014年12期 2527-2535页
【摘要】 流式数据分析的主要过程是以设门的方式对样本数据中的细胞群进行类群划分。由于传统人工设门方式的缺点，提出了一种基于偏斜 t混合模型的流式数据自动聚类方法。该方法采用有限混合模型形式，以偏斜 t布为模型密度函数，并通过期望最大化方法估计模型参数...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Vahed, Mohammad ; Vahed, Majid ; 等 2022年23卷1期 SCISCIEMEDLINE
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Yang, Wen-Yun ; Hormozdiari, Farhad ; 等 《Journal of computational biology: A journal of computational molecular cell biology》 2015年22卷5期 451-462页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 expectation maximization (EM) algorithm;1000 Genomes;stochastic gradient descent;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Oikonomou, V. P. ; Blekas, K. ; 等 《IEEE Transactions on Biomedical Engineering》 2012年59卷1期 58-67页
【关键词】 Expectation maximization (EM) algorithm;Markov random field (MRF);functional magnetic resonance imaging (fMRI) analysis;
- 概要：
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- 结论：
【外文期刊】 Gooya, A. ; Pohl, K. M. ; 等 《IEEE Transactions on Medical Imaging》 2012年31卷10期 1941-1954页
【关键词】 Diffusion-reaction model;expectation maximization (EM) algorithm;glioma atlas;
- 概要：
- 方法：
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【外文期刊】 Chaari, L. ; Vincent, T. ; 等 《IEEE Transactions on Medical Imaging》 2013年32卷5期 821-837页
【关键词】 Approximation methods;Bayesian methods;Computational modeling;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Maitra, R. ; Riddles, J.J. ; 《IEEE Transactions on Medical Imaging》 2010年29卷3期 895-902页
【关键词】 Bloch transform;L-BFGS-B;expectation-maximization (EM) algorithm;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Rantalainen, M. ; Holmes, C.C. ; 《Journal of proteome research》 2011年10卷12期 5562-5567页SCISCIEMEDLINE
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Dirk Husmeier ; Frank Wright ; 《Journal of computational biology: A journal of computational molecular cell biology》 2001年8卷4期 401-427页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 phylogenetic trees;multiple alignments of DNA sequences;recombination;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Zeng, N. ; Wang, Z. ; 等 《IEEE Transactions on Biomedical Engineering》 2013年60卷12期 3418-3424页
【关键词】 Expectation maximization (EM) algorithm;immunochromatographic assay;modeling;
- 概要：
- 方法：
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