确定性退火EM算法改进连续PH分布拟合

本文主要探讨了在处理连续PH分布数据拟合问题时，传统EM算法（Expectation-Maximization）所面临的初值敏感性问题。EM算法是一种常用的数据拟合方法，特别适用于概率混合模型，如PH分布和混合Erlang分布。然而，由于其依赖于初始参数估计，当初始值选择不合适时，可能会导致算法收敛到局部最优解，而非全局最优，从而影响拟合效果。 针对这一挑战，论文提出了一种改进的确定性退火EM算法（Deterministic Annealing EM，DA-EM）。确定性退火是一种模拟热力学过程中的冷却过程，通过逐渐降低温度来避免算法陷入局部最优，从而提高全局搜索效率。作者在文中详细阐述了如何将这种策略融入到连续PH分布数据拟合中，通过理论推导，设计了一种迭代更新规则，使得算法能够在不同初始值下都能稳定地收敛到更优解。 论文通过对比两个实际的数据拟合实例，展示了DA-EM算法相较于标准EM算法在避免初值敏感性方面的优势。结果显示，确定性退火策略显著降低了对初始参数选择的依赖，降低了陷入局部最优的可能性，并在大多数情况下能够获得更准确、更稳定的拟合结果。 总结来说，本文的重要贡献在于提出了一种新的数据拟合方法，即确定性退火EM算法，它在处理连续PH分布数据时表现出更高的鲁棒性和精度，为实际应用提供了有力的工具，特别是在需要可靠和稳定的拟合结果的领域，如系统可靠性分析和系统效能评估。这项工作对于提高数据拟合的效率和准确性具有重要的实践价值。