研究工作中得到进一步的解决。 致 谢毕业设计作为大学四年的最后一课，教会了我许多东西。在做毕设的这几个月里，我学到的不只是专业上的理论知识，更重要的是渐渐学会如何去做一项研究，如何独立解决遇到的问题，如何查阅资料等等，为将来研究生阶段的学习作了准备。当然，不能忘记的是那些一直在我身边帮助我的人，我的老师、同学和朋友，在此，向他们致以最诚挚的谢意﹗首先，我要衷心地感谢我的指导老师杜兰副教授。在整个的毕设过程中，杜老师对于我在工作上遇到的问题，始终给予耐心细致的讲解和帮助，尽职尽责，我能够顺利的完成毕业设计离不开她的帮助。同时我还要感谢与我同在一个毕设小组的李志鹏，缑晓宇和阎昆同学，在毕设过程中我们互相学习，相互鼓励，共同进步。还有，感谢大学四年与我朝夕相处的我的舍友们，谢谢他们四年来带给我的快乐，他们是我一生的朋友。最后，深深地感谢我的家人对我的关心和支持，我会更加努力的！ 参考文献 M. J. Beal, Variational Algorithms for Approximate Bayesian Inference, Phd. Thesis, University College London (UCL), May 2003; C. M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, 2006; F. B. Nielsen, Variational Approach to Factor Analysis and Related Models, Master Thesis, Technical University of Denmark, May 2004; 杜兰, 雷达高分辨距离像目标识别方法研究, 博士学位论文, 西安电子科技大学, 2007年4月. C. M. Bishop, M. E. Tipping, Probabilistic Principle Component Analysis, September 27 1999; M. J. Beal, Z. Ghahramani, The Variational Bayesian EM Algorithm for Incomplete Data: with Application to Scoring Graphical Model Structures, University College London (UCL), 2003; 范金成, 梅长林, 数据分析, 北京: 科学出版社, 2002; 高慧璇, 实用统计方法与SAS系统, 北京: 北京大学出版社, 2001,10; 边肇祺, 张学工, 模式识别 (第二版). 北京: 清华大学出版社, 2000; 李昌利, 沈玉利, 期望最大算法及其应用, 计算机工程与应用, 2008, 44(29). 61-63; J. A. Bilmes, A Gentle Tutorial of the EM Algorithm and its Application to Parameter Estimation for Gaussian Mixture and Hidden Markov Models, International Computer Science Institute, 1998, 4; 李昌利, 李司东, 基于EM算法的因子分析中隐变量的条件概率密度函数, 数学的实践与认识, 2009年7月, 39卷(14期). 132-135;
