[文献资料]七、RAMLA算法

OS-EM算法非常成功，但它实际上不是一个真的ML估计，而且当数据存在噪声时，不会收敛到ML问题的解。因此各种收敛的OS-EM算法也被非常关注，其中主要的一类是松弛的OS方法。这类算法的思想是采用一个和子集无关的松弛因子来控制OS-EM每步迭代的修正力度，迭代过程中松弛因子的值逐渐缩减，直到为零。一个例子是J . Browne和A . R . De Pierro在1996年发表的行处理最大似然算法（ row-action maximum likelihood algorithm ， RAMLA ） ，它是 ......