- 重点词汇
- randomadj.随机的;奇怪的;任意的;
- Iterations[计][微软]迭代次数;
- computesv.计算,估算( compute的第三人称单数 );
- Randomabbr.Random House 美国蓝登书屋;
- whichpron./det.哪一个;(进一步提供有关某事物的信息)那个,那些;(省略先行词的关系代词)…的那个(或那些);(明确所指的事物)…的那个,…的那些;哪一些
- an important重要的;重要
- inferencen.推理;推断;推论;
- approximateadj.约莫的,大概的;极相似的;相近但不连接的;
- 相关例句
当该准则达到最小时对应的类数就是图像正确分割所要求的分类数。准则中各参数由期望最大法和最大伪似然法来估计。
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我们根据投影图像的分布特征,基于泊松数据模型,利用最大似然期望值法(Maximum likelihood expectation maximization,MLEM)对正弦图进行散射校正。
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该文提出了一种基于EM算法的最大似然图像复原算法,此算法是基于三维显微光学切片中成像随深度变化的模型实现的。
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针对单一的移动源行程时间数据获取条件,将改进的随机插补方法与期望最大化(EM)算法相结合,建立了缺失数据条件下、基于EM算法的路段行程时间可靠性评价模型的参数估计方法。
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在Bernoulli混合模型和期望最大化(EM)算法的基础上给出了一种基于不完整数据的改进方法。
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为提高低质量人脸图像中人眼检测的精度,提出了一种梯度积分投影结合最大期望算法的人眼检测算法。
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本工作设计了基于期望最大化的半监督分派方法,融合无标签bug报告,进而提高bug分派。
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本文主要讨论在非监督学习中,用EM方法求解有限混合分布(已知类别数)未知参数的问题。
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提出了基于直接螺旋半扫描数据的有序子集期望最大化(OSEM)迭代重建。
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为了适应目标表面的变化,这些高斯参数在跟踪期间通过在线的EM算法自适应更新;
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这里,期望最大化算法既用来处理丢失值又用来估计模型参数。
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分析位点间的连锁不平衡关系,估算它们构成的单倍型。
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因此本文提出基于深度变化成像模型的最大期望(EM)复原算法,能够提高图像清晰度,尤其是在深度方向;
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提出了一种基于谱直方图和EM的纹理图像分割算法。
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并给出了利用期望-极大化算法计算混合Gauss分布参数的方法。
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iterative restoration algorithm based on expectation maximization ( em) for hyperspectral image
基于期望值最大化的高光谱图像迭代复原算法
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