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Genetic parameters were estimated by a derivative free maximum likelihood procedure ( DFREML ).
运用约束最大似然法的非求导算法 ( DFREML ) 估计遗传参数.
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作者提出了一种基于最大似然算法,对建筑设计草图中不同类型物体的进行真实感解释的统一模型。
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In the test module, at first, normalized the scores, with maximum likelihood as decision rules. 2.
在测试模块,首先对得分进行归一化,以似然值最大作为判决规则。
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所以最大后验估计可以看作是规则化 ( regularization ) 的最大似然估计.
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本文研究了数据包络分析(DEA)方法与极大似然估计的关系,证明了一定条件下,DEA为极大似然估计,并且是一个有偏一致估计。
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在Bayes估计中,我们假定未知参数的先验分布为伽马分布,两章都通过数据模拟对极大似然估计和Bayes估计这两种方法进行了比较。
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通过连续重发两个相同的OFDM符号,应用最大似然估计方法确定采样频率偏差。
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从超 分辨率图像 复原的实际应用出发,提出了一种基于最大似然的序列图像复原方法.
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Compared with maximum likelihood method, the classification accuracy is improved significantly.
与传统的最大似然法相比, 分类精度得到了显著的提高.
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这些方法利用人耳对不同频率信号感知的差异,以及噪声和识别对象的频域特征差异,分别采用线性分析、判决分析、多层感知机以及子带最大似然估计对噪声影响进行补偿。
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Confidence level of the P S N determined by the maximum likelihood principle
极大似然法测定p-S-N曲线的置信度
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该算法以各特征的相对Bhattacharyya和作为准则函数选择能有效降低分类错误率的一组特征,最后利用这组特征进行高斯似然分类。
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分别给出了系统可靠性指标的经验 Bayes 估计,极大似然估计.
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这种方法把互信息作为目标函数,使用贪婪算法,获得最大互信息。
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Weak Consistency of Quasi-Maximum Likelihood Estimates in Generalized Linear Models
广义线性模型中拟似然估计的弱相合性
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A novel speaker adaptation method named maximum likelihood model interpolation ( MLMI ) is proposed.
本文提出了一种新的说话人自适应算法-最大似然模型 插值 .
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An approach to combine the maximum likelihood method with the genetic algorithm is proposed.
提出了极大似然法和遗传算法结合的一种方法.
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基于最大似然法的交替陷波周期图算法(ANPA)是一种超分辨率的谱估计算法,它同时具有超分辨率、高精度和低信噪比门限的特性。
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Maximum likelihood classifier ( MLC ) is the most used and effective classification method.
最大似然 法分 是常规遥感图像最常用、最有效的分类方法.
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基于极大似然估计的误差配准 ( EML ) 算法考虑了随机量测误差的影响,性能略优于传统的误差配准算法.
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超定线性方程极大极小解的一种近似算法(英文)MIMO雷达最大似然波达方向估计方法
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本文研究了使用最小差错准则训练隐含马尔科夫模型(HMMS)而不是传统最大似然准则。
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提出了一种基于地心坐标系 ( ECEF ) 的传感器极大似然配准算法.
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Maximum Likelihood Detection for Sampled PPM Signals in White Gaussian Noise
白高斯噪声下取样PPM信号的最大似然检测
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The strong consistency of maximum likelihood estimate for stochastic processes
随机过程极大似然估计的强相合性
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Location estimate can be achieved by maximum likelihood ( ML ) estimation algorithm.
并用最大似然法根据接收到的相对功率值估计用户位置.
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讨论了锁相环作为抑制载波跟踪环的最大似然估计,并由此得到一种近似最佳的环路形式.
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变应力加速寿命试验的极大似然函数是高维非线性复杂目标函数,其待估参数多,采用梯度下降优化方法进行参数估计容易陷入局部极值,而采用全局优化方法又存在寻优效率低的问题。
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