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1)  Gaussian mixture density
高斯混合密度
1.
Gaussian Mixture Density Modelling and Decomposition (GMDD) is a hierarchical clustering method based on robust statistical theory.
高斯混合密度降解模型(GMDD)是一种基于稳健统计理论的层次结构的聚类模型。
2)  Gaussian mixture model
混合高斯密度模型
1.
Research and extension of remote sensing image change detection method based on gaussian mixture model and contextual information
基于混合高斯密度模型和空间上下文信息的遥感影像变化检测方法及扩展
2.
Firstly,the differential spectral features are modeled by using Gaussian mixture model(GMM) and initial change area is obtained by using MRF minimum error .
以变化和未发生变化地物影像的散度作为可分性依据,首先对光谱差分影像在混合高斯密度模型下建模,并采用马尔可夫最小错误概率准则提取初始变化区域,往往含有错判的建筑物。
3)  GMDM
高斯混合密度模型
4)  the continuous Gaussian mixture HMM
连续高斯混合密度HMM
1.
By dividing consonant and vowel of Chinese syllable,we establish a speech distinction system of Chinese pronouncing accuracy using the continuous Gaussian mixture HMM.
细化声韵母,对反映普通话发音准确度的声韵过渡段建立连续高斯混合密度HMM的普通话发音标准度评价系统。
5)  generalized Gaussian mixture model
混合广义高斯密度模型
6)  Continuous Gaussian mixture Hidden Markov Mode(lCGHMM)
连续高斯混合密度隐马尔可夫模型
1.
In this paper,a new fault diagnosis scheme using acoustic signals is proposed for the bearings by introducing Continuous Gaussian mixture Hidden Markov Mode(lCGHMM) method,in which the data processing error due to vector quantization is avoided,and therefore the diagnosis precision is improved.
率先引入基于连续高斯混合密度隐马尔可夫模型的轴承故障音频诊断方法,避免矢量量化带来的数据处理误差,提高了系统诊断精度;引入基于聚类算法的模型参数初始化方法和标定系数的前向-后向算法,简化系统复杂度,加快了训练和诊断速度,进一步提高了诊断精度。
补充资料:非密度制约因素(见密度制约因素)


非密度制约因素(见密度制约因素)


  l焦非密度制约因素见生态因素、密度制约后
  
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参考词条