1) maximum likelihood linear regression (MLLR)
极大似然线性变换
1.
The algorithm can be regarded as the improvement of maximum likelihood linear regression (MLLR) using the generation of regression class trees for model adaptation.
本文在对语音识别中基于自适应回归树的极大似然线性变换 (MLLR)模型自适应算法深刻分析的基础上 ,提出了一种基于目标驱动的多层MLLR自适应 (TMLLR)算法。
2) linearized maximum-likelihood method
线性化极大似然法
3) MLLT
最大似然线性转换
4) maximum likelihood
极大似然
1.
Astronomical Images Blind Restoration and Reconstruction Based on the Maximum Likelihood;
基于极大似然原理的天文图像盲恢复与重建
2.
After analyzing the external loads and the stress of parts,we can calculate the distribution parameters through the methods of spline interpolation and maximum likelihood.
笔者在分析外载及零部件应力后,通过样条插值和极大似然等方法估算分布参数,以应力-强度的干涉模型得出各零部件可靠度,为估计接触网的工作能力状态或寿命提供了参考。
3.
And, based on the maximum likelihood and bootstrap methods,the evaluation of the maximum range is presented for the general model.
本文得到了液体弹道式导弹最大射程ｔ＊的精确解及算法，改进了原有的评定方法，并利用极大似然法及自助法给出了一般模型下的最大射程的评定方法，并给出了计算实例。
5) multivariable maximum likelihood
多变量极大似然法
6) maximum likelihood method
极大似然法
1.
Genetic analysis for restoring genes of wild-abortive type Indica hybrid rice by maximum likelihood method;
利用极大似然法分析野败型杂交籼稻恢复基因的遗传
2.
The maximum likelihood function of the fatigue life was proposed based on the maximum likelihood principle, and it was born out that the maximum likelihood method could be used for the fatigue analysis.
结果表明 ,用极大似然法研究含未焊透缺陷焊接接头的疲劳性能 ,减少了试验工作量和试验费用 ,而且试验数据可靠 ,极具推广价
3.
This algorithm combines the global search ability of genetic algorithm and local search ability of maximum likelihood method,which makes the hybrid genetic algorithm unaffected by the initial value assignment of maximum likelihood method,and solves the problem of the low convergence rate and low convergence precision of genetic algorithm.
该方法结合了遗传算法的全局寻优能力和极大似然法的局部寻优能力,使得混合遗传算法不受极大似然法初值选取的影响,同时也解决了遗传算法收敛速度慢和收敛精度较低的问题。
补充资料：极大似然估计
极大似然估计法是求估计的另一种方法。它最早由高斯提出。后来为费歇在1912年的文章中重新提出，并且证明了这个方法的一些性质。极大似然估计这一名称也是费歇给的。这是一种上前仍然得到广泛应用的方法。它是建立在极大似然原理的基础上的一个统计方法，极大似然原理的直观想法是：一个随机试验如有若干个可能的结果A，B，C，%26#8230;。若在一次试验中，结果A出现，则一般认为试验条件对A出现有利，也即A出现的概率很大。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条