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概率密度 的查询结果
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人工智能/神经网络 利用支持向量回归进行概率密度估计
利用支持向量回归进行概率密度估计,从而计算信息熵
汇编语言 混合高斯概率密度模型,其参数估计可以通过期望最大化( EM) 迭代算法获得。
混合高斯概率密度模型,其参数估计可以通过期望最大化( EM) 迭代算法获得。
其他 rician衰弱概率密度图 matlab环境下
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matlab例程 kde全称是kernel density estimation.基于核函数的概率密度估计方法。是模式识别中常用的算法之一
kde全称是kernel density estimation.基于核函数的概率密度估计方法。是模式识别中常用的算法之一
笔记 概率密度函数估计&贝叶斯分类器实验
了解密度函数参数估计方法和密度函数非参数估计方法;
实现贝叶斯最小错误概率分类器设计方法;
测试测量 基于核密度估计和马尔科夫随机场的运动目标检测
 针对目标和背景具有空间连续性的特点,提出一种基于核密度估计和马尔科夫随机场的运动目标检测方法。首先利用核密度估计计算像素点属于背景的概率密度,在特征向量中加入颜色空间运动矢量分量来提高对背景扰动和光照变化的鲁棒性;然后构造马尔科夫随机场,提出一种马尔科夫随机场能量函数代价项的构造方法,通过最小 ...
电源技术 正态频率调制降低开关变换器电磁干扰的研究
利用正态频率调制技术从噪声产生源头上降低了开关变换器的电磁干扰。简单地分析了具有不变概率密度分布的离散随机信号频率调制降低开关变换器EMI噪声的原理,并试制了一台正态频率调制开关变换器电源样机。给出了开关管电流信号的频谱以及传导干扰测试的结果。实验结果表明该技术能有效降低开关谐波峰值,使开关变换器易于 ...
C/C++语言编程 matlab alpha稳定分布
matlab程序产生Alpha稳定分布的随机数、计算Alpha稳定分布概率密度函数值、计算Alpha稳定分布累计概率密度函数值的程序
数学计算 贝叶斯分类器是一种最优分类器
贝叶斯分类器是一种最优分类器,它假设基于可获得的信息可以建立类别的概率密度函数,然后基于最小错误率分类准则进行分类。一般假设概率密度函数是正态分布,因为正态分布数学基础较好。问题就转化为正态分布参数的估计问题。幸运的是,参数估计问题已经被很好的解决了。
基于正态分布的协方差的不同,正态概率分布型的贝 ...
其他书籍 :介绍了扩展卡尔曼滤波算法和无迹变换(unscented transformation
:介绍了扩展卡尔曼滤波算法和无迹变换(unscented transformation,UT)算法,并对扩展卡尔曼滤波算法(EKF)和无
迹卡尔曼滤波算法(UKF)进行比较,阐明了UKF优于EKF。在此基础上,提出了一种基于Unscented变换(uT)的高斯和滤
波算法,该算法首先通过合并准则得到适当个数的混合高斯模型,逼近系统中非高斯噪声的概率密度 ...