em算法造句
例句与造句
- 图像分割纹理图像高斯混合模型多分辨率小波em算法
- 进一步给出了高斯混合体em算法的变形及其收敛性质。
- 首先，我们引入了em算法，讨论了它的一般收敛性质。
- 本文对高斯混合体em算法的正确收敛性问题进行了理论研究。
- 并实现了fbp 、 ml - em 、有序子集加速的em算法、加权的最小二乘法等算法及相应的停止准则。
- 用em算法造句挺难的，这是一个万能造句的方法
- 但在实际应用与实验中，我们经常发现当重叠度较小时，概率混合体em算法往往收敛到正确解。
- 进一步，我们得到了高斯混合密度的em算法正确收敛性条件，并对此进行了理论证明和数值验证。
- 该算法使用混合高斯模型表示粒子，在每个时刻的修正步骤之后，采用em算法对粒子进行重新拟合。
- 本文采用em算法直接对块匹配求得的运动参数进行分类,绕开光流计算和仿射变换,减小了计算量。
- dempster , laird和rubin于1977年提出的em算法是一种用于不完全数据情形下进行最大似然估计或最大后验估计的方法。
- 我们证明了高斯混合体em算法在混合密度的重叠度很小时在其样本真解相一致的解的一个邻域内是一个压缩映射。
- 该方法通过小波域的隐markov树（ hmt ）模型来描述小波系数的统计相关性和非高斯性，利用em算法获得hmt模型参数的估计。
- 最后本文应用文献[ 33 ]中介绍的em算法于nhpp类模型的参数估计,以提高估计的精度,从而提高软件可靠性分析的精确程度。
- 对于图像去噪，我们介绍了一种图像去噪的新的方法，并将em算法同传统的去噪算法结合起来，取得了较好的图像去噪效果。
- 近年来，对于高斯混合体em算法的收敛性研究有了新的进展。人们发现算法的收敛速度与高斯混合体各分量之间的重叠度有关。
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