极大似然,maximum likelihood
1)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。
英文短句/例句

1.maximum likelihood large-sample test极大似然大样本检验
2.limited information maximum likelihood method有限信息极大似然
3.limited information maximum likelihood有限信息极大似然估计
4.full information maximum likelihood estimation充分信息极大似然估计
5.maximum likelihood coefficient estimator极大似然系数估计量
6.full information maximum likelihood完全信息极大似然
7.linearized maximum likelihood estimator线性化极大似然估计量
8.large sample theory of maximum likelihood estimation极大似然估计值的大样本理论
9.limited information single-equation maximum likelihood method有限信息单一方程极大似然
10.partial information maximum likelihood estimator部分信息极大似然估计量
11.full information maximum likelihood estimator完全信息极大似然估计量
12.THE PROPERTIES OF MAXIMUM LIKELIHOOD ESTIMATION OF PARAMETER ON COPULA;Copula函数中参数极大似然估计的性质
13.Maximum Likelihood Estimation of Poisson Mixed ModelPoisson混杂模型的极大似然估计
14.Computing Maximum Likelihood Estimates for Logistic Regression CoefficientsLogistic回归系数极大似然估计的计算
15.Maximum Likelihood Estimator of a Periodic Bilinear Model一类周期双线性模型的极大似然估计
16.Quasi-Maximum-Likelihood Estimation for a Nonlinear Autoregressive Model一类非线性AR模型的拟极大似然估计
17.Modified Maximum Likelihood Estimation of the Shape Parameter for Gamma DistributionΓ-分布形状参数的修正极大似然估计
18.Large-Sample Theory of the Maximum Likelihood Estimate in Generalized Linear Models;广义线性模型极大似然估计的大样本理论
相关短句/例句

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。
3)maximum likelihood极大似然法
1.The algorithm first builds the set of candidate targets using the measurements from multiple sensors in multiple sampling periods and estimates the initial states of candidate targets using the maximum likelihood method.该算法利用多传感器多采样周期测量建立候选目标集,用极大似然法估计候选目标的状态;采用Hough变换建立参数空间直方图,并对参数空间直方图聚类实现航迹探测;建立目标初始方位角直方图和目标速度直方图,分别对两个直方图聚类实现目标探测;找出与目标相关的测量,利用这些测量估计目标的状态。
2.In this paper,a novel robust BP neural network based on the maximum likelihood method is presented.提出了一种新的基于极大似然法的BP神经网络算法,该算法定义了一种新的误差函数。
3.The maximum likelihood was introduced into the traditional BP algorithm for the sake of estimating the noise distribution during the network approaching of the training sample.本文提出了一种新的基于极大似然法的椒盐噪声滤波算法。
4)maximum likelihood estimation极大似然法
1.Life prediction for vacuum fluorescent display using maximum likelihood estimation基于极大似然法的真空荧光显示器寿命预测研究(英文)
2.The algorithms used in maneuvering target tracking can be classified as methods based on maximum likelihood estimation and methods based on Bayesian estimation.机动目标跟踪算法可以划分为两种:极大似然法和贝叶斯估计法,前者通过对目标量测序列的分析,采用与当前目标运动模式匹配度最高(极大似然性)的模型(包括系统模型和观测模型)对目标状态进行跟踪和估计;后者则首先假定一组模型,再根据量测序列进一步估计出其中每个模型的匹配概率,最后采用贝叶斯公式对全部或部分模型估计进行综合。
5)Maximum Likelihood Set极大似然集
6)quasi-maximumlikelihood拟极大似然
延伸阅读

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。