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1)  probabitity based matching
概率匹配算法
2)  probability DP matching algorithm
概率DP匹配算法
1.
A probability DP matching algorithm was proposed to realize speech speaker recognition and TMS320C5416 was used to realize auto speaker recognition system.
提出了利用概率DP匹配算法进行说话人识别的的设想。
3)  probability match algorithm
概率匹配法
4)  concept matching algorithm
概念匹配算法
1.
As ontology supports both well concept hierarchical structure and logical reasoning function,this paper proposes a concept matching algorithm.
采用Ontology作为一种能在知识和语义层次上描述信息的概念建模工具,根据Ontology具有的良好的概念层次结构和对逻辑推理功能的支持,提出新的概念匹配算法,突破了传统的基于关键字的检索技术,把查询请求定位到相关的社区,因此能得到满意的结果。
5)  matching probability
匹配概率
1.
In the class,the matching is based on matching probability.
结果实现了分形图像定义域块的自动分类,在匹配时通过类内搜索代替全局搜索;在类内匹配时进行基于匹配概率搜索。
2.
The advantage of the method is higher matching probability,and the disadvantage is slower matching velocity.
目前图像匹配的方法主要有两类:一种是基于灰度的图像匹配,这种方法匹配概率高,但速度较慢;另一类是基于特征的图像匹配,这种方法匹配速度快,但匹配概率不高。
6)  match probability
匹配概率
1.
This paper establishes the Bernoulli statistical model of match simulation experiments,estimates match probability calculation formula of image matching algorithm based on estimation method.
建立了匹配仿真试验的贝努里(Bernoulli)统计模型,根据数字特征法,估计了基于序列图像匹配算法的匹配概率计算公式,证明了该模型的无偏性,并进行了精度分析。
2.
Firstly, abbreviations are identified according to the ruler databases, then the features are used of such as match probability and mutually infor- mation probability to restore abbreviations.
利用规则对初分词后形成的散串进行缩略语的识别,然后利用缩略语相对稳定的抽取规律这一特性,通过统计生成缩略语字对应原语言词的词典,利用匹配概率和共现概率进行缩略语对应原语言的还原。
补充资料:概率算法


概率算法
probabilistic algorithm

gail口suanfa概率算法《p均babilistlc al,dt加m)带有随机操作的一类算法,又称作随机算法。算法在计算的某一步或某些步产生符合规定要求的随机数,然后根据产生出的随机数决定下一步的计算。例如,在计算的某一步有两种选择:执行A或执行B。此时随机产生一个O或1。若产生的是O则执行A,若产生的是1则执行B。这相当于根据掷一枚硬币的结果(正面或反面)决定下一步的计算。 将概率的思想用到算法中始于数值计算,在计算方法中通常称作蒙特卡罗法,是在20世纪40年代中叶提出的。它的基本思想是建立概率模型,通过统计模拟或抽样得到间题的近似解。通常要求计算结果的期望值等于问题的精确解,并且计算误差的期望值随可供使用的时间增加而减小。近20年来概率算法在非数值计算中得到很好的应用。例如,已经设计出关于排序和搜索、素数判定、有限域上的多项式分解和求根、字符申的模式匹配等方面的有效概率算法。概率算法同样也应用到并行计算中,得到概率并行算法。 M.O.F滋bin在1976年提出一个判定素数的概率算法,其理论根据是:当n是合数时,在1到n一1的整数中有一半以上是n为合数的“见证人”。算法的基本做法是:随机地产生一个1与n一1之间的整数b,检查b是否是。为合数的“见证人”。若b是“见证人”,则计算结束,并得出n为合数的结论;否则重复这个过程。至多进行k次,若产生的k个随机数b都不是n为合数的“见证人”,则得出n为素数的结论。算法所需要的时间为O(1褚n)。当计算的结果是n为合数时,结果肯定是正确的。但是,“n为素数”的结果有可能是错误的。此时n为合数的概率,即得出错误结果的概率不超过1/2盛。当k足够大时,这是一个很小的数。譬如,取k二10,错误的概率小于0.001。这已经是在实验中不大可能发生的事件了。实验表明,算法在实际使用中几乎不会给出错误的结论。 这类概率算法对每一个实例的计算时间是确定的,计算结果服从某种概率分布。也就是说,不能保证算法给出的解总是正确的,只能保证得出非正确解的概率足够小。还有一类概率算法给出的解总是正确的,而执行时间服从某种概率分布。算法执行时间的期望值通常是输人规模的多项式,但不能排除运行很长时间的可能性甚至有可能给不出解。当然,出现这种坏情况的概率很小。 概率算法通常能大大地提高效率。但有迹象表明,对于NP完全问题很可能不存在有效的概率算法。用计算机执行概率算法时,要用伪随机数代替随机数。大多数程序设计语言都有伪语言随机数发生器,用来产生伪随机数。
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