1) Univariate marginal distribution algorithm(UMDA)
单变量边缘分布算法
1.
Univariate marginal distribution algorithm(UMDA)is a new evolutionary algorithm and is an efficient algo- rithm for complicate problem.
单变量边缘分布算法(UMDA)是一种新的进化算法,是求解复杂问题的一种有效算法。
2) bivariate marginal distribution Algorithm
二变量边缘分布算法
3) edge classification
边缘分类算法
1.
The existing algorithm of edge classification by photometric quasi-invariants has a good performance under the standard illumination.
现有的照度准不变边缘分类算法在标准光源下分类效果较好,但是该算法没有考虑光源颜色的影响,而实际上光源颜色对算法的分类效果影响很大,因此提出了一种基于颜色恒常的照度准不变边缘分类算法。
4) edge distribution
边缘分布
1.
Classified by the characters of shots for soccer video,a color and edge distribution based shot classification method is presented.
针对足球视频镜头的特点,提出了一种基于颜色与边缘分布的视频镜头分类方法。
2.
In order to give attention to both,a new edge detection method base on edge distribution of multi-scale wavelet transform is developed.
小波变换是图像边缘检测的重要算法之一,为了综合大尺度下边缘抗受噪声强和小尺度下边缘定位准确的优点,提出一种基于多尺度小波边缘分布的边缘检测算法。
5) marginal distribution
边缘分布
1.
The θ and α dependences of the Wigner function and its marginal distributions for the superposition state were investigated.
构造了叠加相干态|αθ〉=C(|α〉+eiθ|-α〉),研究了θ和α对该量子态Wigner函数及其边缘分布的影响。
6) boundary variable
边缘变量
补充资料：边缘分布
边缘分布
marginal distribudon
边缘分布f朋略响l山力山团佣;M即r。班a二、.oe paenpe-皿e月e.“e“几“，aeTnoe PaenPe及e月e皿Hej 作为具有给定分布的某随机向量(见多维分布(multi-dlinensional distribution))之分量或分量子集的，一个随机变量或随机变量组的分布.因此，边缘分布是随机向量X=(X:，…，X。)的分布在任一轴x‘或在变量x，.，…，气.所决定的子空间上的投影，并且完全决定于此向量的分布.例如，如果F(x:，xZ)是随机向量X=(不，xZ)在R“中的分布函数，则X、的分布函数为Fl(x:)=F(x!，十的);如果此二维分布绝对连续，其密度为p(x、，xZ)，则X、的边缘分布密度为 ，J‘x.)一丁，(xl，xZ)Jx2.对于任意n，类似可以计算向量X=(X】，…，xn)的任何一个分量或分量的子集的边缘分布.如果X的分布是正态的，则一切边缘分布也是正态的.假如随机变量x、，…，戈相互独立，则由向量X之分量Xl，一，茂的边缘分布唯一决定它的分布: F(x、，…，x。)一n尸.(二)， i二]而 p(，:·…，x，)一np(x‘). 1二l对于比数轴更一般的乘积空间上的概率分布，可以类似地计算边缘分布.
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