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1)  Gaussian probability density
高斯概率密度
2)  Gaussian probability-density function
高斯概率密度函数
3)  Guass probability density detection
高斯概率密度检测器
4)  Gaussian probability density distribution
高斯概率密度分布
1.
Subsequently,a Gaussian probability density distribution(GPDD)based optimization algorithm was described and then applied to searching the optimal inputs of SVR model for NOx reduction.
结合支持向量回归与高斯概率密度分布(GPDD)算法能有效降低燃煤锅炉NOx排放量,不到1min的优化时间便于在线应用。
5)  probablity density contour
概率密度等高线
6)  bivariate Gaussian pdf
双变量高斯概率密度函数
补充资料:概率分布的密度


概率分布的密度
density of a probability distribution

  概率分布的密度【山画勿ofa声加b正ty业州恤心.;n月。T:oeT‘,.TooeT,],亦称攀半考枣(pro恤b正tydensity) 与绝对连续概率测度相对应的分布函数(distribU-tionft川ction)的导数. 设X是在”维E切土d空间R”(n)l)中取值的随机向量,F是它的分布函数,并设存在一个非负函数f使得 x一工.F(x,,xZ,…,x。)一J…J,(。:,…,。。)“1…du,对一切实数x;,…,、。成立,则称f是X的修率窜摩(probab皿ity de飞ity),此时对任意BOrel集A cR“有 p万x。A飞=f…ff(。,.·…。_)du一d、. ‘A。任一满足条件 丁…Jf‘xl,一x·,dxl·““一‘的非负可积函数f都是某一随机向量的概率密度. 如果两个取值于R”的分别具有概率密度f和g的随机向量X和Y是独立的,那么随机向量X十Y具有概率密度h,它是f和g的卷积,即h(xl,…,x。)=一丁…丁f(x,一。,,…,x。一u。)。(。,,…,。。)以u,…J、一J…Jf(“,,…,。。)。(x,一,,…,x。一、)汉。,…d。。. 假设X=(戈,…,戈)和Y=(矶,…,气)是分别取值于R”和R用(n,m)l)中且具有概率密度f和夕的随机向量,而z=(戈,…戈,Y.,…,气)是取值于r+川中的随机向量.再若X和y独立,则Z具有概率密度h,称为随机向量X和Y的联合概率密度(joint Pro恤biljty dellsity),此处h(t:,…,t。十。)=f(tl,…,t。)g(t。+1,…,t。*.)·(l)反之,若Z具有满足(l)的概率密度,则X和Y独立. 具有概率密度f的随机向量X的特征函数中可表示为 毋(tl,…,t。)= 一丁…丁。:‘!1二‘~“·’·,f(xl,一x。,dxl·‘·“x二这里,如果职是绝对可积的,则f是有界连续函数,且 f(x:,“·,x。)=二二头二f二卜一‘:1一‘,…’,(。:,…,:。)d才,…d。· (2二)”几或概率密度f和对应的特征函数价还通过下述关系式(Phnd犯rel埠等术(Phncherel汕mtity))相联系:函数厂是可积的,当且仅当!叫’是可积的,此时有 了…歹fZ(x卫,…,、)dx,…dx。 一典丁了…}’,,(。,,…,:。)一‘tl…己t。
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参考词条