1) Likelihood ratio classification
似然比分类
2) Likelihood ratio test(LRT)
似然比分析
3) limit distribution of likehood ratio
似然比极限分布
4) maximum likelihood classification
最大似然分类法
1.
Then based on the enhancement of extraction with maximum likelihood classification and compared the result with the effect that used maximum likelihood classification only.
以陕北农牧交错带为试验区,采用主成分分析法对TM图像进行增强,然后应用最大似然分类法提取水体信息,并将提取的结果与单纯依靠最大似然分类法得到的结果进行了对比。
2.
In this paper,RRI(Ratio Resident-area Index) and Maximum Likelihood Classification(MLC) were used to retrieve urban residential areas in the region of Xi an,respectively,from the satellite image of Landsat TM in 2003.
50%)优于最大似然分类法(精度为78。
5) maximum-likelihood classification
最大似然分类
1.
This paper introduces the characteristics of and the existing problems in the maximum-likelihood classification,advances some methods that should be adopted in solving these problems,and discusses on the classification technology of artificial neural network and the image texture features participating classification.
介绍了最大似然分类法的特性及存在的问题,提出了解决这些问题需要采用的方法,论述了人工神经网络分类技术和图像纹理特征参与分类。
6) Maximum Likelihood Classification
最大似然分类
1.
Algorithm research of maximum likelihood classification based on fuzzy inference
基于模糊推理的最大似然分类算法研究
2.
Considering two stages probability method of maximum likelihood classification(MLC),this article proposed a new method of exploiting spatial information to improve classification rules by adjusting the prior probability according to the local spatial information.
考虑到传统最大似然分类(MLC)方法包括先验概率和条件概率密度函数两个核心环节,提出基于空间信息的浮动先验概率MLC方法,融合空间信息和波谱信息,以提高分类精度。
补充资料：似然比检验
分子式：
CAS号：
性质：假设总体X是连续型的，其密度是p(x)，则x1，x2，…，xn，的联合密度为g(x1，x2,…,xn)= p(x1)。关于样本的密度函数g(Xl，X2，…Xn；θ)有两个假设，H0:g(x1，x2，…xn；θ0)=p(xi, θ0)和H1:g(x1,x2，…xn；θ1)=p (xi；θ1)。统计量L(X1，X2，…，Xn)=称为假设H0对H1的检验问题的似然比。以似然比作统计量的检验，称作似然比检验。
CAS号：
性质：假设总体X是连续型的，其密度是p(x)，则x1，x2，…，xn，的联合密度为g(x1，x2,…,xn)= p(x1)。关于样本的密度函数g(Xl，X2，…Xn；θ)有两个假设，H0:g(x1，x2，…xn；θ0)=p(xi, θ0)和H1:g(x1,x2，…xn；θ1)=p (xi；θ1)。统计量L(X1，X2，…，Xn)=称为假设H0对H1的检验问题的似然比。以似然比作统计量的检验，称作似然比检验。
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