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1)  Gaussian Markov Random Field Model
高斯马尔可夫模型
2)  Gauss-Markov mobility model
高斯-马尔可夫运动模型
1.
This paper discusses Gauss-Markov mobility model and develops it into a new model predicting the maximum link time between mobile nodes in MANET.
从研究高斯-马尔可夫运动模型出发,提出了一个可用于预测移动自组网中节点间最大链路有效时间的模型。
3)  general Gauss markov model
广义高斯马尔可夫模型
4)  Gauss-Markov model
高斯-马尔可夫模型
5)  Gaussian of Mixture Hidden Markov Model
高斯混合隐马尔可夫模型
1.
Secondly,Gaussian of Mixture Hidden Markov Model is used to learn and test these eigen-sequences,and the six universal facial expressions are recognized.
以表情视频序列为研究对象,提出了基于相位形式表示脸部运动特征,处理这些运动特征并组成时序特征序列,最后将其输入到改进的高斯混合隐马尔可夫模型进行训练和测试,分析识别6种基本的面部表情。
6)  Continuous Gaussian mixture Hidden Markov Mode(lCGHMM)
连续高斯混合密度隐马尔可夫模型
1.
In this paper,a new fault diagnosis scheme using acoustic signals is proposed for the bearings by introducing Continuous Gaussian mixture Hidden Markov Mode(lCGHMM) method,in which the data processing error due to vector quantization is avoided,and therefore the diagnosis precision is improved.
率先引入基于连续高斯混合密度隐马尔可夫模型的轴承故障音频诊断方法,避免矢量量化带来的数据处理误差,提高了系统诊断精度;引入基于聚类算法的模型参数初始化方法和标定系数的前向-后向算法,简化系统复杂度,加快了训练和诊断速度,进一步提高了诊断精度。
补充资料:马尔可夫链模型
      见数理社会学。
  

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