1) maximum probability word segmentation model
最大概率分词模型
2) word probability model
词概率模型
3) word class stochastic model
词类概率模型
4) Maximum Probability Distribution
最大值概率分布
1.
Maximum Probability Distribution of Nonhomogeneous Poisson Process on Strength Function sum from i=0 to l (λ_it~i);
强度函数为sum from i=0 to l λ_it~i的非时齐Poisson过程最大值概率分布
5) maximum probability
最大概率
1.
Method of maximum probability word segmentation based on word graph;
基于词图的最大概率分词方法
2.
In this paper the color information is combined with maximum probability method, and the assumption of background fitting certain equality degree and normal distribution is introduced, two ranges are achieved under actual condition of grain recognition, then the nonhomogeneous background is removed using gained ranges, useful grain information can be acquired.
在该文中,彩色图像的色彩信息与最大概率法二者被结合起来,同时引入物粒图像的背景呈一定的均匀度和正态分布的假设,分别根据颗粒识别的实际情况得到二次域值区间,将非均匀背景去除,获得所需的物粒信息。
3.
We study the problems of maximum probability and minimum risk about futures hedging.
研究套期保值的最大概率和最小风险问题 ,导出最大概率的套期比和最小风险的套期比 ,并且说明它们是一致的 。
补充资料：跳汰分层的概率—统计模型
跳汰分层的概率—统计模型
probability-statistic model of jigging stratification
t Iootol feneeng de ga一l已一tongj一m0Xing跳汰分层的概率一统计模型(probability-statistie model of Jigging stratifieation)应用概率一统计方法研究跳汰选矿分层规律的数学表达式。该项研究不再考虑分层作用机理，而将跳汰分层视作不同密度和杠度的颗粒向各自平衡层迁移的过程。在这一过程中颗粒之间的碰撞和紊流扰动使颗粒的运动带有随机性。同样性质的颗粒也会有不同的运动轨迹。因此对同一性质颗粒的分层运动可以用其分布中心的迁移和向邻层扩散来表述。重矿物进入下层的概率要比进入上层的为大，在床层的d，微层中，某种颗粒的概率分布密度aJ对时间的变化率可用颗粒的沉降量与扩散量之和表示: 瓮一，窦+:穿、l)式中x为床层厚度，m;A为颗粒在重力和阻力作用下向下运动的速度系数，m/s;B为颗粒的随机扩散运动系数，m/s“。由概率一统计原理知，某种性质颗粒分布中心的迁移速度以及颗粒围绕这个中心的离散均正比于颗粒从一层转入另一层的概率。随着时间的延长，颗粒接近自己的平衡层，层间转移的概率随之降低。某种性质粒群分布中心随时间变化的关系式为 夕、一夕ma、(1一e一k‘)(2)围绕该分布中心颗粒的离散(标准离差)武mZ)为 。2一令，急a、、e一‘!(3) 2“JJ___式中y为某种性质颗粒在时间为t时的分布中心距床层上表面的高度，m;yma、为该性质颗粒群的平衡层距上表面高度，m;K为表征移动比速度的系数;对一定性质的给料和一定的水力学参数，k值不变，其单位为l/S。 该概率一统计模型是一种普遍的规律式，它只能定性地说明跳汰过程中各密度层的形成过程。式中系数k与给料性质和水流特性存在一定关系，通过试验进一步建立起它们之间的关系后，有可能表示出原料性质对操作条件的要求和在一定时间内达到的分选指标，这项研究还有待继续完善。 (孙玉波)
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