1) Prior probability distribution
先验概率分布
1.
The first step in risk analysis is to derive the prior probability distribution of risk analysis factors and then estimate the parameter.
风险分析的首要一步是确定风险因子的概率分布类型并进行参数估计,由于实测资料、数据、信息的限制,一般不得不对先验概率分布做出人为判断或假定,这势必影响风险分析的准确性。
2) prior/posterior probability distribution
先验/后验概率分布
3) objective prior probability distribution
客观先验概率分布
4) prior probability
先验概率
1.
Real-time weighted algorithm for prior probability in Bayesian criterion;
Bayes阈值选取准则中的实时加权先验概率算法
2.
New adaptive algorithm for segmenting image background based on prior probability model
基于先验概率模型的自适应背景图像分割算法
3.
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。
5) priori probability
先验概率
1.
By improving the gray detection algorithm based on D-S evidence theory and obtaining the priori probability based on unknown prerequisite,the computing load and the expense of space and time for track auto-searching have been further reduced.
通过对D-S证据理论进行改进,同时利用未知前提的先验概率来改善系统决策的模糊性,进一步降低了系统空间和时间的消耗,减小了计算量,有效地改善了系统的稳定性和寻迹的准确性。
6) Division
[英][dɪ'vɪʒn] [美][də'vɪʒən]
概率先验
补充资料：分布(概率)
分布(概率)
Distribution (probability)
分布(概率)[distributioin(probabi-lity)〕 一系列独立试验的结果、一些随机变量或误差，经常出现在一些相当正规并可预测的模型中。这些模型可以用数学方法表达出来，其中最重要的称为二项分布、正态分布和泊松分布。 二项分布考虑n次独立试验，每一次试验的结果或者是成功S，或者是失败F，其相应的概率分别为P和q一1一P。以S。表示成功的次数。因为共有(艾)种可能的方法来选择;处成功和，一;处失败，所以随机变量S。的概率分布由p‘S。一‘卜{艾)户，、一给出.这里k二。，1，一，n。这就是二项分布，它的数学期望为np.方差为n闪。参阅“概率论”(probability)条。 如果按照第k次试验是成功还是失败来令随机变量X。等于1或。，那么S。二XI+…十X。。因此.根据中心极限定理，此二项分布可以用正态分布来通近。这个特别的情形称为棣美弗一拉普拉斯定理，设 二，一(*一，户)(，:户。)一告定理断言，当n~Qo时，在一个趋于o的百分误差之内，我们有 P{S，二k}一(2万)一“Zexp(一二是/2)， P{a
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参考词条