1) Hybrid MCMC
混合马尔可夫链蒙特卡洛法
1.
The Hybrid Markov Chain Monte Carlo (Hybrid MCMC) method is used to simulate the 2-D perm.
论文根据多井试井信息，在贝叶斯法的基础上，应用随机模拟技术中的混合马尔可夫链蒙特卡洛法(Hybrid MCMC)对渗透率进行更加合理的预测，为精细油藏数值模拟提供一种新的方法，并对大庆兴城地区营城组第四旋回的区带的渗透率分布情况进行了随机模拟预测，得出了渗透率的二维分布图，同时与模拟退火法(Simulated Annealing)的模拟结果进行了比较，结果证明混和马尔可夫蒙特卡罗法更加准确与高效。
2) Markov chain Monte Carlo (MCMC)
马尔可夫链蒙特卡洛
1.
The method merges the Markov chain Monte Carlo (MCMC) technique and mean likelihood estimation (MELE) with discrete chirpogram as the initial value selection method.
该文将马尔可夫链蒙特卡洛(MarkovchainMonteCarlo,MCMC)方法和均值似然估计相结合,利用离散调频图(chirpogram)作为起始点的选择方法,提出了一种实现单分量chirp信号最大似然参数估计的新方法。
3) Markov Chain Monte Carlo Method
马尔可夫链蒙特卡洛方法
4) Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo sampler(RJMCMC)
可逆马尔科夫链蒙特卡洛
5) Markov Chain Monte
马尔科夫链蒙特卡洛方法
6) MCMC
马尔可夫链蒙特卡罗
1.
We propose a novel modulation classifier based on the Markov chain Monte Carlo(MCMC) methods for amplitude-phase modulated signals over the frequency-selective fading channel with multiple unknown parameters such as noise power,carrier frequency and phase offset.
为解决在频率选择性衰落信道中,频偏、相偏和噪声功率等多参数未知的幅相调制信号的调制分类问题,提出一种新颖的基于马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法的调制分类算法。
2.
Based on analyzing the cause of particle degeneracy,the regularized particle filtering with MCMC move step is proposed.
通过分析该现象产生的原因,提出了将MCMC(马尔可夫链蒙特卡罗)方法应用于正则粒子滤波算法(RPF),与采样重要重采样(SIR)粒子虑波算法比较,此算法不仅克服了粒子退化现象,而且解决了重采样带来的采样枯竭的影响,仿真和实验结果表明:该算法在滤波精度和自适应调整粒子个数方面比SIR粒子滤波有很大的提高。
3.
The Markov chain Monte Carlo (Markov Chain Monte Carlo, referred to as MCMC) move step was joined after the particle filter algorithm resampling steps, to increase the diversity of particles.
为了解决粒子滤波算法在重采样后,丧失粒子多样性的问题,本文在粒子滤波算法的重采样步骤后,加入了马尔可夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,简称MCMC)移动步骤,增加粒子的多样性。
补充资料：马林克洛特法
分子式：
CAS号：
性质：以醚类为萃取剂从铀矿石浸出液中生产硝酸铀酰的过程。由于醚类萃取剂易着火，安全性差，现已被其他萃取过程所替代。
CAS号：
性质：以醚类为萃取剂从铀矿石浸出液中生产硝酸铀酰的过程。由于醚类萃取剂易着火，安全性差，现已被其他萃取过程所替代。
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