说明:GM-PHD算法是在线性高斯条件下得出的PHD递推的闭合解,它将目标的PHD用混合高斯的形式表示,并且具有这样的特点:若k-1时刻的目标PHD为混合高斯形式,那么经过PHD递推后得到的k时刻PHD也是混合高斯形式。
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说明:考虑毛管压力,相对渗透率,流体粘度,基质孔隙度,渗透率,网格数量,时间步长影响的二维渗吸作用数值模型。同时考虑不同边界对渗吸作用的影响,包括单一边界条件和混合边界条件,涉及边界条件的处理方法。可计算饱和度分布,压力分布,渗吸采收率曲线,残余油饱和度等。
说明:利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数,计算十字叉丝的在不同距离的衍射图像,借鉴了主成分分析算法(PCA),BP神经网络的整个训练过程,一个很有用的程序,实现了对10个数字音的识别程。
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