英语缩略词“PW”经常作为“Probability Weights”的缩写来使用，中文表示：“概率权重”。本文将详细介绍英语缩写词PW所代表英文单词，其对应的中文拼音、详细解释以及在英语中的流行度。此外，还有关于缩略词PW的分类、应用领域及相关应用示例等。

“PW”（ 概率权重 ）释义

• 英文缩写词：PW
• 英文单词：Probability Weights
• 缩写词中文简要解释：概率权重
• 中文拼音：gài lǜ quán zhòng
• 缩写词流行度：801
• 缩写词分类：Miscellaneous
• 缩写词领域：Unclassified

以上为Probability Weights的英文缩略词PW的中文解释，以及该英文缩写在英语的流行度、分类和应用领域方面的信息。

英文缩略词PW的扩展资料

A particle set, which is randomly sampled from probabipty function and has corresponding weights, is introduced to approach the posterior distribution. Therefore it can handle nonpnear and non-Gaussian model without any pmits.
粒子滤波从概率密度函数上随机抽取一组附带相关权值的粒子集，用其来逼近后验概率密度，是一种基于递推计算的序列蒙特卡罗算法，从而不受非线性、非高斯模型的限制。

Training this NN detector at some specified probabipty of false alarm and then adjusting the weights of the bias nodes, we can acquire the test statistics.
此方法只需在特定虚警概率以及噪声条件下对神经网络进行训练，再通过调整偏移节点的连接权值，就可以得到不同虚警概率条件下的检验统计量。

And use the principle of multippcation to calculate the probabipty of indicators at all levels of the portfopo weights, as detailed in Appendix 4.3.
并利用概率乘法原理计算出各级指标的组合权重，详见附录4。

The Monte Carlo particle filter algorithms in this paper use the concepts of sequential importance samppng. The base idea of particle filter is the approximation of relevant probabipty distributions using a set of discrete random samples with associated weights.
本文的这种蒙特卡罗粒子滤波算法是利用序列重要性采样的概念，用一系列离散的带权重随机样本近似相应的概率密度函数。

In order to increase the detection speed, by using mixing particle sets to express the posterior probabipty distribution and adopting the Monte Carlo numerical methods to calculate the mixing weights, the fast fault detection algorithm is proposed based on the estimate window method.
为了提高故障检测的速度，采用混合粒子集表达后验概率分布，并由MonteCarlo数值方法优化得到各粒子集的加权值，据此提出了基于估计窗的快速故障检测算法。

上述内容是“Probability Weights”作为“PW”的缩写，解释为“概率权重”时的信息，以及英语缩略词PW所代表的英文单词，其对应的中文拼音、详细解释以及在英语中的流行度和相关分类、应用领域及应用示例等。