【摘 要】
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摘 要：现实生活中，数据多而复杂，处理起来有一定难度。针对这种情况，提出基于概率论中的极大似然估计的方法进行处理。算法首先进行相关指标的快速求解，然后基于纹理分析进行模拟的类的划分，判定分类是否合理并统计分类合理的数据的个数，最后上述结果为基础，计算数据分类的合理率。实验结果表明，在本组的数据中，准确率高的达98%，低的也有80%，可信度较高。通过实验笔者得出构建正态分布模型、提供利用极大似然估计
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现实生活中,数据多而复杂,处理起来有一定难度。针对这种情况,提出基于概率论中的极大似然估计的方法进行处理。算法首先进行相关指标的快速求解,然后基于纹理分析进行模拟的类的划分,判定分类是否合理并统计分类合理的数据的个数,最后上述结果为基础,计算数据分类的合理率。实验结果表明,在本组的数据中,准确率高的达98%,低的也有80%,可信度较高。通过实验笔者得出构建正态分布模型、提供利用极大似然估计的思想对木条相关的属性数据进行计算从而判决其合理与否的方法是可行的、合理的、有效的。
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