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J-GLOBAL ID：201702267890171712   Reference number：17A1729214

Approximating the maximum of Gaussians by a Gaussian mixture model for statistical designs

統計的設計のためのGauss混合モデルによるGauss関数の最大の近似【Powered by NICT】

Author (3)： Azuma Daiki (Dept. of Electrical, Electronic, and Communication Eng., Chuo University, 1-13-27 Kasuga, Bunkyo, Tokyo 112-8551) ,  Tsukiyama Shuji (Dept. of Electrical, Electronic, and Communication Eng., Chuo University, 1-13-27 Kasuga, Bunkyo, Tokyo 112-8551) ,  Fukui Masahiro (Dept. of Electronic and Computer Engineering, Ritsumeikan University, 1-1-1 Nojihigashi, Kusatsu-shi, Shiga, 525-8577)
Material： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conf Proc)
Volume： 2017  Issue： ECCTD  Page： 1-4  Publication year： 2017 
JST Material Number： W2441A  Document type： Proceedings
Article type： 原著論文  Country of issue： United States (USA)  Language： ENGLISH (EN)

Abstract/Point： In statistical approaches such...

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Thesaurus term： normal distribution ,  *approximation method ,  covariance (statistics) ,  algorithm ,  linear combination ,  random variable ,  *Gauss function
Semi thesaurus term： *Gauss混合モデル , 【Automatic Indexing@JST】

JST classification (1)： Pattern recognition  (JE07000S)

Terms in the title (5)： 統計 ,  設計 ,  Gauss混合モデル ,  Gauss関数 ,  近似