PMM：模式混合模型

模式混合模型（Pattern Mixture Model，常缩写为PMM）是一种广泛应用于统计学和数据分析领域的建模方法。该缩写形式便于快速书写和学术交流，特别在需要频繁提及该模型的研究文献或实际应用中十分常见。其核心思想是通过对数据中不同缺失模式分别建模，再整合分析，从而更灵活地处理含有缺失值的数据集。这一方法在医学、社会科学及生物信息学等多个交叉学科中都具有重要的实用价值。

Pattern Mixture Model具体释义

  • 英文缩写：PMM
  • 英语全称：Pattern Mixture Model
  • 中文意思：模式混合模型
  • 中文拼音：mó shì hùn hé mó xíng
  • 相关领域： pmm 未分类的

Pattern Mixture Model的英文发音

例句

  1. And the many high efficient algorithms in the Pattern Recognition and Pattern Classificatin such as Gaussian Mixture Model ( GMM ) [ 29 ] 、 Neural Network ( NN )、 Hidden Markov Model ( HMM ) etc. can be utilized to implement the classification.
  2. 而分类算法可利用模式识别和模式分类中的大量现存的高效算法，例如GMM（高斯混合模型）[29]、NN（神经网络）、HMM（隐马尔可夫模型）等等。
  3. Based on the flow pattern of the air water mixture, a pressure drop model of air water system has been presented, and the results of this model agree well with the results of the experiments.
  4. 根据混合后气液两相混合物的流动流型，模拟计算空气&水系统的压降，计算结果与实验结果较为吻合。

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