版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、長春工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要在處理高維復(fù)雜問題中統(tǒng)計(jì)高斯圖模型起到了非常重要的作用,其中最關(guān)鍵的問題就是要有效地求解極大似然估計(jì)。解決此問題可以利用Xueta1【4】提出的lIPS算法,或者Xueta1【7】中采用將圖的所有團(tuán)邊緣分伙的IPSP算法。在IPSP算法中,Xueta1【7】提出把全局的問題分解為各個(gè)伙內(nèi)的子問題,雖然降低了問題的復(fù)雜性,但當(dāng)每伙內(nèi)含的變量較多時(shí),計(jì)算起來其復(fù)雜度依然很高。在本文中采用先分伙,再應(yīng)用lIPS算法
2、解決每伙內(nèi)的子問題,這樣可以降低時(shí)間復(fù)雜度。我們提出了新的m分解的概念,并證明了相關(guān)性質(zhì),探討了新圖G‘與原圖G的關(guān)系,并利用MCSM算法構(gòu)建了lIPS在局部所使用的團(tuán)樹。最后通過模擬實(shí)驗(yàn)證實(shí)了新方法大大降低了IPSP算法在計(jì)算上的復(fù)雜度,并提高了運(yùn)算速度。關(guān)鍵詞:三角化圖MCSM算法高斯圖模型IPSP算法lIPS算法長春工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文目錄摘要IAbstractII第一章緒論1第二章基本概念及結(jié)論221圖的相關(guān)概念及結(jié)論2211圖
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于改進(jìn)的混合高斯模型的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法
- 基于改進(jìn)混合高斯模型的前景檢測算法研究.pdf
- 17762.初中英語讀寫結(jié)合教學(xué)的行動(dòng)研究
- 基于改進(jìn)的混合高斯模型的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法.pdf
- 基于改進(jìn)的FP樹算法的網(wǎng)格入侵檢測模型.pdf
- 基于E-MS算法的高斯圖模型選擇.pdf
- 基于triz與知識(shí)主干樹的裝配聯(lián)接創(chuàng)新改進(jìn)設(shè)計(jì)
- 基于改進(jìn)的混合高斯模型的目標(biāo)檢測方法.pdf
- 基于TRIZ與知識(shí)主干樹的裝配聯(lián)接創(chuàng)新改進(jìn)設(shè)計(jì).pdf
- 基于混合高斯改進(jìn)算法的視頻背景建模研究.pdf
- 基于高斯混合模型的與文本無關(guān)的說話人識(shí)別算法的改進(jìn).pdf
- 單高斯背景模型運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法的研究改進(jìn).pdf
- 基于改進(jìn)的高斯混合模型的說話人識(shí)別的研究.pdf
- 基于高斯混合模型的說話人識(shí)別算法研究.pdf
- 基于決策樹算法的改進(jìn)與應(yīng)用.pdf
- 基于FP樹的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法改進(jìn)研究.pdf
- 基于離散度的決策樹算法改進(jìn).pdf
- 24275.基于高斯混合模型的標(biāo)簽排序算法研究
- 基于混合高斯模型的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法研究.pdf
- 基于改進(jìn)FP樹的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論