17762.高斯圖模型的基于聯(lián)接樹(shù)改進(jìn)的ipsp算法

1、長(zhǎng)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(wèn)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(wèn)題就是要有效地求解極大似然估計(jì)。解決此問(wèn)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(wèn)題分解為各個(gè)伙內(nèi)的子問(wèn)題，雖然降低了問(wèn)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(lái)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(wèn)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(shù)。最后通過(guò)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(zhǎng)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