高斯图模型的基于联接树改进的IPSP算法

发布时间：2017-08-08 19:22

  本文关键词：高斯图模型的基于联接树改进的IPSP算法

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【摘要】：在处理高维复杂问题中统计高斯图模型起到了非常重要的作用,其中最关键的问题就是要有效地求解极大似然估计。解决此问题可以利用Xu et al.[4]提出的ⅡPS算法,或者Xu et al.[7]o中采用将图的所有团边缘分伙的IPSP算法。在IPSP算法中,Xu et al.[7]提出把全局的问题分解为各个伙内的子问题,虽然降低了问题的复杂性,但当每伙内含的变量较多时,计算起来其复杂度依然很高。在本文中采用先分伙,再应用IIPS算法解决每伙内的子问题,这样可以降低时间复杂度。我们提出了新的m-分解的概念,并证明了相关性质,探讨了新图G*与原图G的关系,并利用MCS-M算法构建了IIPS在局部所使用的团树。最后通过模拟实验证实了新方法大大降低了IPSP算法在计算上的复杂度,并提高了运算速度。
【关键词】：三角化图 MCS-M算法高斯图模型 IPSP算法 IIPS算法
【学位授予单位】：长春工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：O212.1
【目录】：

• 摘要2-3
• Abstract3-5
• 第一章 绪论5-6
• 第二章 基本概念及结论6-12
• 2.1 图的相关概念及结论6-8
• 2.1.1 图的概念及记号6
• 2.1.2 三角化图6-7
• 2.1.3 连接树7-8
• 2.2 马尔科夫性8
• 2.3 图模型8-12
• 2.3.1 高斯图模型9-10
• 2.3.2 IPS和IIPS、IPSP算法简述10-12
• 第三章 改进的IPSP算法12-17
• 3.1 基础理论12-15
• 3.2 IPSP-JT算法15-17
• 第四章 模拟实验17-19
• 第五章 总结19-20
• 致谢20-21
• 参考文献21-24
• 作者简介24
• 攻读硕士学位期间研究成果24-25

【参考文献】

中国博士学位论文全文数据库 前2条

1 王晓飞;图模型的结构、分解和可压缩性[D];东北师范大学;2010年

2 刘秉辉;图模型中的分解性和可压缩性研究[D];东北师范大学;2010年

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本文编号：641650