17762.高斯圖模型的基于聯接樹改進的ipsp算法_第1頁
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文檔簡介

1、長春工業(yè)大學碩士學位論文摘要在處理高維復雜問題中統計高斯圖模型起到了非常重要的作用，其中最關鍵的問題就是要有效地求解極大似然估計。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伙內的子問題，雖然降低了問題的復雜性，但當每伙內含的變量較多時，計算起來其復雜度依然很高。在本文中采用先分伙，再應用lIPS算法

2、解決每伙內的子問題，這樣可以降低時間復雜度。我們提出了新的m分解的概念，并證明了相關性質，探討了新圖G‘與原圖G的關系，并利用MCSM算法構建了lIPS在局部所使用的團樹。最后通過模擬實驗證實了新方法大大降低了IPSP算法在計算上的復雜度，并提高了運算速度。關鍵詞：三角化圖MCSM算法高斯圖模型IPSP算法lIPS算法長春工業(yè)大學碩士學位論文目錄摘要IAbstractII第一章緒論1第二章基本概念及結論221圖的相關概念及結論2211圖

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