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针对循环信度传播算法在多环的贝叶斯网中迭代次数较多且不一定收敛的问题, 提出了递推信度传播算法. 它与循环信度传播及其推广算法的区别就在于按某一特定顺序(良序)进行信度传播. 该算法经过一轮信度传播便达到不动点, 显著降低了计算量. 按这种顺序传播信度等价于去掉网络中某些边而解除了网络中的环, 从而使信度不再出现环流. 此算法得到的不动点与循环信度传播算法在收敛时得到的不动点是一致的, 也就是网络的Bethe自由能的最小值点. 最后, 实验验证本文所提的算法在实际应用中能有效地降低推理的复杂度. 相似文献
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露天矿卡车调度的到达间隔控制及其随机性研究 总被引:2,自引:0,他引:2
露天矿卡车调度系统中,电铲前卡车的排队问题是一个普遍问题,它直接影响到整个生产的效率。本文提出了一种基于预测的到达间隔控制方法,并在Matlab环境下进行了大量的仿真研究,研究中考虑了卡车在道路上的行驶时间及电铲装车时间这两种主要的随机因素影响。研究表明,当这两种因素可以比较准确地预测时,该法能满意地解决排队问题,有效地控制卡车排队长度,保持车流均匀,并完成产量计划。 相似文献
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提了了一种提高弹性匹配人脸识别算法速度的新算法。弹性匹配具有较高的识别率,但计算复杂度较高,影响了其在大样本库中的应用。为此提出分级弹性匹配;将弹性匹配的两个步骤(网格平移和网格变形)中的网格平移看作独立的匹配算法;对所有备选人脸图像先做网格平移计算出租匹配度(CMS);根据CMS值将所有人脸图像降序排列,只对CMS值较高的部分图像做网格变形,以100180人的人脸图像库上的测试结果表明:相对于传统的弹性匹配,分级弹性匹配算法能在识别率的损失不大于0.5%的前提下,将网格变形的计算量降低1000倍或者更多。 相似文献
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从压缩传感到低秩矩阵恢复: 理论与应用 总被引:11,自引:0,他引:11
综述了压缩传感、矩阵秩最小化和低秩矩阵恢复等方面的基础理论及典型应用. 基于凸优化的压缩传感及由其衍生的矩阵秩最小化和低秩矩阵恢复是近年来的研究热点,在信号处理、 推荐系统、高维数据分析、图像处理、计算机视觉等很多研究领域具有重要和成功的应用. 在这些实际的应用中,往往涉及到对高维数据的分析与处理,需要充分和合理利用数据中的如稀疏性或其所构成矩阵的低秩性等性质. 尽管在最坏情况下,最小化诸如稀疏性或矩阵秩这样的目标函数是 NP 难的,但是在某些合理的假设条件下,通过优化目标函数的凸松弛替代函数, 采用凸优化的方法,能够精确地给出原问题的最优解. 有很多高效的凸优化算法对之进行求解且适用于大规模问题.本文首先分别综述了压缩传感、 矩阵秩最小化和低秩矩阵恢复的相关基础理论,然后对其在图像处理、计算机视觉和计算摄像学等领域的典型应用予以举例介绍,并展望了相关领域未来的研究工作. 相似文献
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