【摘 要】
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IPSP算法是求解高斯图模型中参数极大似然估计的一种高效算法,它先将图模型的团边缘分伙,而后局部调整每伙内的团边缘。本文利用联接树上的IIPS算法,替代IPSP算法每伙內的局
【机 构】
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吉林工程技术师范学院应用理学院,长春工业大学统计系,东北师范大学心理学院,恒生管理学院数学及统计学系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(批准号:11571050、11701043);吉林省教育厅项目(批准号:2016315);香港研究资助局项目(批准号:UGC/FDS14/P01/16)资助
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IPSP算法是求解高斯图模型中参数极大似然估计的一种高效算法,它先将图模型的团边缘分伙,而后局部调整每伙内的团边缘。本文利用联接树上的IIPS算法,替代IPSP算法每伙內的局部调整,提出了新算法IPSP-JT以降低IPSP的复杂度,并且我们给出了进行局部调整时IIPS所使用的边数最少的图结构,证明了其存在唯一性,同时构建了局部的联接树,数值模拟显示,对于高维高斯图模型,IPSP-JT算法比IPSP算法速度更快。
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