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交叉熵是对一个分布与其近似分布的接近程度的度量。在许多关于信度网结构的学习文献中,都将交叉熵作为检验算法学习效果的一个指标。笔者直接从交叉熵最优这一指标出发,在分析已有测度的基础上,提出了一个新的测度-互信息和测度,并证明了该测度的可分解性质。最后,给出了利用互信息和测度进行信度网结构学习的两种启发式搜索算法。 相似文献
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介绍B超图像以及对其进行图像增强的原因。对直方图均衡化、对数直方图均衡化和排序直方图均衡化原理作介绍,从理论上分析这3种算法吞噬灰度值的原因。提出一种保留灰度级不变的改进直方图均衡化算法。使用直方图均衡化、对数直方图均衡化、排序直方图均衡化和该文提出的改进算法对B超体模图进行图像增强实验,结果表明该文提出的改进算法在B超图像上的增强效果比直方图均衡化、对数直方图均衡化和排序直方图均衡化算法要好。 相似文献
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提出了一个基于马尔可夫逻辑网的信息抽取方法,将所有记录的分割和记录去重在一个单独的整合推理过程中进行.由于采用马尔可夫逻辑和现有的推理算法,其主要工作是编写合适的逻辑公式,工程量比其他传统方法少得多.实验基于CiteSeer 和Cora这两个引文匹配数据集,其结果要明显优于之前的其他方法,同时也证明了马尔可夫逻辑网模型的精确性. 相似文献
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