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第179章 马尔可夫随机场(1 / 2)

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江寒先迅速将所有关于“马尔可夫模型”的论文全部刷完。

然后在马尔可夫过程的基础上,引入了随机场的概念,提出了“马尔可夫随机场”理论。

严格的说,这个理论里涉及的新概念并不多,主要是思想独特。

当然,如果不够独特,那也轮不到江寒来“捡漏”了……

想要理解“马尔可夫随机场”,需要先明确“随机过程”的概念。

随机过程是一种数学模型,是对一连串随机事件之间,动态关系的定量描述。

随机过程与微分方程、复变函数等关系密切,是研究随机现象的重要工具。

随机过程无所不在:星系空间物质分布、分子的布朗运动、原子的蜕变过程、化学反应动力学、电话通讯理论、市场预测、密码破译……

在随机场的基础上,添加上马尔可夫性质,就能得到马尔可夫随机场。

马尔可夫随机场在机器视觉与图像分析领域有着非常广泛的应用。

举个最简单的例子:分割图像。

假设图像中某一点的特征,例如灰度、RGB值等,只与其邻近区域有关,与其他区域无关。

那么就能用一个非常简单的算法,将图像分割成若干部分。

很多图像软件中的智能抠图功能,就是利用这一原理实现的。

概念就是这么简单,然而其中涉及的数学原理、技巧,和各种推导过程,相当复杂,若非江寒这几天数学“功力大进”,还真搞不定。

但现在嘛……

江寒只用了一上午时间,就将论文一气呵成写完,然后转换为PDF格式,投递了出去。

这次选择的期刊是《INTERNATIONALJOURNALOFCOMPUTERVISION》(计算机视觉国际期刊)。

以“马尔可夫随机场”的重要性和巨大实践价值,完全值得上一篇一区。

而根据系统说明书中的说法,一区论文每篇奖励的学数点,可不只是一两个点那么简单!

更别说,几乎每篇一篇文章,都会产生许多引用,而引用次数积累多了,也会转换成学术点。

想不到随便学点东西,就有这么大的意外收获。

这让江寒十分欣慰。

要想发财果然还是得靠捡漏,人无横财不富,无论在哪个世界,都是至理名言。

那么,接下来研究点什么呢?

最好弄个稍微简单点,不那么烧脑的东西。

江寒想了想,将目光投向了“自组织神经网络”。

这个东西不但十分容易弄,而且实用价值也不见得小到哪里去……

※※※

松江一中。

教学楼门外。

距离人进认出的楼门不远,有一个公告墙,上面张贴着各种通知、公告、榜单。

今天,公告墙上多了一张大红榜,上面用金字书写着人名和数字。

这是一张成绩单。

NOIP2012提高组的初赛成绩,终于公示了。

分数一出来,校方立即派人制成了海报,张贴于此。

当然,上榜的人只有三个,都是松江一中的参赛选手。

公告墙下人山人海……好吧,没那么夸张。

因为地方不够大,满打满算也就能站下百多人,而且最外围的人,基本什么也看不清。

但这并不妨碍大家的热情。

“哇,又到了一年一度,瞻仰大神的时间了。”

“看我们学校,今年居然上榜了3个!”

“是啊,以前几年才有一、两个,今年已经算是丰年了。”

“你们光注意人数吗?没看见排名第一的那位,那是什么样的成绩吗?”

“早就看到了,江寒,满分通过。”

“这个才叫耸人听闻,太变态了!”

“羡慕、嫉妒、不敢恨。”

“嗳,这实力,复赛肯定有一枚奖牌了,就是不知道金的还是银的?”

“那还用问吗?妥妥的一等奖,没悬念。”

……

上官和李东、李山河也都在布告栏下。

上官找到了江寒的名字,忍不住满脸自豪:“啧,不愧是跟我一个地方出来的,江寒这家伙就是牛啊!”

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