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第177章 马尔可夫随机场（第1页）

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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。

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