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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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