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李伟东;张传荣

空间贝叶斯网络视角下的马尔可夫链随机场和分类场模拟的最优邻域。 （英语） Zbl 1428.62427号

计算。地质科学。 23，第5期，1087-1106（2019）.
摘要：马尔可夫链随机场（MCRF）模型/理论在邻域最近数据级别提供了非线性空间贝叶斯更新解决方案，用于模拟类别空间变量。在MCRF解决方案中，最近数据和中心随机变量之间的空间相关性可以用概率有向无环图来描述，该图符合基于邻域的空间数据贝叶斯网络。通过选择不同的邻域大小和结构，将空间条件独立性假设应用于最近的邻域，或结合辅助信息，可以基于MCRF通用解决方案为各种应用目的构建特定的MCRF模型。基于假设最近数据的空间条件独立性的简化MCRF模型只涉及空间转移概率，并且可以在序列模拟中轻松实现。在本文中，我们证明了MCRFs的空间贝叶斯网络特性，并测试了最优的空间条件独立假设下的邻里关系。测试结果表明，象限（即每个象限一个最近的数据）邻域通常是简化MCRF解决方案的最佳选择，在模拟精度和模式合理性方面优于其他扇区邻域和非扇区邻接。

理学硕士：

62M40型 随机字段；图像分析
60年20日 马尔可夫链和离散时间马尔可夫过程在一般状态空间（社会流动、学习理论、工业过程等）上的应用
2015年1月62日 贝叶斯推断
90B15号机组 运筹学中的随机网络模型

关键词：

贝叶斯网络;范畴空间变量;有条件的独立性;马尔可夫链随机场;顺序贝叶斯更新

软件：

spBayes公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛W.Li｝和\textit｛C.Zhang｝，计算机。地质科学。23，第5号，1087--1106（2019；Zbl 1428.62427）
全文： 内政部 arXiv公司

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