基于分治策略的贝叶斯网学习方法及在图像分割中的应用

贝叶斯网将概率论和图论相结合,是一种描述随机变量间依赖关系,并能紧凑高效的表示联合概率分布的概率图模型,近年来已成为人工智能理论中处理不确定性问题的重要工具,面向大数据的贝叶斯网学习方法一个重要问题。论文给出了基于分治算法的高维贝叶斯网学习新思路,并给出了其在图像分割领域中的应用策略。