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2022-04-23 11:00:30
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英文文献，他的中文翻译可看其他博文：
为了提高压缩、水印或简化等常见处理操作的效率，网格分析和聚类已成为重要问题。在此背景下，我们提出了一种新的聚类/标记三维网格的方法，给定任何与其顶点相关的标量值域(曲率，密度，粗糙度等)。我们的算法是基于马尔可夫随机场，图形概率模型。该贝叶斯框架允许(1)在聚类中同时集成属性和几何，(2)由于随机场的马尔科夫特性，仅使用局部交互来获得最优全局解。我们定义了新的观测模型和先前的三维网格模型，采用图像处理方法，在空间一致性方面取得了很好的效果。对所有模型参数进行估计，从而实现在合理时间(几秒)内工作的全自动过程(唯一需要的参数是集群的数量)。
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原文链接：https://blog.csdn.net/qq_46559411/article/details/124355840
2022-04-23 09:06:58
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针对马利科夫准则易产生误判而失效的缺点,分析了马利科夫准则失效的情况和原因,根据t检验法提出了马利科夫准则有效的判据。该判据根据测量数据列前、后半部分数据均值的一致性,判断马利科夫准则是否有效,从而准确判断测量数据是否含有线性系统误差。
2022-04-22 17:33:42
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