本发明公开了一种基于Ising图模型的区间传播推理方法,该方法的主要步骤:首先基于Ising图模型建立Ising均值场截枝计算树;然后基于Ising均值场截枝计算树运用均值场区间传播算法,给出根节点变量期望界。本发明该推理方法具有较低的计算复杂性,并通过变量期望界给出了有效的推理精度。
1.一种Ising图模型的区间传播推理方法,通过定义Ising均值场计算树,并在计算树上实现期望区间传播推理过程,其特征在于,包括下列步骤:(1)定义Ising均值场计算树:在Ising均值场推理下,变量簇cγ的计算树模型为一四元组T(Dγ,R,M,Q),其中:1)Dγ:以cγ为根节点的变量簇节点集Dγ={cγ}∪Ch(cγ)∪Ch(Ch(cγ))∪…,其中,Ch(cγ)表示cγ的子节点集,Ch(cγ)={cβ|xi∈cγ,xj∈cβ,(i,j)∈E,γ≠β},Ch(Ch(cγ))表示变量集Ch(cγ)的子节点集合:
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