浅谈互信息熵在最优化方法中的应用

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1、青岛农业大学本科生课程论文论文题目浅谈互信息爛在最优化方法屮的应用学牛专业班级信息与计算科学专业2009级2班学生姓名(学号)(20094819)指导教师吴慧完成时间2012年6月28日课程论文任务书学生姓名指导教师吴慧论文题目论文内容（需明确列出研究的问题）：在量化关联规则挖掘中存在量化属性及其取值区间的组合爆炸问题，影响算法效率，提出算法BMIQAR,通过考察量化属性间互信息爛，找到具有强信息关系的属性集，从中得到频繁项集以产生规则。简单介绍了最优化方法，并从分割图像耳原图像的内在联系出发，

2、提出了一种基于高斯混合模型与互信息嫡差结合的分割算法，利用期望极值化方法确定高斯混合模型的各分量参数，以互信息爛差为模型选择准则，计算前分割图像与当前分割图像的互信息爛差，互信息爛差达到最小时即为最优解。资料、数据、技术水平等方面的要求：论文要符合一般学术论文的写作规范，具备学术性、科学性和一定的创造性。文字耍流畅、语言要准确、论点要清楚、论据要准确、论证要完整、严密，有独立的观点和见解。内容要理论联系实际，计算数据要求准确，涉及到他人的观点、统计数据或计算公式等要标明出处，结论要写的概括简短。

3、参考文献的书写按论文中引用的先后顺序连续编码。发出任务书日期2011.06.17完成论文（设计）日期2011.06.29学科组或教研室意见（签字）院、系（系）主任意见（签字）浅谈互信息爛在最优化方法中的应用信息与计算科学专业指导教师吴慧【摘要】在量化关联规则挖掘中存在量化属性及其取值区间的组合爆炸问题，会影响算法效率，捉出算法BMIQAR,通过考察量化屈性间互信息嫡，找到具有强信息关系的屈性集，实验表明能提高算法的性能，且能得到绝大多数置信度较高的规则。最优化方法主要运用数学方法研究各种系统的优

4、化途径及方案，为决策者提供科学决策的依据，在科技迅猛发展的今天，它和计算机、经济管理、工程建设等的有机结合，俨然已经使其成为一门应用非常广泛而且非常经济实用的的一门学科。本文从分割图像与原图像的内在联系出发，提出了一•种基于高斯混合模世与互信息爛结合的分割算法，利川期望极値化方法确定高斯混合模型的各分量参数，计算前分割图像与当前分割图像的耳信息爛，互信息爛达到最小时即为最优解。【关键词】量化关联规则；互信息爛；图像分割；高斯混合模型；最优化方法Themutualinformationentrop

5、yusinginoptimizationmethodStudentmajoringinInformationandComputingScienceWangJiaTutorWuHui[Abstract]TherearecombinatorialexplosionproblemsbetweenMiningQuantitativeAssociationRulesinquantitativeattributesandtheirvalues,whichaffectingtheefficiencyofthe

6、algorithm.CreatingthealgorithmBMIQARbyexaminingthemutualinformationamongthequantizationproperties,findingthatthesetofattributeswithstrongrelationship.Meanwhile,experimentsshowthatitcanimprovetheperformanceofthealgorithm,andalsocangetthenilesofthevast

7、majorityofthedegreeofconfidencehigher.Optimizationmethodsusemathematicalmethodstoachieveoptimizeandmakingprogramsforpolicy-makersinscientificbasis・Withtherapiddevelopofthescience,whichisusedinthecomputer,economics,engineering,construction,seemingthat

8、itisaverypracticalandeconomicalsubject.Inaddition,proposingasegmentationalgorithmbasedonGaussianmixturemodelandmutualinfonnationentropydifferencecombinationintheintrinsiclinkstartingfromthesegmentedimagewiththeoriginalpictures.Usingtheexpectedextreme