ການແນະນໍາໂດຍຫຍໍ້ກ່ຽວກັບການຂຸດຄົ້ນໂດຍຫຍໍ້ແລະການກັ່ນຕອງຂອງຄຸນຄ່າຂອງລາຍນິ້ວມືໃນລາຍນິ້ວມືເຄື່ອງສະແກນລາຍນິ້ວມື

ການສະກັດເອົາ node ແລະການກັ່ນຕອງໃນເຄື່ອງສະແກນລາຍນິ້ວມືໂດຍທົ່ວໄປແມ່ນມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກ. ຂະບວນການສະກັດກັ້ນໂດຍປົກກະຕິຜ່ານການຄິດໄລ່ທິດທາງຂອງໂຄງສ້າງ, ການປັບປຸງລາຍນິ້ວມື, ການສະກັດນິ້ວມືແລະການຫົດຕົວ, ການປັບປຸງແກ້ໄຂ, ແລະສຸດທ້າຍໂຄງສ້າງທີ່ຫລອມໂລຫະ. ກວດພົບຂໍ້ໃນຮູບພາບໃນຮູບພາບ (ສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນຫມາຍເຖິງຈຸດຈົບແລະຈຸດ bifurcation), ໃນຮູບພາບທີ່ກັ່ນ, ສໍາລັບຈຸດຈົບ, ມີພຽງຈຸດທີ່ຢູ່ໃກ້ໆເທົ່ານັ້ນ; ສໍາລັບຈຸດທີ່ມີຮູບຮ່າງ, ມີພຽງແຕ່ສາມຈຸດທີ່ຢູ່ຕິດກັນໃນໂຄງສ້າງ, ປະເພດທີສອງຂອງຂໍ້ມູນທີ່ມີເນື້ອທີ່ສອງຂື້ນໃນຂະນະທີ່ຕິດຕາມໂຄງສ້າງ ພື້ນທີ່ທີ່ node ເພື່ອກວດພົບ node ຈາກຮູບພາບສີຂີ້ເຖົ່າ. ສູດການສະກັດເອົາ node algorithm ມັກຈະພາດບາງຂໍ້ທີ່ແທ້ຈິງ, ແລະກໍ່ສ້າງບາງຂໍ້ທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ. ການປັບປຸງສາຍທີ່ຖືກຕ້ອງຂອງການກວດພົບທີ່ຖືກຕ້ອງແມ່ນຂື້ນກັບປະສິດທິຜົນຂອງສູດການຄິດໄລ່ຕ່າງໆໃນຂະບວນການຊອກຄົ້ນຫາທີ່ນິຍົມ. ນອກຈາກນັ້ນ, ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຂໍ້ທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ, Yiyin ຮັບຮອງເອົາການປັບປຸງການປັບປຸງສັນຕາມລວງສັນຍາຂອງລະດັບຄວາມຫມາຍແລະ node algorithm ເພື່ອເອົາຂໍ້ທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ. ຫຼັງຈາກຂໍ້ທີ່ຖືກກວດພົບ, ວິທີການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງແມ່ນໃຊ້ເພື່ອກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງແຕ່ລະຂໍ້ແລະແກ້ໄຂປະເພດຂອງແຕ່ລະອັນ. B5mm ຖືກເອີ້ນໂດຍອີງໃສ່ວິທີການຄວາມຮູ້ທີ່ອີງໃສ່ວິທີການທີ່ອີງໃສ່ສັນຍາລັກ, ເພາະສະຖານທີ່ຫຼຸດຜ່ອນການຊອກຄົ້ນຫາຂໍ້ທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ. Yin Quimin ຮັບຮອງເອົາວິທີການຮູ້ຄວາມຮູ້ເພື່ອລຶບຂໍ້ທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ.

ສະຫນາມຂອງການນັບໂຄງສ້າງແມ່ນຂ້ອນຂ້າງງ່າຍດາຍ, ແລະສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນຂື້ນກັບການຄິດໄລ່ທີ່ຖືກຕ້ອງຂອງທິດທາງແລະການສະກັດເອົາໂຄງສ້າງທີ່ຖືກຕ້ອງ. ເນື່ອງຈາກຄວາມລຽບງ່າຍຂອງມັນ, ມັນມີບົດລາຍງານຫນ້ອຍຫນຶ່ງກ່ຽວກັບວິທີການຄິດໄລ່ຂອງໂຄງສ້າງ, ແລະມັນໄດ້ຖືກຖືວ່າໄລຍະເວລາໂຄງສ້າງແມ່ນຄົງທີ່. ຈໍານວນສາຍອັດຕະໂນມັດຖືກຄິດໄລ່, ແລະສູດການຄິດໄລ່ນິ້ວມືນິ້ວມືບາງຢ່າງໃຊ້ຈໍານວນສາຍທີ່ເປັນທູດພິເສດ.
ການຄິດໄລ່ທີ່ມີຄຸນນະພາບຂອງຮູບພາບ, ມັນມີຄວາມສໍາຄັນຫຼາຍທີ່ຈະຄິດໄລ່ຄຸນນະພາບຂອງຮູບພາບໃນລະບົບການກໍານົດນິ້ວມືໂດຍອັດຕະໂນມັດ. ໂດຍການຄິດໄລ່ຄຸນນະພາບຂອງຮູບພາບ, ມັນສາມາດປ້ອງກັນຮູບພາບລາຍນິ້ວມືທີ່ມີຄຸນນະພາບຕ່ໍາຈາກການລົງທະບຽນຢູ່ໃນຖານຂໍ້ມູນ, ເພື່ອວ່າຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງລະບົບສາມາດໄດ້ຮັບການປັບປຸງ. ວິທີການຄິດໄລ່ຂອງຄຸນນະພາບຂອງຮູບພາບນີ້ວມືແມ່ນອີງໃສ່ອັດຕາສ່ວນຂອງອັດຕາສ່ວນການບີບອັດ gamma, ເຖິງແມ່ນວ່າມີການຄິດໄລ່ຄຸນນະພາບຂອງຮູບພາບຂອງຮູບພາບນິ້ວມືໄດ້ຖືກສະເຫນີ, ບໍ່ມີມາດຕະຖານທີ່ຖືກຮັບຮູ້ເຊິ່ງສາມາດວັດແທກຄຸນນະພາບຂອງວິທີການຄິດໄລ່.