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基于AHP/D-S证据理论的贝叶斯网络参数学习方法
被引量：
4
1
作者
魏曙寰
曾强
陈砚桥
《海军工程大学学报》
CAS
北大核心
2021年第6期19-24,共6页
针对贝叶斯网络构建过程中先验知识的获取问题,将AHP/D-S证据理论引入到贝叶斯网络参数学习中。设计了应用AHP/D-S证据理论整合专家先验知识,综合单调性约束和近等式约束进行参数学习的算法,并进行了仿真案例研究。结果表明:该算法从原...
针对贝叶斯网络构建过程中先验知识的获取问题,将AHP/D-S证据理论引入到贝叶斯网络参数学习中。设计了应用AHP/D-S证据理论整合专家先验知识,综合单调性约束和近等式约束进行参数学习的算法,并进行了仿真案例研究。结果表明:该算法从原理上能够进一步提高贝叶斯网络参数学习的精度,仿真结果也明显优于极大似然估计和无先验信息的最大后验估计的结果,为贝叶斯网络参数学习过程中先验知识的获取提供了一种新的方法。
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关键词
D-S证据理论
贝叶斯网络
参数学习
单调性
约束
近等式约束
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题名
基于AHP/D-S证据理论的贝叶斯网络参数学习方法
被引量：
4
1
作者
魏曙寰
曾强
陈砚桥
机构
海军工程大学动力工程学院
[
出处
《海军工程大学学报》
CAS
北大核心
2021年第6期19-24,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(51779262)
海军工程大学自然科学基金资助项目(425517K156)。
文摘
针对贝叶斯网络构建过程中先验知识的获取问题,将AHP/D-S证据理论引入到贝叶斯网络参数学习中。设计了应用AHP/D-S证据理论整合专家先验知识,综合单调性约束和近等式约束进行参数学习的算法,并进行了仿真案例研究。结果表明:该算法从原理上能够进一步提高贝叶斯网络参数学习的精度,仿真结果也明显优于极大似然估计和无先验信息的最大后验估计的结果,为贝叶斯网络参数学习过程中先验知识的获取提供了一种新的方法。
关键词
D-S证据理论
贝叶斯网络
参数学习
单调性
约束
近等式约束
Keywords
D-S evidence theory
Bayesian network
parametric learning
monotonic constraint
approximate equality constraint
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于AHP/D-S证据理论的贝叶斯网络参数学习方法
魏曙寰
曾强
陈砚桥
《海军工程大学学报》
CAS
北大核心
2021
4
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