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基于典型因果推断算法的无线网络性能优化
被引量：
2
1
作者
郝志峰
陈薇
+3 位作者
蔡瑞初
黄瑞慧
温雯
王丽娟
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第8期2114-2120,共7页
现有的无线网络性能优化方法主要基于指标间的相关关系分析,无法有效指导网络优化等干预行为。为此,提出典型因果推断(CCI)算法,并将其应用于无线网络性能优化。首先,针对无线网络性能由大量相关指标体现这一特性,采用典型相关分析(CCA...
现有的无线网络性能优化方法主要基于指标间的相关关系分析,无法有效指导网络优化等干预行为。为此,提出典型因果推断(CCI)算法,并将其应用于无线网络性能优化。首先,针对无线网络性能由大量相关指标体现这一特性,采用典型相关分析(CCA)方法,提取指标中蕴含的原子事件;然后再采用因果推断方法,构建原子事件间的因果关系网络。通过上述两个阶段反复迭代,确定原子事件间的因果关系网络,为无线网络性能优化提出一个较为可靠和有效的依据。最后通过模拟实验验证了CCI算法的有效性,在某城市3万多个移动基站数据上发现了一批有意义的无线网络指标间的因果关系。
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关键词
典型相关分析
因果推断
线性非高斯非循环模型
无线网络性能优化
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职称材料
一种基于最大最小独立性的因果发现算法
被引量：
2
2
作者
谢峰
蔡瑞初
+1 位作者
陈薇
郝志峰
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第6期1125-1132,共8页
线性非高斯无环模型(LiNGAM)具有在没有任何先验知识的情况下能够仅仅从观察数据中完整地识别因果网络的优势,这使得它得到了越来越多研究者的关注.然而,现有求解LiNGAM模型的算法中一部分存在对初始值敏感,容易陷入局部最优解的问题,...
线性非高斯无环模型(LiNGAM)具有在没有任何先验知识的情况下能够仅仅从观察数据中完整地识别因果网络的优势,这使得它得到了越来越多研究者的关注.然而,现有求解LiNGAM模型的算法中一部分存在对初始值敏感,容易陷入局部最优解的问题,一部分存在对于外生变量识别率低的缺陷.为此,提出了一种基于最大最小独立性的因果发现算法.通过引入自适应的独立性判定参数,根据此参数来找出与其余所有变量回归得到的残差都独立的变量,即为外生变量.该算法不仅避免了传统算法对独立性值差异敏感而导致识别率低的问题,而且也避免了不同数据集对固定独立性参数敏感而导致无法识别的缺陷.将该算法应用于虚拟网络和真实网络中,实验结果都表明,各种维度下该算法都优于现有的其他算法.
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关键词
外生变量
因果发现
最大最小独立性
线性非高斯无环模型(
lingam
)
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职称材料
题名
基于典型因果推断算法的无线网络性能优化
被引量：
2
1
作者
郝志峰
陈薇
蔡瑞初
黄瑞慧
温雯
王丽娟
机构
广东工业大学计算机学院
佛山科学技术学院数学与大数据学院
广东南方通信建设有限公司
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第8期2114-2120,共7页
基金
NSFC-广东联合基金资助项目(U1501254)
国家自然科学基金资助项目(61472089
+6 种基金
61572143)
广东省自然科学基金资助项目(2014A030306004
2014A030308008)
广东省科技计划项目(2013B051000076
2015B010108006
2015B010131015)
河北省高等学校科学技术研究项目(QN2014165)~~
文摘
现有的无线网络性能优化方法主要基于指标间的相关关系分析,无法有效指导网络优化等干预行为。为此,提出典型因果推断(CCI)算法,并将其应用于无线网络性能优化。首先,针对无线网络性能由大量相关指标体现这一特性,采用典型相关分析(CCA)方法,提取指标中蕴含的原子事件;然后再采用因果推断方法,构建原子事件间的因果关系网络。通过上述两个阶段反复迭代,确定原子事件间的因果关系网络,为无线网络性能优化提出一个较为可靠和有效的依据。最后通过模拟实验验证了CCI算法的有效性,在某城市3万多个移动基站数据上发现了一批有意义的无线网络指标间的因果关系。
关键词
典型相关分析
因果推断
线性非高斯非循环模型
无线网络性能优化
Keywords
Canonical Correlation Analysis （CCA）
causal inference
linear non-gaussian acyclic model （lingam）
wireless network performance optimization
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
一种基于最大最小独立性的因果发现算法
被引量：
2
2
作者
谢峰
蔡瑞初
陈薇
郝志峰
机构
广东工业大学
佛山科学技术学院
出处
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第6期1125-1132,共8页
基金
NSFC-广东联合基金(U1501254)
国家自然科学基金(61472089
+7 种基金
61572143)
广东省自然科学基金(2014A030306004
2014A030308008)
广东省科技计划项目(2013B051000076
2015B010108006
2015B010131015)
广东特支计划(2015TQ01X140)
广州市珠江科技新星(201610010101)
文摘
线性非高斯无环模型(LiNGAM)具有在没有任何先验知识的情况下能够仅仅从观察数据中完整地识别因果网络的优势,这使得它得到了越来越多研究者的关注.然而,现有求解LiNGAM模型的算法中一部分存在对初始值敏感,容易陷入局部最优解的问题,一部分存在对于外生变量识别率低的缺陷.为此,提出了一种基于最大最小独立性的因果发现算法.通过引入自适应的独立性判定参数,根据此参数来找出与其余所有变量回归得到的残差都独立的变量,即为外生变量.该算法不仅避免了传统算法对独立性值差异敏感而导致识别率低的问题,而且也避免了不同数据集对固定独立性参数敏感而导致无法识别的缺陷.将该算法应用于虚拟网络和真实网络中,实验结果都表明,各种维度下该算法都优于现有的其他算法.
关键词
外生变量
因果发现
最大最小独立性
线性非高斯无环模型(
lingam
)
Keywords
exogenous variable, causal discovery, maximum and minimum independence,
linear
non-gaussian
acyclic
model
（lingam
）
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于典型因果推断算法的无线网络性能优化
郝志峰
陈薇
蔡瑞初
黄瑞慧
温雯
王丽娟
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
一种基于最大最小独立性的因果发现算法
谢峰
蔡瑞初
陈薇
郝志峰
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017
2
在线阅读
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职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
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