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分组样本下先验BN模型及条件概率的学习算法
1
作者
汪荣贵
张佑生
+1 位作者
王浩
胡学钢
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2002年第5期1-3,共3页
文章扩展经典的先验BN模型,采用两层学习结构讨论分组样本下BN模型的条件概率及学习算法:一层是对各组私有条件概率分布的学习;另一层是对各组公有条件概率分布的学习。算法在综合公有后验条件概率分布和本组学习实例数据分布特征的基础...
文章扩展经典的先验BN模型,采用两层学习结构讨论分组样本下BN模型的条件概率及学习算法:一层是对各组私有条件概率分布的学习;另一层是对各组公有条件概率分布的学习。算法在综合公有后验条件概率分布和本组学习实例数据分布特征的基础上,实现对各组私有条件概率分布的学习,并可通过经验或学习来改变综合值中共性和个性的比例。
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关键词
人工智能
分组样本
先验bn模型
条件概率
学习算法
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职称材料
题名
分组样本下先验BN模型及条件概率的学习算法
1
作者
汪荣贵
张佑生
王浩
胡学钢
机构
合肥工业大学
出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2002年第5期1-3,共3页
基金
安徽教育厅自然科学基金项目(2000jl168zd)
文摘
文章扩展经典的先验BN模型,采用两层学习结构讨论分组样本下BN模型的条件概率及学习算法:一层是对各组私有条件概率分布的学习;另一层是对各组公有条件概率分布的学习。算法在综合公有后验条件概率分布和本组学习实例数据分布特征的基础上,实现对各组私有条件概率分布的学习,并可通过经验或学习来改变综合值中共性和个性的比例。
关键词
人工智能
分组样本
先验bn模型
条件概率
学习算法
Keywords
Bayesian networks model,Group sample,Public conditional probability,Private conditional probability,Prior distribution,Posterior distribution
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
分组样本下先验BN模型及条件概率的学习算法
汪荣贵
张佑生
王浩
胡学钢
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2002
0
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