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贝叶斯网络结构加速学习算法
被引量：
1
1
作者
SEIN Minn
傅顺开
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016年第2期263-268,272,共7页
结构学习是应用贝叶斯网络(BN)的基础。提出一种新的基于约束的学习类算法APC(Accelerated PC),它基于一系列局部结构的推导获得BN。APC不但继承了经典的PC(Peter&Clark)算法优先执行低阶条件独立(CI)测试的优点,而且能够从已执行...
结构学习是应用贝叶斯网络(BN)的基础。提出一种新的基于约束的学习类算法APC(Accelerated PC),它基于一系列局部结构的推导获得BN。APC不但继承了经典的PC(Peter&Clark)算法优先执行低阶条件独立(CI)测试的优点,而且能够从已执行的CI测试中推导相关拓扑信息,并利用其来挑选并优先执行更可能d-分割节点X和Y的候选CI测试。该策略可有效避免在搜索过程中执行无效的CI测试,例如APC算法在实验中较PC算法节省高达50%的计算量,同时实现了质量相同的学习效果。
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关键词
贝叶斯网络
结构
学习
基于约束的学习
条件独立性测试
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职称材料
题名
贝叶斯网络结构加速学习算法
被引量：
1
1
作者
SEIN Minn
傅顺开
机构
华侨大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016年第2期263-268,272,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61305058
61300139)
+3 种基金
厦门科技计划基金资助项目(3505Z20133027)
华侨大学科研基金资助项目(11Y0274
12HJY18)
中央高校基本科研基金资助项目(11J0263)资助
文摘
结构学习是应用贝叶斯网络(BN)的基础。提出一种新的基于约束的学习类算法APC(Accelerated PC),它基于一系列局部结构的推导获得BN。APC不但继承了经典的PC(Peter&Clark)算法优先执行低阶条件独立(CI)测试的优点,而且能够从已执行的CI测试中推导相关拓扑信息,并利用其来挑选并优先执行更可能d-分割节点X和Y的候选CI测试。该策略可有效避免在搜索过程中执行无效的CI测试,例如APC算法在实验中较PC算法节省高达50%的计算量,同时实现了质量相同的学习效果。
关键词
贝叶斯网络
结构
学习
基于约束的学习
条件独立性测试
Keywords
Bayesian network
Structure learning
Constraint-based learning
Conditional independence test
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
贝叶斯网络结构加速学习算法
SEIN Minn
傅顺开
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016
1
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