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基于G方检验的CP-nets学习
被引量：
4
1
作者
辛冠琳
刘惊雷
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第4期781-795,共15页
偏好处理是人工智能中的一个重要的研究内容,条件偏好网(conditional preference networks,CP-nets)是一个带标记的有向图,它编码相关变量之间的偏好关系.作为一种简单直观的图形偏好表示工具,却很少有工作对CP-nets的结构进行研究.研究...
偏好处理是人工智能中的一个重要的研究内容,条件偏好网(conditional preference networks,CP-nets)是一个带标记的有向图,它编码相关变量之间的偏好关系.作为一种简单直观的图形偏好表示工具,却很少有工作对CP-nets的结构进行研究.研究CP-nets的结构,提出了基于G方检验对CP-nets进行结构学习的算法,并给出算法的时间复杂度为O(n·2n).作为一种对数似然比检验方法,G方检验特别适合于判断变量之间的因果关系.由于CP-nets的核心概念是条件偏好无关,因此利用G方检验可有效地实现CP-nets的结构学习.通过构造G方检验的统计量,在给定的成对比较样本集中,执行零假设检验,从而依次求出每个顶点的父亲集,进而得到CP-nets的结构.最后,通过随机生成的模拟数据,验证了所提出算法的有效性.与相关CP-nets的学习算法对比,本文提出的方法具有被动的,离线的,和基于统计学习的特征.
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关键词
G方
检验
对数似然比检验
因果关系
条件偏好无关
零假设
检验
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职称材料
题名
基于G方检验的CP-nets学习
被引量：
4
1
作者
辛冠琳
刘惊雷
机构
烟台大学计算机与控制工程学院
出处
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第4期781-795,共15页
基金
国家自然科学基金(61403328
61403329)
+4 种基金
山东省自然科学基金(ZR2013FM011
ZR2013FQ023
ZR2013FQ020
ZR2014FL009)
山东省教育厅科技计划(J14LN23)
文摘
偏好处理是人工智能中的一个重要的研究内容,条件偏好网(conditional preference networks,CP-nets)是一个带标记的有向图,它编码相关变量之间的偏好关系.作为一种简单直观的图形偏好表示工具,却很少有工作对CP-nets的结构进行研究.研究CP-nets的结构,提出了基于G方检验对CP-nets进行结构学习的算法,并给出算法的时间复杂度为O(n·2n).作为一种对数似然比检验方法,G方检验特别适合于判断变量之间的因果关系.由于CP-nets的核心概念是条件偏好无关,因此利用G方检验可有效地实现CP-nets的结构学习.通过构造G方检验的统计量,在给定的成对比较样本集中,执行零假设检验,从而依次求出每个顶点的父亲集,进而得到CP-nets的结构.最后,通过随机生成的模拟数据,验证了所提出算法的有效性.与相关CP-nets的学习算法对比,本文提出的方法具有被动的,离线的,和基于统计学习的特征.
关键词
G方
检验
对数似然比检验
因果关系
条件偏好无关
零假设
检验
Keywords
G2 test
log likehood ratio test
causal relationship
conditional preference independence
null hypothesis test
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G方检验的CP-nets学习
辛冠琳
刘惊雷
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2015
4
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