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基于密度核估计的贝叶斯网络结构学习算法
被引量：
6
1
作者
韩绍金
李建勋
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第15期107-112,共6页
贝叶斯网络结构学习算法主要包括爬山法和K2算法等,但这些方法均要求面向大样本数据集。针对实际问题中样本集规模小的特点,通过引入概率密度核估计方法以实现对原始样本集的拓展,利用K2算法进行贝叶斯网络结构学习。通过优化选择核函...
贝叶斯网络结构学习算法主要包括爬山法和K2算法等,但这些方法均要求面向大样本数据集。针对实际问题中样本集规模小的特点,通过引入概率密度核估计方法以实现对原始样本集的拓展,利用K2算法进行贝叶斯网络结构学习。通过优化选择核函数和窗宽,基于密度核估计方法实现了样本集的有效扩展;同时基于互信息度进行变量顺序的确认,进而建立了小规模样本集的贝叶斯结构学习算法。仿真结果验证了新学习算法的有效性和实用性。
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关键词
贝叶斯网络
小样本结构学习
K2算法
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职称材料
题名
基于密度核估计的贝叶斯网络结构学习算法
被引量：
6
1
作者
韩绍金
李建勋
机构
上海交通大学电子信息与电气工程学院
中国人民解放军
教育部系统控制与信息处理重点实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第15期107-112,共6页
基金
国家重点基础研究发展规划(973)(No.2009CB824900)
国家自然科学基金(No.61175008
+1 种基金
No.60935001)
航天支撑基金(No.2011-HT-SHJD002)
文摘
贝叶斯网络结构学习算法主要包括爬山法和K2算法等,但这些方法均要求面向大样本数据集。针对实际问题中样本集规模小的特点,通过引入概率密度核估计方法以实现对原始样本集的拓展,利用K2算法进行贝叶斯网络结构学习。通过优化选择核函数和窗宽,基于密度核估计方法实现了样本集的有效扩展;同时基于互信息度进行变量顺序的确认,进而建立了小规模样本集的贝叶斯结构学习算法。仿真结果验证了新学习算法的有效性和实用性。
关键词
贝叶斯网络
小样本结构学习
K2算法
Keywords
Bayesian network
structure learning based on small sample set
K2
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于密度核估计的贝叶斯网络结构学习算法
韩绍金
李建勋
《计算机工程与应用》
CSCD
2014
6
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