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混合局部因果结构学习
被引量：
1
1
作者
王雲霞
曹付元
凌兆龙
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2021年第4期754-765,共12页
局部因果结构学习是发现和学习给定一个目标变量的直接原因和直接结果而无需学习一个完整因果网络的过程。目前已有算法通常由两个步骤完成:步骤1使用约束类算法利用独立性测试学习目标变量的马尔科夫毯(MB)或父子节点集(PC),但是该步...
局部因果结构学习是发现和学习给定一个目标变量的直接原因和直接结果而无需学习一个完整因果网络的过程。目前已有算法通常由两个步骤完成:步骤1使用约束类算法利用独立性测试学习目标变量的马尔科夫毯(MB)或父子节点集(PC),但是该步骤由于受到有限的数据样本量等因素影响使得独立性测试存在一定的错误性,而导致该步骤精度通常不是很高;步骤2利用V结构及Meek规则来进行边的定向,但是该步骤由于极其依赖于V结构的发现且同样受到有限样本的影响,使得算法精度相对不是很高。基于上述问题,提出利用打分和限制相结合的混合方式来缓减有限样本问题且提高算法精度。步骤1通过在基于限制的算法中加入打分思想来提高数据有效性,进而提出SIAPC算法;步骤2通过利用PC算法得到的定向结果和对部分数据集打分得到的定向结果的交集来确定边的方向,以此来降低对V结构的依赖性且缓减有限样本问题,之后使用独立性测试修正边的定向结果来进一步提高算法精度,进而提出HLCS算法。在标准贝叶斯网络上,实验验证了该算法相对于已有算法在精度方面具有更好的性能且能够有效缓减数据效率问题。
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关键词
贝叶斯网络
局部因果结构学习
马尔科夫毯(MB)
V
结构
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职称材料
航班保障因果分析框架
2
作者
邢志伟
张林
+3 位作者
罗谦
夏欢
文涛
张涛
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第9期2234-2243,共10页
航班离港延误是民航界一致关注并希望解决的重点及难点问题。针对航班离港延误产生原因不明晰及因果影响强度不确定的问题,提出了BLCNS-LV-IDA因果分析框架,从因果推断的角度出发,在航班地面保障业务范畴领域内,从定性和定量2个层面对...
航班离港延误是民航界一致关注并希望解决的重点及难点问题。针对航班离港延误产生原因不明晰及因果影响强度不确定的问题,提出了BLCNS-LV-IDA因果分析框架,从因果推断的角度出发,在航班地面保障业务范畴领域内,从定性和定量2个层面对航班离港推出延误进行因果分析。以航班离港推出延误时长为目标变量,基于特征选择和极大祖先图贪婪搜索(GSMAG)算法结合的BLCNS局部因果网络结构发现算法,构建因果网络模型;根据得到的因果网络,基于LV-IDA算法对各等价网络中的边缘进行因果效应评估。实验结果表明:BLCNS局部因果网络结构发现算法在处理变量较多的大样本数据集时有一定的优势,在50节点集的1 000、5 000、10 000样本量下,F1值较基线算法分别提高了-0.303、0.008、0.132,呈明显上升趋势,且在运行时间方面至少缩短16.29%。节点间的因果效应明确了各节点对航班延误的具体影响强度,为航班保障的精细化管理、减少航班延误提供了指导。
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关键词
航班离港延误
航班地面保障
特征选择
局部因果结构学习
因果
效应评估
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职称材料
题名
混合局部因果结构学习
被引量：
1
1
作者
王雲霞
曹付元
凌兆龙
机构
山西大学计算机与信息技术学院
山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室
安徽大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2021年第4期754-765,共12页
基金
国家自然科学基金(61976128)
山西省重点研发项目(201803D31022)
+1 种基金
山西省1331工程项目
太原市小店科技局项目(2018c05)。
文摘
局部因果结构学习是发现和学习给定一个目标变量的直接原因和直接结果而无需学习一个完整因果网络的过程。目前已有算法通常由两个步骤完成:步骤1使用约束类算法利用独立性测试学习目标变量的马尔科夫毯(MB)或父子节点集(PC),但是该步骤由于受到有限的数据样本量等因素影响使得独立性测试存在一定的错误性,而导致该步骤精度通常不是很高;步骤2利用V结构及Meek规则来进行边的定向,但是该步骤由于极其依赖于V结构的发现且同样受到有限样本的影响,使得算法精度相对不是很高。基于上述问题,提出利用打分和限制相结合的混合方式来缓减有限样本问题且提高算法精度。步骤1通过在基于限制的算法中加入打分思想来提高数据有效性,进而提出SIAPC算法;步骤2通过利用PC算法得到的定向结果和对部分数据集打分得到的定向结果的交集来确定边的方向,以此来降低对V结构的依赖性且缓减有限样本问题,之后使用独立性测试修正边的定向结果来进一步提高算法精度,进而提出HLCS算法。在标准贝叶斯网络上,实验验证了该算法相对于已有算法在精度方面具有更好的性能且能够有效缓减数据效率问题。
关键词
贝叶斯网络
局部因果结构学习
马尔科夫毯(MB)
V
结构
Keywords
Bayesian network
local causal structure learning
Markov blanket(MB)
V-structure
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
航班保障因果分析框架
2
作者
邢志伟
张林
罗谦
夏欢
文涛
张涛
机构
中国民航大学电子信息与自动化学院
中国民用航空局第二研究所工程技术研究中心
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第9期2234-2243,共10页
基金
国家重点研发计划(2018YFB1601200)
四川省青年科技创新研究团队专项计划(2019JDTD0001)。
文摘
航班离港延误是民航界一致关注并希望解决的重点及难点问题。针对航班离港延误产生原因不明晰及因果影响强度不确定的问题,提出了BLCNS-LV-IDA因果分析框架,从因果推断的角度出发,在航班地面保障业务范畴领域内,从定性和定量2个层面对航班离港推出延误进行因果分析。以航班离港推出延误时长为目标变量,基于特征选择和极大祖先图贪婪搜索(GSMAG)算法结合的BLCNS局部因果网络结构发现算法,构建因果网络模型;根据得到的因果网络,基于LV-IDA算法对各等价网络中的边缘进行因果效应评估。实验结果表明:BLCNS局部因果网络结构发现算法在处理变量较多的大样本数据集时有一定的优势,在50节点集的1 000、5 000、10 000样本量下,F1值较基线算法分别提高了-0.303、0.008、0.132,呈明显上升趋势,且在运行时间方面至少缩短16.29%。节点间的因果效应明确了各节点对航班延误的具体影响强度,为航班保障的精细化管理、减少航班延误提供了指导。
关键词
航班离港延误
航班地面保障
特征选择
局部因果结构学习
因果
效应评估
Keywords
flight departure delay
flight ground support
feature selection
local causal structure learning
causal effect estimation
分类号
V351 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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
混合局部因果结构学习
王雲霞
曹付元
凌兆龙
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2021
1
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职称材料
2
航班保障因果分析框架
邢志伟
张林
罗谦
夏欢
文涛
张涛
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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