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贝叶斯网络参数学习中的连续变量离散化方法
被引量：
10
1
作者
吴红
王维平
杨峰
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2012年第10期2157-2162,共6页
首先从离散方案对推理功能的影响出发,提出将条件信息熵作为评判离散方案好坏的标准;其次从降低问题求解的复杂度出发,提出将贝叶斯网络划分为多个极小简单子网分别进行离散化;最后,依据离散化问题与路径规划问题的相似性,设计了一套利...
首先从离散方案对推理功能的影响出发,提出将条件信息熵作为评判离散方案好坏的标准;其次从降低问题求解的复杂度出发,提出将贝叶斯网络划分为多个极小简单子网分别进行离散化;最后,依据离散化问题与路径规划问题的相似性,设计了一套利用蚁群算法进行问题求解的方法。实验表明,采用所提方法进行贝叶斯网络连续变量离散化,能很好地将连续变量的取值空间进行分类,从而达到良好的推理效果。
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关键词
条件信息熵
贝叶斯
网
络
极小简单子网
连续变量
离散化
蚁群算法
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职称材料
题名
贝叶斯网络参数学习中的连续变量离散化方法
被引量：
10
1
作者
吴红
王维平
杨峰
机构
国防科学技术大学信息系统与管理学院
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2012年第10期2157-2162,共6页
基金
国家自然科学基金(61074107
91024015)资助课题
文摘
首先从离散方案对推理功能的影响出发,提出将条件信息熵作为评判离散方案好坏的标准;其次从降低问题求解的复杂度出发,提出将贝叶斯网络划分为多个极小简单子网分别进行离散化;最后,依据离散化问题与路径规划问题的相似性,设计了一套利用蚁群算法进行问题求解的方法。实验表明,采用所提方法进行贝叶斯网络连续变量离散化,能很好地将连续变量的取值空间进行分类,从而达到良好的推理效果。
关键词
条件信息熵
贝叶斯
网
络
极小简单子网
连续变量
离散化
蚁群算法
Keywords
conditional information entropy
Bayesian network
minimum simple sub-network
continuous variable
discretization
ant colony algorithm
分类号
TJ765.2 [兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
贝叶斯网络参数学习中的连续变量离散化方法
吴红
王维平
杨峰
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2012
10
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